Tekniken inom hälso- och sjukvården har alltid utvecklats snabbt, men ända sedan Covid-19-pandemin har de tekniska framstegen accelererat som aldrig tidigare. Vi belyste dessa topptrender inom hälso- och sjukvårdsteknik i slutet av 2022 i vår artikel. År 2023 har artificiell intelligens (AI) varit en av de mest omtalade tekniska innovationerna, med sådana som ChatGPT och Bard som tar över inom området för chattrobotassistenter och AI-utrustning som effektiviserar processer inom olika branscher.
Men hur påverkar det hälso- och sjukvården? Enligt Binariks.com värderades den globala marknaden för artificiell intelligens inom vården till 16,3 miljarder USD och förväntas växa till 173,55 miljarder USD år 2029. Det motsvarar en sammanlagd årlig tillväxttakt på hela 40,2 %, vilket visar att AI-marknaden för hälso- och sjukvård kommer att uppleva en betydande tillväxt under de närmaste åren. Med detta i åtanke utforskar den här artikeln några av de största AI-trenderna som påverkar hälso- och sjukvården under 2023 och tar en titt på vad som kan bli stort i framtiden.
Topp AI-trender inom hälso- och sjukvården 2023
Precisionsmedicin
Tillämpningen av AI inom precisionsmedicin växer snabbt och är ett mer modern tillvägagångssätt för att förstå hälsa. Traditionellt skulle alla personer som har ett visst tillstånd, sjukdom eller sjukdom behandlas på samma sätt, men inte alla är olika och alla inte reagerar på samma sätt på vissa behandlingar. Tidigare fanns inte resurser för att behandla varje person individuellt och det var mycket effektivare att använda en allmän metod. Med AI-utrustning blir detta emellertid mycket enklare.
AI kan skapa mycket anpassade behandlingsplaner genom att undersöka ett en omfattande uppsättning patientdata, inklusive genetiska, miljömässiga och livsstilsvariabler. Denna metod är särskilt viktig för behandling av komplexa sjukdomar som cancer, där AI kan användas för att fastställa de bästa läkemedelskombinationerna och behandlingsplanerna baserat på varje patients genetiska egenskaper. AI-driven precisionsmedicin försöker även att förutse hur patienter kommer att reagera på olika behandlingar, vilket hjälper läkarna att välja de bästa tillvägagångssätten och undvika att man provar sig fram.
Under 2023 fungerar användningen av multigena tester som Oncotype Dx® som ett exempel på precisionsmedicin vid behandling av bröstcancer, specifikt för tidig östrogenpositiv/HER2-negativ (ER+/HER2-) bröstcancer. Dessa tester spelar en avgörande roll i valet av adjuvant terapi genom att analysera en panel av gener från tumörprover för att informera behandlingsbeslut.
Prediktiv analys
AI-driven prediktiv analys inom hälso- och sjukvården förändrar patientvården genom att förutsäga kommande händelser och trender. Denna teknik analyserar historiska data och realtidsdata för att förutsäga patientresultat, identifiera patienter med hög risk för specifika tillstånd och förutse framtida vårdbehov. Genom att analysera laboratorieresultat, bilddata och elektroniska patientjournaler (EHR) kan AI-algoritmer till exempel identifiera patienter som riskerar att utveckla kroniska sjukdomar som diabetes eller hjärtsjukdomar. Prediktiv analys kan också vara till stor hjälp för att förutse andelen patientintagningar, hantering av vårdresurser och även bemanning och inventeringsoptimering på sjukhus. Denna teknik förlitar sig på sensorer, IoT och smart teknik för att övervaka och hantera utrustningens prestanda.
AI-driven prediktiv analys används allt mer tillsammans med kroppsnära teknik, t.ex. träningsspårare och smartklockor, för att övervaka och hantera hälsotillstånd. Dessa enheter samlar kontinuerligt in många hälsodata, inklusive hjärtfrekvens, aktivitetsnivå, sömnmönster och även syrenivåer i blodet. Dessa data kan ge viktiga insikter om en användares hälsotillstånd och möjliga hälsorisker i kombination med prediktiv analys.
Medicinsk avbildning och diagnostik
AI har en betydande inverkan på diagnostik och avbildning inom medicin. Inom områdena radiologi, patologi och oftalmologi förbättrar avancerade algoritmer bildanalysens hastighet, noggrannhet och effektivitet. AI kan ofta identifiera avvikelser i magnetröntgen, datortomografi och röntgen snabbare och med högre precision än mänskliga specialister. Denna förmåga är avgörande för tidig sjukdomsdiagnos och upptäckt, särskilt för sjukdomar relaterade till näthinnan, knutor i lungan och bröstcancer. Dessutom blir det allt vanligare med realtidsanalys av medicinska data med hjälp av AI, vilket hjälper läkare att fatta bättre beslut under operationer och behandlingar.
En kombinerad studie av King’s College London, University of Warwick, Wellcome och flera NHS-anläggningar har visat att AI kan analysera röntgenbilder och fastställa medicinska problem lika snabbt, om inte snabbare än läkare. Programvaran X-Raydar kan skanna röntgenbilder så snart de utförs och kan nästan omedelbart flagga eventuella avvikelser. Därefter ger den en procentandel av varje närvarande avvikelse.
Omfattande AI-program som detta är framtidens medicin, med AI som assistent till upptagna läkare. Med den akuta bristen på radiologer i Storbritannien kommer program som detta att underlätta tolkning och minska förseningar vid diagnos och behandling.
Professor Vicky Goh, Co-author of King’s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists
Läkemedelsupptäckt och utveckling
De förkliniska faserna vid traditionell läkemedelsupptäckt tar vanligtvis tre till sex år och kostar hundratals miljoner till miljarder USD. Det är en process som är känd för att vara tidskrävande och dyr. Men en mängd AI-verktyg omvandlar nästan alla steg i processen för läkemedelsupptäckt, med stor potential att förändra både hastigheten och ekonomin inom sektorn.
AI är mycket snabbare än konventionella metoder för att identifiera möjliga läkemedelskandidater eftersom den analyserar stora datamängder. Detta innebär att göra antaganden om hur nya läkemedel kan komma att interagera med kroppen, upptäcka eventuella biverkningar och även hjälpa till att planera kliniska prövningar. Utvecklingen av nya terapeutiska mål och vägar, särskilt för sjukdomar där det för närvarande inte finns några effektiva behandlingar, underlättas av AI:s förmåga att analysera komplexa biologiska data. Detta ger möjlighet till nya terapeutiska vägar för läkemedelsutveckling.
Robotassisterad kirurgi
Vi har redan utforskat hur människor och robotar kan samarbeta och det gäller även inom hälso- och sjukvårdsbranschen. Användningen av AI inom robotassisterad kirurgi blir allt vanligare och erbjuder en oöverträffad precision och kontroll. Dessa robotsystem, som styrs av AI-algoritmer, hjälper kirurgerna att utföra komplexa och precisa procedurer. Tack vare tekniken kan operationer nu utföras med minimalt invasiva metoder, vilket förkortar återhämtningstiden och minskar risken för komplikationer. AI förbättrar kirurgens färdigheter genom att erbjuda dataanalys i realtid, exakta rörelser och även prediktiva insikter under proceduren. Denna trend ökar inte bara potentialen för kirurgiska behandlingar, utan förbättrar även kirurgiska resultat, särskilt i områden där mänsklig precision kan vara begränsad.
Ett verkligt exempel på robotassisterad kirurgi är Smart Tissue Autonomous Robot (STAR). Detta system används vid laparoskopiska operationer för att skapa och utföra en kirurgisk plan med så lite mänsklig inblandning som möjligt. Faktum är att det år 2022 blev den första roboten som utförde en operation på mjuk vävnad utan mänsklig hjälp när den utförde en laparoskopisk operation på en gris. STAR använder maskininlärningsbaserade spårningsalgoritmer, 3D-avbildningssystem, datorseende och avancerade kontrolltekniker för att agera om det uppstår ett problem under operationen. Detta är ett viktigt steg mot automatiserade operationer på människor i framtiden.
Virtuella hälsoassistenter (VHA)
Dessa AI-drivna system, ofta i form av chattrobotar eller virtuella agenter, erbjuder support dygnet runt vilket förbättrar effektiviteten och tillgängligheten i vården. Förutom att assistera med bedömning av symptom och svara på patientfrågor, gör virtuella hälsoassistenter även tidsbokningar och påminner om mediciner. De är särskilt användbara för hantering av rutinmässiga förfrågningar, vilket minskar arbetsbelastningen för medicinsk personal och frigör deras tid så att de kan koncentrera sig på mer komplexa patientvårdsuppgifter.
Virtuella hälsoassistenter kan tillhandahålla personanpassade interaktioner genom att korrekt förstå och svara på patientens behov genom användning av maskininlärning och bearbetning av naturligt språk. Denna trend speglar en större utveckling inom vården mot digitala lösningar, där tekniken förbättrar patientupplevelsen och påskyndar tillhandahållandet av vård, vilket gör den mer patientcentrerad och lyhörd.
Hur ser framtiden ut?
När vi ser mot framtiden för AI inom hälso- och sjukvården är det uppenbart att konvergensen mellan teknik och medicin kommer att förändra branschen i grunden. Under 2024 och framåt kommer de trender vi observerar idag sannolikt att utvecklas, vilket resulterar i ännu mer sofistikerade och effektfulla tillämpningar av AI inom hälso- och sjukvården.
Nyare teknik, t.ex. virtuella sjukhusavdelningar, kan bli mer populär år 2024, eftersom de gör det möjligt för patienter att få fjärrvård hemma i stället för att vistas på sjukhus. Detta underlättar arbetsbelastningen för medicinsk personal och frigör sängar för de människor som behöver dem mest. Dessa avdelningar arbetar genom att använda sammankopplade IoT-enheter för att övervaka patienter och tillhandahålla kommunikationskanaler för vårdpersonal på distans. Denna typ av vård kallas “telemedicin 2.0” eftersom den går längre än att bara erbjuda vård på distans. Virtuella avdelningar fungerar som ett centraliserat nav där sjukvårdspersonalen kan övervaka en grupp människor på distans.
Tekniker som förstärkt verklighet (AR) och virtuell verklighet (VR) blir också allt mer populära inom vården. Bara i år rapporterades hur vårdpersonalen använder virtuell verklighet för att hantera långvariga kroniska smärtproblem. Det används också inom andra branscher för att öka säkerheten. Förstärkt verklighet används till exempel vid sårhantering, vilket underlättar en icke-invasiv utvärdering av sårens svårighetsgrad, läkningstillstånd och optimal behandling.
Sammanfattning
Framtiden för AI inom hälso- och sjukvården ser otroligt lovande ut och präglas av framsteg som inte bara förbättrar patientresultaten och den operativa effektiviteten utan som även banar väg för nya behandlingsmöjligheter och en mer personligt anpassad patientvård. Precisionsmedicin kommer att fortsätta att utvecklas, integrationen av AI i medicinsk avbildning och diagnostik förväntas nå nya nivåer och robotassisterad kirurgi, som redan blir allt mer populärt, kommer sannolikt att bli mer utbredd. Allteftersom dessa tekniker utvecklas kommer hälso- och sjukvårdsindustrin utan tvekan att förändras och bli mer proaktiv, noggrann och patientcentrerad.
Ansvarsfriskrivning
Allt innehåll och information i den här artikeln är endast för informations- och utbildningsändamål, och utgör inte medicinsk rådgivning.
