{"id":65208,"date":"2023-12-20T15:19:46","date_gmt":"2023-12-20T15:19:46","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/okategoriserad\/topp-6-ai-trender-inom-halso-och-sjukvarden-for-2023-och-framat\/"},"modified":"2023-12-22T14:30:53","modified_gmt":"2023-12-22T14:30:53","slug":"topp-6-ai-trender-inom-halso-och-sjukvarden-for-2023-och-framat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/sv\/medicin-och-halso-sjukvard\/topp-6-ai-trender-inom-halso-och-sjukvarden-for-2023-och-framat\/","title":{"rendered":"Topp 6 AI-trender inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden f\u00f6r 2023 och fram\u00e5t"},"content":{"rendered":"\n

Tekniken inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden har alltid utvecklats snabbt, men \u00e4nda sedan Covid-19-pandemin har de tekniska framstegen accelererat som aldrig tidigare. Vi belyste dessa topptrender inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rdsteknik i slutet av 2022 i v\u00e5r artikel<\/a>. \u00c5r 2023 har artificiell intelligens (AI) varit en av de mest omtalade tekniska innovationerna, med s\u00e5dana som ChatGPT och Bard som tar \u00f6ver inom omr\u00e5det f\u00f6r chattrobotassistenter och AI-utrustning som effektiviserar processer inom olika branscher. <\/p>\n\n\n\n

Men hur p\u00e5verkar det h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden? Enligt Binariks.com<\/a> v\u00e4rderades den globala marknaden f\u00f6r artificiell intelligens inom v\u00e5rden till 16,3 miljarder USD och f\u00f6rv\u00e4ntas v\u00e4xa till 173,55 miljarder USD \u00e5r 2029. Det motsvarar en sammanlagd \u00e5rlig tillv\u00e4xttakt p\u00e5 hela 40,2 %, vilket visar att AI-marknaden f\u00f6r h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rd kommer att uppleva en betydande tillv\u00e4xt under de n\u00e4rmaste \u00e5ren. Med detta i \u00e5tanke utforskar den h\u00e4r artikeln n\u00e5gra av de st\u00f6rsta AI-trenderna som p\u00e5verkar h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden under 2023 och tar en titt p\u00e5 vad som kan bli stort i framtiden.<\/p>\n\n\n\n

Topp AI-trender inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden 2023<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Precisionsmedicin<\/h3>\n\n\n\n

Till\u00e4mpningen av AI inom precisionsmedicin v\u00e4xer snabbt och \u00e4r ett mer modern tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 h\u00e4lsa. Traditionellt skulle alla personer som har ett visst tillst\u00e5nd, sjukdom eller sjukdom behandlas p\u00e5 samma s\u00e4tt, men inte alla \u00e4r olika och alla inte reagerar p\u00e5 samma s\u00e4tt p\u00e5 vissa behandlingar. Tidigare fanns inte resurser f\u00f6r att behandla varje person individuellt och det var mycket effektivare att anv\u00e4nda en allm\u00e4n metod. Med AI-utrustning blir detta emellertid mycket enklare. <\/p>\n\n\n\n

AI kan skapa mycket anpassade behandlingsplaner genom att unders\u00f6ka ett en omfattande upps\u00e4ttning patientdata, inklusive genetiska, milj\u00f6m\u00e4ssiga och livsstilsvariabler. Denna metod \u00e4r s\u00e4rskilt viktig f\u00f6r behandling av komplexa sjukdomar som cancer, d\u00e4r AI kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att fastst\u00e4lla de b\u00e4sta l\u00e4kemedelskombinationerna och behandlingsplanerna baserat p\u00e5 varje patients genetiska egenskaper. AI-driven precisionsmedicin f\u00f6rs\u00f6ker \u00e4ven att f\u00f6rutse hur patienter kommer att reagera p\u00e5 olika behandlingar, vilket hj\u00e4lper l\u00e4karna att v\u00e4lja de b\u00e4sta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tten och undvika att man provar sig fram.<\/p>\n\n\n\n

Under 2023 fungerar anv\u00e4ndningen av multigena tester som Oncotype Dx\u00ae<\/a> som ett exempel p\u00e5 precisionsmedicin vid behandling av br\u00f6stcancer<\/a>, specifikt f\u00f6r tidig \u00f6strogenpositiv\/HER2-negativ (ER+\/HER2-) br\u00f6stcancer. Dessa tester spelar en avg\u00f6rande roll i valet av adjuvant terapi genom att analysera en panel av gener fr\u00e5n tum\u00f6rprover f\u00f6r att informera behandlingsbeslut.<\/p>\n\n\n\n

Prediktiv analys<\/h3>\n\n\n\n

AI-driven prediktiv analys inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rden<\/a> f\u00f6r\u00e4ndrar patientv\u00e5rden genom att f\u00f6ruts\u00e4ga kommande h\u00e4ndelser och trender. Denna teknik analyserar historiska data och realtidsdata f\u00f6r att f\u00f6ruts\u00e4ga patientresultat, identifiera patienter med h\u00f6g risk f\u00f6r specifika tillst\u00e5nd och f\u00f6rutse framtida v\u00e5rdbehov. 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 hj\u00e4rtsjukdomar. Prediktiv analys kan ocks\u00e5 vara till stor hj\u00e4lp f\u00f6r att f\u00f6rutse andelen patientintagningar, hantering av v\u00e5rdresurser och \u00e4ven bemanning och inventeringsoptimering p\u00e5 sjukhus. Denna teknik f\u00f6rlitar sig p\u00e5 sensorer<\/a>, IoT och smart teknik f\u00f6r att \u00f6vervaka och hantera utrustningens prestanda.<\/p>\n\n\n\n

AI-driven prediktiv analys anv\u00e4nds allt mer tillsammans med kroppsn\u00e4ra teknik<\/a>, t.ex. tr\u00e4ningssp\u00e5rare och smartklockor, f\u00f6r att \u00f6vervaka och hantera h\u00e4lsotillst\u00e5nd. Dessa enheter samlar kontinuerligt in m\u00e5nga h\u00e4lsodata, inklusive hj\u00e4rtfrekvens, aktivitetsniv\u00e5, s\u00f6mnm\u00f6nster och \u00e4ven syreniv\u00e5er i blodet. Dessa data kan ge viktiga insikter om en anv\u00e4ndares h\u00e4lsotillst\u00e5nd och m\u00f6jliga h\u00e4lsorisker i kombination med prediktiv analys.  <\/p>\n\n\n\n

Medicinsk avbildning och diagnostik<\/h3>\n\n\n\n

AI har en betydande inverkan p\u00e5 diagnostik och avbildning inom medicin. Inom omr\u00e5dena radiologi, patologi och oftalmologi f\u00f6rb\u00e4ttrar avancerade algoritmer bildanalysens hastighet, noggrannhet och effektivitet. AI kan ofta identifiera avvikelser i magnetr\u00f6ntgen, datortomografi och r\u00f6ntgen snabbare och med h\u00f6gre precision \u00e4n m\u00e4nskliga specialister. Denna f\u00f6rm\u00e5ga \u00e4r avg\u00f6rande f\u00f6r tidig sjukdomsdiagnos och uppt\u00e4ckt, s\u00e4rskilt f\u00f6r sjukdomar relaterade till n\u00e4thinnan, knutor i lungan och br\u00f6stcancer. Dessutom blir det allt vanligare med realtidsanalys av medicinska data med hj\u00e4lp av AI, vilket hj\u00e4lper l\u00e4kare att fatta b\u00e4ttre beslut under operationer och behandlingar.<\/p>\n\n\n\n

En kombinerad studie<\/a> av King\u2019s College London<\/a>, University of Warwick<\/a>, Wellcome<\/a> och flera NHS-anl\u00e4ggningar har visat att AI kan analysera r\u00f6ntgenbilder och fastst\u00e4lla medicinska problem lika snabbt, om inte snabbare \u00e4n l\u00e4kare. Programvaran X-Raydar<\/a> kan skanna r\u00f6ntgenbilder s\u00e5 snart de utf\u00f6rs och kan n\u00e4stan omedelbart flagga eventuella avvikelser. D\u00e4refter ger den en procentandel av varje n\u00e4rvarande avvikelse. <\/p>\n\n\n\n

\n

Omfattande AI-program som detta \u00e4r framtidens medicin, med AI som assistent till upptagna l\u00e4kare. Med den akuta bristen p\u00e5 radiologer i Storbritannien kommer program som detta att underl\u00e4tta tolkning och minska f\u00f6rseningar vid diagnos och behandling.<\/em><\/p>\nProfessor Vicky Goh, Co-author of King\u2019s College London, and immediate past Chair of the Academic Committee at the Royal Society of Radiologists<\/em>
<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

L\u00e4kemedelsuppt\u00e4ckt och utveckling <\/h3>\n\n\n\n

De f\u00f6rkliniska faserna vid traditionell l\u00e4kemedelsuppt\u00e4ckt tar vanligtvis tre till sex \u00e5r och kostar hundratals miljoner till miljarder USD<\/a>. Det \u00e4r en process som \u00e4r k\u00e4nd f\u00f6r att vara tidskr\u00e4vande och dyr. Men en m\u00e4ngd AI-verktyg omvandlar n\u00e4stan alla steg i processen f\u00f6r l\u00e4kemedelsuppt\u00e4ckt, med stor potential att f\u00f6r\u00e4ndra b\u00e5de hastigheten och ekonomin inom sektorn.<\/p>\n\n\n\n

AI \u00e4r mycket snabbare \u00e4n konventionella metoder f\u00f6r att identifiera m\u00f6jliga l\u00e4kemedelskandidater eftersom den analyserar stora datam\u00e4ngder. Detta inneb\u00e4r att g\u00f6ra antaganden om hur nya l\u00e4kemedel kan komma att interagera med kroppen, uppt\u00e4cka eventuella biverkningar och \u00e4ven hj\u00e4lpa till att planera kliniska pr\u00f6vningar. Utvecklingen av nya terapeutiska m\u00e5l och v\u00e4gar, s\u00e4rskilt f\u00f6r sjukdomar d\u00e4r det f\u00f6r n\u00e4rvarande inte finns n\u00e5gra effektiva behandlingar, underl\u00e4ttas av AI:s f\u00f6rm\u00e5ga att analysera komplexa biologiska data. Detta ger m\u00f6jlighet till nya terapeutiska v\u00e4gar f\u00f6r l\u00e4kemedelsutveckling.<\/p>\n\n\n\n

Robotassisterad kirurgi<\/h3>\n\n\n\n

Vi har redan utforskat hur m\u00e4nniskor och robotar<\/a> kan samarbeta och det g\u00e4ller \u00e4ven inom h\u00e4lso- och sjukv\u00e5rdsbranschen. Anv\u00e4ndningen av AI inom robotassisterad kirurgi blir allt vanligare och erbjuder en o\u00f6vertr\u00e4ffad precision och kontroll. Dessa robotsystem, som styrs av AI-algoritmer, hj\u00e4lper kirurgerna att utf\u00f6ra komplexa och precisa procedurer. Tack vare tekniken kan operationer nu utf\u00f6ras med minimalt invasiva metoder, vilket f\u00f6rkortar \u00e5terh\u00e4mtningstiden och minskar risken f\u00f6r komplikationer. AI f\u00f6rb\u00e4ttrar kirurgens f\u00e4rdigheter genom att erbjuda dataanalys i realtid, exakta r\u00f6relser och \u00e4ven prediktiva insikter under proceduren. Denna trend \u00f6kar inte bara potentialen f\u00f6r kirurgiska behandlingar, utan f\u00f6rb\u00e4ttrar \u00e4ven kirurgiska resultat, s\u00e4rskilt i omr\u00e5den d\u00e4r m\u00e4nsklig precision kan vara begr\u00e4nsad.<\/p>\n\n\n\n

Ett verkligt exempel p\u00e5 robotassisterad kirurgi \u00e4r Smart Tissue Autonomous Robot (STAR). Detta system anv\u00e4nds vid laparoskopiska operationer f\u00f6r att skapa och utf\u00f6ra en kirurgisk plan med s\u00e5 lite m\u00e4nsklig inblandning som m\u00f6jligt. Faktum \u00e4r att det \u00e5r 2022 blev den f\u00f6rsta roboten som utf\u00f6rde en operation p\u00e5 mjuk v\u00e4vnad utan m\u00e4nsklig hj\u00e4lp n\u00e4r den utf\u00f6rde en laparoskopisk operation p\u00e5 en gris<\/a>. STAR anv\u00e4nder maskininl\u00e4rningsbaserade sp\u00e5rningsalgoritmer, 3D-avbildningssystem, datorseende och avancerade kontrolltekniker f\u00f6r att agera om det uppst\u00e5r ett problem under operationen. Detta \u00e4r ett viktigt steg mot automatiserade operationer p\u00e5 m\u00e4nniskor i framtiden. <\/p>\n\n\n\n

\n