Przegląd

Dlaczego w sektorze opieki zdrowotnej warto stosować rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja (AI) oraz rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego odmieniają sposób świadczenia opieki zdrowotnej. Organizacje z sektora opieki zdrowotnej zgromadziły ogromne zbiory danych w postaci dokumentacji medycznych i obrazów oraz informacji na temat populacji, roszczeń i badań klinicznych. Technologie oparte na sztucznej inteligencji świetnie sprawdzają się w analizie tych danych, a także odkrywaniu wzorców i spostrzeżeń, które pozostają niezauważone przez ludzi. Dzięki technologii uczenia głębokiego — działającej w oparciu o AI — organizacje z sektora opieki zdrowotnej mogą używać algorytmów pomagających w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych i klinicznych oraz poprawianiu jakość świadczonych usług.

Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w sektorze opieki zdrowotnej

Tworzenie doświadczeń zorientowanych na użytkownika

Korzystając z rozwiązań opartych na AI i uczenia maszynowego, organizacje z sektora opieki zdrowotnej wyciągają szybsze i dokładniejsze wnioski z dużych zestawów danych, a tym samym zwiększają poziom satysfakcji zarówno w obrębie organizacji, jak i wśród obsługiwanych pacjentów.

Lepsza wydajność działań

Dzięki analizie wzorców danych technologie AI pomagają organizacjom z sektora opieki zdrowotnej wykorzystywać dane, aktywa i zasoby w maksymalnym stopniu, a tym samym zwiększać skuteczność i wydajność przepływów pracy w obszarze klinicznym i operacyjnym, procesów oraz operacji finansowych.

Łączenie niejednolitych danych z sektora opieki zdrowotnej

Dane z sektora opieki zdrowotnej są często fragmentaryczne i dostępne w różnych formatach. Korzystając z technologii sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego, organizacje mogą łączyć różne dane tak, aby uzyskiwać bardziej ujednolicony obraz osób, których dotyczą te dane.

Przykłady użycia

Przykłady wykorzystania AI w sektorze opieki zdrowotnej: Przetwarzanie języka naturalnego

Specjaliści merytoryczni trenują algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania i kategoryzowania określonych wzorców danych, odzwierciedlających sposób, w jaki język jest używany w ich części sektora opieki zdrowotnej. Dzięki technologii przetwarzania języka naturalnego (NLP) algorytmy te potrafią wyodrębniać istotne dane. Pomaga to osobom decyzyjnym znajdować informacje potrzebne do szybkiego podejmowania świadomych decyzji biznesowych lub związane ze świadczoną opieką.

Płatnicy sektora opieki zdrowotnej

W przypadku płatników sektora opieki zdrowotnej technologia NLP może przybrać postać agenta wirtualnego, który wykorzystuje konwersacyjną sztuczną inteligencję na dużą skalę do łączenia ubezpieczonych ze spersonalizowanymi odpowiedziami na ich pytania.

Pracownicy rządowych agencji zdrowia i świadczeń socjalnych

Pracownicy rządowych organów ds. zdrowia i świadczeń socjalnych, na przykład opiekunowie społeczni, mogą wykorzystywać rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do szybkiego zgłaszania uwag i obaw dotyczących najważniejszych spraw. Wszystko po to, by zapewniać obywatelom jeszcze lepszą pomoc.

Kierownicy ds. działań klinicznych i danych

Kierownicy ds. działań klinicznych i danych przeprowadzający badania kliniczne mogą korzystać z funkcji sztucznej inteligencji do przyspieszania wyszukiwania i zatwierdzania kodowania medycznego. Pomaga to w optymalizacji całego cyklu, a więc skraca czas rozpoczynania i modyfikowania badań klinicznych oraz zarządzania nimi.

Przekonaj się, jak działa kodowanie medyczne z technologią AI (wideo, 00:48)

obraz izometryczny sześcianu w odcieniach fioletu

Rozwiązania AI dla płatników w sektorze opieki zdrowotnej

Odpowiadaj na pytania świadczeniobiorców, świadczeniodawców oraz pracowników infolinii na masową skalę.

kobieta patrząca na aparat

Hrabstwo Sonoma i IBM współpracują, by odmieniać życie obywateli

Zobacz, jak sztuczna inteligencja pomogła jednemu z hrabstw w Kalifornii wyjść naprzeciw potrzebom obywateli

Pomoc w podejmowaniu decyzji medycznych

Jak zastosowanie sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej przyspiesza podejmowanie decyzji klinicznych

Lekarze, przytłoczeni ogromnymi ilościami danych medycznych i coraz większym zakresem obowiązków, z trudem śledzą postępy w najnowszych badaniach, zwłaszcza że muszą stale opiekować się pacjentami. Dzięki zastosowaniu technik uczenia maszynowego w przetwarzaniu danych biomedycznych i systemach elektronicznej dokumentacji medycznej lekarze mogą błyskawicznie uzyskiwać dokładne, istotne i sprawdzone informacje selekcjonowane przez specjalistów ochrony zdrowia. Niektóre narzędzia AI wspomagające podejmowanie decyzji klinicznych są wyposażone w moduł przetwarzania języka naturalnego oraz szkolenia domenowego, co pozwala użytkownikom zadawać pytania zupełnie tak, jak gdyby stawiali pytania współpracownikowi i otrzymywali od niego szybkie, pewne odpowiedzi.

Obrazowanie medyczne

Jak sztuczna inteligencja pomaga w obrazowaniu medycznym

Rozwiązania AI do obrazowania medycznego pomagają przy pracochłonnym obrazowaniu i klasyfikowaniu kolorystycznym. Dzięki nim kardiolodzy i radiolodzy mogą dostrzegać istotne informacje, co pozwala im szybciej diagnozować krytyczne przypadki, stawiać trafniejsze diagnozy oraz potencjalnie unikać błędów, a jednocześnie sprawnie korzystać z obszernej i szczegółowej elektronicznej dokumentacji medycznej. W trakcie typowego badania klinicznego generowane są ogromne zbiory danych zawierające tysiące obrazów, co oznacza konieczność analizy obłędnej wręcz ilości danych. Algorytmy AI pozwalają analizować badania z całego sektora opieki zdrowotnej i wyszukiwać w nich wzorce i ukryte powiązania, dzięki czemu specjaliści ds. obrazowania medycznego szybko odnajdują kluczowe informacje.

Równy dostęp do opieki zdrowotnej

W jaki sposób technologia AI może zapewniać równy dostęp do opieki zdrowotnej

Obowiązkiem sektora rozwiązań IT dla opieki zdrowotnej jest tworzenie systemów, które pomogą zapewniać sprawiedliwość i równość w obszarze analityki danych oraz badań klinicznych, a w efekcie przełożą się na optymalne rezultaty leczenia wszystkich pacjentów. Algorytmy AI i uczenia maszynowego można przeszkolić tak, aby ograniczać lub eliminować uprzedzenia poprzez promowanie różnorodności i transparentności danych, co w efekcie pozwala niwelować nierówności w dostępie do opieki medycznej. Przykładowo, ograniczenie uprzedzeń w badaniach medycznych pomaga zwalczać nierówności zdrowotne wynikające z płci, rasy, pochodzenia czy zarobków.

Zastosowanie sztucznej inteligencji

Wyzwania związane ze stosowaniem sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Stosowanie technologii AI w opiece zdrowotnej wiąże się z pewnymi wyzwaniami, takimi jak konieczność spełniania obowiązujących przepisów czy pozyskanie zaufaniu do wyników przedstawianych przez algorytmy uczenia maszynowego. Pomimo tych trudności wprowadzenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do sektora opieki zdrowotnej przyniosło znaczne korzyści zarówno podmiotom świadczącym usługi medyczne, jak i świadczeniobiorcom. Sztuczna inteligencja usprawnia działalność, przyspieszając przepływy pracy oraz pomagając w realizacji żmudnych zadań. Ponadto ułatwia użytkownikom szybkie znajdowanie odpowiedzi na trudne pytania, a w konsekwencji udoskonala doświadczenia pacjentów, świadczeniobiorców, obywateli i użytkowników.

Przykładowe wdrożenia

Pogłębiona analiza dzięki AI

W centrum zdrowia Hardin Memorial Health wprowadzono rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby pomóc radiologom w podejmowaniu szybszych i bardziej uzasadnionych decyzji, a także maksymalnie wykorzystać inwestycję w systemy EHR.

Poprawa efektywności i jakości opieki dzięki AI

Szpital TidalHealth Peninsula Regional zwiększył wydajność działania, jakość opieki i poziom ogólnej integracji narzędzi do wspomagania decyzji klinicznych, dodając do swojego systemu EHR funkcję wyszukiwania opartą na AI.

Korzystna integracja

grupa ludzi maluje ścianę kredkami
grupa ludzi maluje ścianę kredkami

Hrabstwo Sonoma i IBM współpracują, by odmieniać życie obywateli

Hrabstwo Sonoma podjęło współpracę z IBM, aby skuteczniej realizować potrzeby najbardziej narażonych osób i rodzin poprzez udoskonalenie koordynacji działań opiekunów społecznych i pracowników socjalnych.

Zasoby

Technologia AI a skuteczność operacyjna

Przeczytaj, w jaki sposób rozwiązania w dziedzinie sztucznej inteligencji pomagają specjalistom medycznym pokonywać wyzwania stojące przed sektorem opieki zdrowotnej.

AI wspiera opiekę nad pacjentami

Od diagnozy po leczenie — technologia AI pomaga lekarzom podejmować trafniejsze decyzje na podstawie danych.

Przesunięcie sektora farmaceutycznego w kierunku szerokiego zakresu danych i AI

Zobacz, jak firmy z sektora nauk przyrodniczych mogą wdrażać technologię AI na małą i dużą skalę, tak aby stosować bardziej zróżnicowane typy danych i wykorzystywać większy zakres danych.

Technologia w opiece zdrowotnej

Sprawdź, w jaki sposób technologie takie jak sztuczna inteligencja, łańcuch bloków czy chmura odmieniają dotychczasowy sposób świadczenia opieki zdrowotnej.

Współdziałanie w sektorze opieki zdrowotnej

Rozwiązania w zakresie współdziałania dla sektora opieki zdrowotnej pozwalają firmom przeglądać, analizować i udostępniać kluczowe dane medyczne oraz nimi zarządzać.

Wsparcie przy podejmowaniu decyzji klinicznych i AI

Zapoznaj się z wynikami dwóch badań, które pokazują, w jaki sposób wsparcie AI przy podejmowaniu decyzji klinicznych podnosi jakość zapewnianej opieki.

Rozwiązania

Pomoc w podejmowaniu decyzji medycznych

Poznaj rozwiązania, które pomagają dostawcom usług opieki zdrowotnej nadążać za najnowszymi ustaleniami klinicznymi i skutecznie świadczyć spersonalizowaną opiekę w oparciu o dane naukowe.

Technologia w branży biomedycznej

Przezwyciężaj nowe wyzwania w zakresie leczenia dzięki usprawnieniu badań klinicznych, dostępowi do lepszych zbiorów danych i wnoszeniu opartej na dowodach naukowych wartości.

Zarządzanie świadczeniami przez pracodawców

Wykorzystanie AI do podejmowania lepszych decyzji przy planowaniu świadczeń pracowniczych sprawia, że kadra jest zdrowsza i bardziej produktywna.

Obrazowanie klasy korporacyjnej

Transformacja rozwiązań do obrazowania z pomocą sztucznej inteligencji pozwala zarządzać większą liczbą obrazów, skuteczniej współpracować oraz wdrażać właściwe aplikacje obrazowania.

Rozwiązania dla płatników

Płatnicy opieki zdrowotnej potrzebują strategii zarządzania danymi i analizami, dzięki której zwiększą poziom konkurencyjności, opracują atrakcyjne oferty i pozyskają klientów.

DynaMed i Micromedex with Watson

Przygotowane w oparciu o dowody naukowe materiały dotyczące lekarstw i chorób, mechanizmy wyszukiwania bazujące na AI i narzędzia chmurowe – dostępne wygodnie w ramach pojedynczego zestawu rozwiązań dla opieki zdrowotnej.

Zarządzanie zdrowiem populacji

Wykorzystanie posiadanych danych pozwala podnieść jakość i bezpieczeństwo ochrony zdrowia ludzi.