Przegląd

Czym jest sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej?

Ogromny wzrost ilości generowanych danych, jaki miał miejsce na przestrzeni ostatnich kilku lat, stał się motorem dla opracowania nowych narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję (AI). Narzędzia te pozwalają organizacjom na wykorzystanie większej ilości posiadanych danych do uzyskiwania wartościowych spostrzeżeń, które pomagają w rozwiązywaniu problemów i podejmowaniu uzasadnionych decyzji.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą przynieść ogromne korzyści instytucjom, które gromadzą i przechowują znaczne ilości danych medycznych i innych informacji. Dzięki uczeniu maszynowemu organizacje te mogą przeszukiwać duże biblioteki danych w celu identyfikacji danych medycznych o największym znaczeniu dla rozwiązywanych problemów. Mogą również w ten sposób skupić się na doskonaleniu opieki i procesów biznesowych. Dogłębna analiza danych umożliwia podejmowanie trafniejszych decyzji oraz opracowywanie nowych koncepcji i identyfikację elementów, które pomogą zdobyć przewagę nad konkurencją.

Zastosowania praktyczne

Zastosowania sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej

Sztuczna inteligencja (AI) i analizy

W miarę rozwoju procesów przetwarzania danych medycznych zwiększa się możliwość pozyskiwania istotnych spostrzeżeń z olbrzymich zestawów danych. Aby zrozumieć rolę sztucznej inteligencji w transformacji opieki zdrowotnej, należy zgłębić potencjał procesów analitycznych oraz narzędzi AI stworzonych z myślą o tym sektorze.

Identyfikacja trendów dzięki analityce

W procesach analitycznych pod uwagę brane są dane dotyczące przeszłych zdarzeń, a przewidywania opiera się na trendach. Lekarze wiedzą na przykład, że czynniki takie jak wiek lub historia choroby niektórych pacjentów, potencjalnie mają wpływ na przebieg sepsy. Dysponując takimi informacjami, mogą podejmować trafniejsze decyzje dotyczące opieki.

Sztuczna inteligencja poszerza zasięg analiz

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą poszerzyć zasięg analiz poprzez ciągłe doskonalenie. Program bazujący na sztucznej inteligencji może przykładowo wykorzystywać ogromne ilości deidentyfikowanych danych medycznych, aby przewidywać, którzy pacjenci znajdują się w grupie ryzyka sepsy.

Korzyści dla opieki zdrowotnej

Organizacje opieki zdrowotnej dysponują tak dużą ilością danych, że ich ręczna analiza jest zwyczajnie niemożliwa. Dogłębna, ciągła analiza zapewniona przez narzędzia analityczne i AI umożliwia identyfikację wzorców, które ludzie mogliby przeoczyć, a które pozwalają na doskonalenie usług i usprawniają prowadzenie badań.

Dowiedz się więcej o tym, jak organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują sztuczną inteligencję i analitykę

Rozpoznawanie problemów

Droga do AI

Instytucje z sektora opieki zdrowotnej stale szukają innowacji i sposobów na nadążenie za dynamicznymi zmianami w branży. Sztuczna inteligencja otwiera przed nimi wachlarz unikalnych możliwości, ale przed rozpoczęciem jej wdrożenia konieczne jest odpowiednie zabezpieczenie i integracja danych.

W dobie świadczeń skupionych na pacjencie na znaczeniu zyskuje możliwość wymiany danych w ramach całego systemu opieki zdrowotnej. Wciąż jednak pojawia się wiele istotnych przeszkód utrudniających komunikację i współpracę pomiędzy różnymi używanymi systemami. Największym wyzwaniem jest zapewnienie współdziałania, czyli bezproblemowej wymiany informacji między zasobami elektronicznymi i innymi systemami zarządzania danymi medycznymi.

Pojedyncze źródło rzetelnych danych pozwoli lekarzom i zespołom świadczącym usługi opieki zdrowotnej na szybki i bezpieczny dostęp do potrzebnych informacji, a organizacjom umożliwi wdrożenie narzędzi AI na potrzeby pozyskiwania istotnych spostrzeżeń z analizowanych danych.

Przed wdrożeniem takich narzędzi organizacje muszą jednak wziąć pod uwagę wiele czynników. Należy na przykład wybrać niezawodną technologię i powołać specjalistyczny zespół odpowiedzialny za jej obsługę. Trzeba też rozważyć kwestię zgodności z wymogami formalnymi, strategię zachęcenia użytkowników do stosowania nowych programów i procesów oraz sposób integracji nowego rozwiązania z już wykorzystywanymi narzędziami.

Wdrożenie innowacyjnych technologii niemal zawsze wiąże się z pewnymi trudnościami, ale organizacje, które pragną się rozwijać i doskonalić świadczone usługi, powinny wziąć pod uwagę potencjalne korzyści z dostępu do nowych spostrzeżeń.

 

Rozpocznij wdrażanie sztucznej inteligencji

Etapy wdrażania sztucznej inteligencji

Kultura innowacji

Stwórz kreatywne środowisko, które wspiera nowatorskie podejście do rozwiązywania problemów i stymuluje rozwój organizacji.

Przełamanie barier

Identyfikuj i usuwaj przeszkody utrudniające współpracę, jednocześnie zapewniając bezpieczeństwo i zgodność z wymogami.

Odpowiedzialność i transparentność

Monitoruj wpływ innowacyjnych projektów — na przykład na jakość kliniczną, doświadczenia klientów i zwrot z inwestycji — i prezentuj zarówno sukcesy, jak i porażki, by zachęcić do współpracy.

Proaktywne podejście

Wsparcie dla opieki zdrowotnej

Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję to idealne rozwiązanie do zarządzania złożonymi danymi generowanymi przez nowoczesne organizacje opieki zdrowotnej. Rozwiązania AI dają specjalistom szybszy dostęp do wyników analiz danych pochodzących z wielu źródeł — w tym notatek sporządzanych przez lekarzy, obrazów i danych z urządzeń służących do ciągłego monitorowania — oraz umożliwiają ich wykorzystanie do podejmowania uzasadnionych decyzji dotyczących opieki nad pacjentem.

Rozwiązania wykorzystujące uczenie maszynowe — w których skład wchodzą narzędzia AI — uczą się wzorców pojawiających się w danych dotyczących wielu pacjentów i pochodzących z różnych organizacji. Dzięki nim placówki mogą przewidywać potrzeby i przygotowywać się tak, by wyjść im naprzeciw. Jest to szczególnie istotne w kontekście śledzenia trendów zapadalności na konkretne choroby i sprawnego reagowania na potrzeby społeczności.

Wsparcie dla badań

Nowe podejście do badań nad metodami leczenia

Sztuczna inteligencja umożliwia identyfikację zależności między surowymi danymi oraz ciągłe pozyskiwanie istotnych spostrzeżeń. Dzięki niej badacze mogą zajmować się złożonymi problemami, których rozwiązanie bez pomocy technologii byłoby niezwykle trudne, a w niektórych przypadkach nawet niemożliwe.

Jednym z istotnych zastosowań sztucznej inteligencji w sektorze biomedycznym jest usprawnienie badań klinicznych, m.in. poprzez zastosowanie jej mechanizmów do organizowania danych, wyboru placówek, rekrutacji oraz monitorowania pacjentów. Technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję dają przykładowo zespołom zajmującym się opracowywaniem protokołów dostęp do najistotniejszych wyników analiz danych pacjentów — już na wstępnych etapach badań. Dzięki temu przed rozpoczęciem kolejnego etapu badania protokół może uwzględnić dokładniejsze szacunki dotyczące dostępności pacjentów. Taka funkcja jest korzystna nie tylko dla badaczy, ale również dla pacjentów, których stan wymaga leczenia.