Kunstig intelligens driver enhver sektor, og sundhedsindustrien er ingen undtagelse. Sundhedsindustrien høster fordelene af transformative data og udløser intens udvikling inden for tidlig detektionssystemer, diagnose og overvågning af patienter for forbedret levering af sundhedsydelser.
Det globale AI-marked for sundhedspleje blev vurderet til $11 milliarder og forventes at nå $ 188 mia 2030.
AI trives med store mængder sundhedsdata fra plejeudbydere fra hospitaler, plejecentre, billed- og patologilaboratorier, hospicer, klinikker og mere. Den korrekte analyse af disse data har et ubegrænset potentiale til at transformere menneskers sundhed, men alligevel gør det uorganiserede format af data indsamlet fra dynamiske kilder det umuligt for analyse og transformation.
Heldigvis er vejen til transformativ sundhedspleje mulig med innovation drevet af AI- og ML-løsninger.
Selvom kunstig intelligens kan trække klinisk indsigt fra rå og ustrukturerede data, er det stadig tids- og ressourcekrævende at udvikle avancerede algoritmer. Men med det tempo, som markedet vokser med, er det plausibelt at forvente, at AI-baserede sundhedsløsninger giver uovertrufne fordele til læger i forskellige aspekter.
Hvor AI og ML kan hjælpe med at stimulere bedre sundhedsinnovation?
Tidlig sygdomsdetektion
Løftet om en bedre diagnostisk proces er et af de betydelige potentialer ved AI i sundhedsapplikationer. ML-baserede AI-værktøjer kan bruges til at identificere patienter med opdagede og uopdagede almindelige og sjældne tilstande. Specialiserede ML-værktøjer vil være i stand til at fortolke dataene i de elektroniske sundhedsjournaler, medicinsk billeddiagnostik, laboratorierapporter og lægenotater for patienter for at sikre målrettede tidlige diagnosetilstande og forudsige muligheden for sygdomme. Tidlig opdagelse og diagnose giver adgang til rettidige sundhedsbehandlinger, reducerede behandlingsomkostninger og øget læge-patient-tillid.
Løftet om en bedre diagnostisk proces er et af de betydelige potentialer ved AI i sundhedsapplikationer. ML-baserede AI-værktøjer kan bruges til at identificere patienter med opdagede og uopdagede almindelige og sjældne tilstande. Specialiserede ML-værktøjer vil være i stand til at fortolke dataene i de elektroniske sundhedsjournaler, medicinsk billeddiagnostik, laboratorierapporter og lægenotater for patienter for at sikre målrettede tidlige diagnosetilstande og forudsige muligheden for sygdomme. Tidlig opdagelse og diagnose giver adgang til rettidige sundhedsbehandlinger, reducerede behandlingsomkostninger og øget læge-patient-tillid.Pålidelig billedanalyse
Billedanalyse er et kritisk aspekt af medicinsk analyse og behandlinger. Læger og medicinske fagfolk bruger dog betydelig tid på at udføre gentagne, men kritiske opgaver såsom at analysere billeder, laboratorierapporter og blodarbejde.
Med AI-assisteret teknologi kan læger reducere den tid, der bruges på at hælde over CT-scanninger, mammografi, PET-scanninger, MRI'er og meget mere. De kan udnytte potentialet i AI's avancerede mønstergenkendelsesfunktioner til at identificere velkendte funktioner, etablerede mønstre og tidlige indikatorer for tilstande og prioritere tilfælde baseret på diagnosen.
Enhanced Drug Discovery
En af de store revolutionære kræfter ved AI er dens evne til at hjælpe med at designe og producere værdifuld medicin til at bekæmpe nye og eksisterende tilstande. Vi har brug for bedre løsninger til lægemiddeludviklingsprocessen. Det tager 12 år for et nyt lægemiddel at gå fra forskningslaboratoriet til markedet og til sidst til patienten.Ved hjælp af avancerede AI-værktøjer i sundhedssektoren er det muligt at løse problemerne med lægemiddelopdagelse, genbrug og farmaceutisk udvikling. AI kan håndtere store mængder af kritiske data, der hjælper med lægemiddeldesign, forståelse af kemisk syntese, identificering af potentielle kandidater og analyse af lægemiddel-protein-interaktioner.
AI's evne til at trække indsigt fra historiske lægemiddeldata, biologiske datasæt og krydsreferenceformler kan være banebrydende og potentielt redde utallige liv.
Problemfri digital rådgivning
Pandemien ansporede utvivlsomt innovation inden for telesundhed, men der er stadig lang vej igen for at gøre virtuelle besøg lige så effektive som fysiske besøg på lægekontoret.
AI kan hjælpe med at lukke dette hul på adskillige måder. For eksempel vil maskinlæring og naturlig sprogbehandling (NLP) hjælpe med at lette symptomindsamling ved hjælp af en patients stemme.
Kombineret med en analyse af patientens elektroniske patientjournal kan AI fremhæve potentielle helbredsproblemer, som læger kan gennemgå. Ved at behandle information på forhånd øger AI mængden af patienter, som læger kan håndtere, forbedrer effektiviteten af virtuelle besøg og minimerer endda risikoen for infektion fra fysiske interaktioner.
En af de store revolutionære kræfter ved AI er dens evne til at hjælpe med at designe og producere værdifuld medicin til at bekæmpe nye og eksisterende tilstande. Vi har brug for bedre løsninger til lægemiddeludviklingsprocessen. Det tager Konklusion
Kunstig intelligens og maskinlæring er på forkant med at stimulere utrolige ændringer og udviklinger i sundhedssektoren. Hos Shaip er vi ved korsvejen af transformation for sundhedsindustrien. Med vores ekspertise i at udvikle innovative og avancerede AI-baserede værktøjer, kan fremtiden for sundhedsindustrien give bedre sundhed for alle.
Vi hjælper organisationer med at bygge, udvikle og implementere banebrydende AI- og NLP-modeller, der er trænet på mere end 10 millioner licenserede medicinske dataposter. Vores datasæt af høj kvalitet er nøjagtigt kommenterede, etisk hentede samlinger af medicinske data fra billeder, laboratorierapporter, lægetale og EPJ fra forskellige patientgrupper for at sikre yderst pålidelige resultater.
Vi har også en dyb forståelse af kunstig intelligens fra bunden, så vi kan give vores erfaring med at udvælge uvildige kohorter, annotering af sundhedsdata, og kravene til semi-overvåget læring for at sikre vores kunders succes. For mere information om de løsninger, Shaip kan hjælpe med at implementere, bedes du kontakte os og kontakt os i dag.
