Analityka Predykcyjna Oparta na Sztucznej Inteligencji dla Sektora Opieki Zdrowotnej

Przewidywanie kolejnej pandemii lub epidemii w dużej mierze zależy od istniejących danych i ich skutecznego wykorzystania. Każdego roku otrzymujemy informacje o tym, jakie rodzaje grypy będą dominować w sezonie jesienno-zimowym lub jakich obszarów lepiej unikać ze względu na zwiększone ryzyko zakażenia. Przykładów takich może być wiele, ale najważniejsze jest to, że wszystkie te prognozy są tworzone za pomocą analizy danych.

Komputery stały się niezbędnym elementem funkcjonowania placówek opieki zdrowotnej na całym świecie, a ich zastosowanie w różnych obszarach jest fascynujące. Systemy te stają się coraz bardziej zaawansowane, wyrafinowane, inteligentniejsze i lepsze. Dlatego wykorzystanie analityki predykcyjnej opartej na AI i przetworzonych danych, wielokrotnie dowiodło swojej skuteczności.

Jak Analityka Predykcyjna Jest Wykorzystywana w Opiece Zdrowotnej

Analityka predykcyjna prognozuje przyszłość, analizując ogromne zbiory danych historycznych. Oznacza to, że w opiece zdrowotnej tysiące przypadków pacjentów są wykorzystywane do identyfikacji wzorców, które pozwalają przewidzieć wyniki leczenia. Technologia następnie wyszukuje powiązania i sygnały, które ludzie mogliby przeoczyć. Systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą budować powiązania między wynikami badań laboratoryjnych, czasem podania leków, czynnikami demograficznymi lub reakcjami na leczenie, szybciej niż człowiek. Dzieje się tak po prostu dlatego, że AI szybciej skanuje istniejące zbiory danych. Nie musimy postrzegać sztucznej inteligencji jako przeciwnika, ale raczej jako źródło szybszych rozwiązań i pomocy.

Dlaczego więc analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji jest tak wydajna? Jednym z głównych czynników jest to, że branża opieki zdrowotnej generuje więcej danych niż niemal każda inna branża. Na całym świecie analizujemy miliardy dokumentacji medycznej pacjentów, wyniki badań laboratoryjnych, badania obrazowe, historię przyjmowania leków, monitorowane parametry życiowe itp.

Ilość danych jest ogromna. I błędem byłoby nie wykorzystać wszystkich tych informacji, aby zapewnić pacjentom lepszą opiekę i ratować życie. Czasami śledzenie wzorców zachowań u pacjentów może być trudne, zwłaszcza jeśli są to rzadkie przypadki, na przykład reakcji na leki w połączeniu z istniejącą chorobą pacjenta. Ludzki mózg, choć imponujący pod względem możliwości, nie potrafi przetwarzać informacji w skali, jakiej wymaga współczesna opieka zdrowotna. Tu właśnie wkracza sztuczna inteligencja.

Rola Sztucznej Inteligencji w Opiece Zdrowotnej

Szpitale wykorzystują obecnie sztuczną inteligencję do klasyfikowania pacjentów według poziomu ryzyka w momencie przyjęcia. Pacjenci wysokiego ryzyka otrzymują dodatkowy monitoring i szybszą interwencję. Pacjenci niskiego ryzyka otrzymują odpowiednią opiekę bez zbędnych badań i procedur. To nie tylko kliniczne domysły; to matematyczna analiza czynników, które historycznie przewidywały niebezpieczne skutki.

Po drugie, różni pacjenci reagują odmiennie na te same metody leczenia. Sztuczna inteligencja pomaga lekarzom dobierać leki i dawki na podstawie stanu każdego pacjenta, genetyki i wyników odpowiedzi na leczenie uzyskanych w podobnych przypadkach. Takie spersonalizowane podejście zmniejsza ryzyko wypróbowania leku, który nie zadziała u pacjenta, i poprawia wyniki leczenia, minimalizując jednocześnie skutki uboczne.

Sztuczna inteligencja może być również pomocna w alokacji zasobów. Na przykład zbyt duża lub zbyt mała liczba łóżek może prowadzić do marnotrawstwa zasobów lub braku opieki nad pacjentami. Sztuczna inteligencja pomaga przewidywać wskaźniki przyjęć, długość pobytu i terminy wypisów w oparciu o sezonowość, lokalne ogniska chorób lub epidemie oraz ogólne trendy demograficzne. Każdą część działalności szpitala, począwszy od przyjęć pacjentów, planowania operacji czy konserwacji sprzętu, można analizować, planować lub modyfikować w zależności od specyfiki danej placówki, średniej liczby personelu, przepływu pacjentów itp.

Wyzwania Techniczne i Przyszłe Postępy

Wdrożenie rozwiązania opartego na AI wiąże się również ze znacznymi wyzwaniami technicznymi, etycznymi i prawnymi.

Z technicznego punktu widzenia dane dotyczące opieki zdrowotnej są gromadzone z dziesiątek różnych systemów. Mogą to być elektroniczne dokumentacje medyczne, systemy laboratoryjne, sprzęt do obrazowania, bazy danych aptek, wnioski ubezpieczeniowe itp. Każdy system przechowuje informacje w inny sposób, używa innych standardów kodowania i działa według innych harmonogramów.

Wprowadzenie wszystkich tych danych do systemu AI, który może je analizować i przetwarzać, wymaga znacznych nakładów technicznych.

Ponadto organizacje wdrażające systemy oparte na AI muszą upewnić się, że etyczny aspekt szkolenia tych systemów został uwzględniony w modelu, a wszystkie aspekty demograficzne zostały uwzględnione. Niezbędne jest dostarczanie jasnych i obiektywnych wyników różnym grupom pacjentów.

Wyzwaniem są również aspekty prawne, ponieważ dane dotyczące opieki zdrowotnej należą do najbardziej wrażliwych informacji, z którymi mają do czynienia organizacje. Przepisy HIPAA, stanowe przepisy o ochronie prywatności oraz międzynarodowe standardy, takie jak RODO, nakładają złożone wymagania dotyczące zgodności. Systemy AI muszą chronić prywatność pacjentów, jednocześnie uzyskując dostęp do wystarczającej ilości informacji, aby móc formułować trafne prognozy.

Aby wdrożyć zgodny system, stosuje się techniki deidentyfikacji. Usuwają identyfikatory osobiste z zestawów danych, aby uniknąć ich personalizacji. Jednak zaawansowane systemy sztucznej inteligencji mogą czasami ponownie identyfikować pacjentów, łącząc wiele źródeł danych. Dlatego szpitale muszą skupić się na ochronie prywatności i wykorzystywać techniki takie jak uczenie federacyjne, aby zapewnić bezpieczeństwo.

Jeśli chodzi o przyszłość sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, wiemy, że pozostanie ona obecna i będzie stawać się coraz bardziej zaawansowana, inteligentniejsza i wydajniejsza. Mamy już świetne przykłady tego, jak nowoczesne urządzenia noszone śledzą nasze tętno, puls, wzorce snu i udzielają rekomendacji w zależności od naszych wskaźników. Systemy sztucznej inteligencji będą analizować te informacje w czasie rzeczywistym, przewidując zdarzenia zdrowotne, zanim pojawią się objawy.

Przyszłe urządzenia mogą stale monitorować poziom glukozy, wzorce oddechu i inne parametry życiowe. Sztuczna inteligencja będzie interpretować te strumienie danych, aby przewidywać zawały serca, udary i inne nagłe przypadki medyczne z odpowiednim wyprzedzeniem, aby im zapobiec.

Kolejny potencjalny postęp może nastąpić w medycynie precyzyjnej. Ponieważ łączy ona genetykę, styl życia i środowisko, systemy sztucznej inteligencji mogą być w stanie analizować te czynniki, aby pomóc w opracowaniu najlepszego planu leczenia dla każdej osoby.

Podsumowanie

Systemy sztucznej inteligencji uczą się i doskonalą z czasem, ale tylko wtedy, gdy agenci udzielają informacji zwrotnej na temat swoich prognoz. Organizacje muszą śledzić rezultaty, identyfikować błędy w prognozach i ulepszać algorytmy w oparciu o rzeczywiste działanie.

Przyszłość opieki zdrowotnej zależy od tego, jak ludzkość wykorzysta predykcyjną moc sztucznej inteligencji. Technologia ta już istnieje. Pozytywna dynamika wdrażania sztucznej inteligencji pokazuje, że branża opieki zdrowotnej szybko zmierza w kierunku czerpania korzyści z nowoczesnych technologii.