Yapay Zeka Destekli Sağlık Hizmetleri: Tıbbın Geleceği

Aslında, yapay zeka destekli sağlık pazarı 14,6 Milyar Dolar seviyesinde bulunuyor ve çok kat büyüyerek 2028 yılına kadar 102,7 Milyar Dolara ulaşması bekleniyor.

Günümüzde AI, radyolojik taramalardaki anormalliklerin hızlı bir şekilde belirlenmesi, hastalıkların erken tespiti için karmaşık biyomedikal sinyallerin yorumlanması ve genetik bilgilerin analiz edilmesi yoluyla kişiselleştirilmiş tedavi yaklaşımlarının kolaylaştırılması dahil olmak üzere çeşitli tıbbi yöntemlerde başarıyla test edilmiştir.

Gelecekte bu uygulamaların daha büyük ölçekte kullanılacağı öngörülüyor. Bunlardan bazılarının son kullanıcı düzeyinde demokratikleştirilmesi beklenirken, bazılarının ise tıp enstitüsü ve araştırmacı düzeyinde sınırlandırılması öngörülüyor.

Sağlık sektöründe yapay zeka uygulamalarının geleceğini keşfedelim.

1. Radyolojik Taramalarda Anormalliklerin Belirlenmesi

Göğüs röntgeni, kalp ve akciğerle ilgili geniş bir yelpazedeki sorunların teşhisinde çok önemli bir rol oynar. Göğüs röntgeninde bir düzensizliğin tespit edilmesi, kanser ve kronik akciğer hastalıkları gibi çeşitli durumların sinyalini verebilir.

Normal ve anormal göğüs röntgenlerini etkili bir şekilde ayırt edebilen bir yapay zeka aracı, dünya çapında radyologların karşılaştığı önemli iş yükünü önemli ölçüde hafifletecektir.

Aslında, Kuzey Amerika Radyoloji Derneği tarafından yakın zamanda yayınlanan bir rapora göre araştırmacılar, Danimarka'nın başkentindeki dört hastanede 1.529 hastanın göğüs röntgenini analiz etmek için ticari olarak temin edilebilen bir yapay zeka aracını kullandılar.

Röntgenler acil servisteki vakaları, hastanede yatan hastaları ve ayakta tedavi gören hastaları kapsıyordu. Yapay zeka aracı, X-ışınlarını iki gruba ayırdı: sırasıyla normal ve anormal durumları temsil eden "yüksek düzeyde normal" veya "yüksek düzeyde normal olmayan".

Karşılaştırma noktası olarak iki sertifikalı torasik radyolog, röntgenleri değerlendirdi. Anlaşmazlık durumunda üçüncü bir radyoloğa danışıldı ve her üç uzman da AI sonuçlarından habersizdi.

Yapay zeka aracı, normal olarak etiketlenen 429 göğüs röntgeninden 120'sini (veya %28'ini) de normal olarak sınıflandırdı. Tüm X ışınlarının %7,8'ini oluşturan bu alt küme, potansiyel olarak yapay zeka tarafından güvenli bir şekilde otomatikleştirilebilir. Daha da ilginci, AI aracının anormal göğüs röntgenlerini tespit etmede %99,1 hassasiyet göstermesidir.

2. Karmaşık Biyomedikal Sinyallerin Yorumlanması

Biyomedikal sinyal analizi, tıbbi teşhis ve tedavi için değerli bilgiler elde etmek amacıyla fizyolojik sinyallerin toplanması ve işlenmesi yöntemini ifade eder. Bu, verileri incelemek ve belirli durumlara veya hastalıklara işaret eden kalıpları belirlemek için çeşitli sinyal işleme tekniklerinin kullanılmasını içerir.

Biyomedikal sinyal analizi, elektrokardiyogramlar (EKG), elektroensefalogramlar (EEG) ve elektromiyogramlar (EMG) gibi çeşitli sinyal türlerini kapsar. Bu sinyallerin her biri vücudun fizyolojik durumu hakkında farklı ayrıntılar sunar ve geniş bir yelpazedeki tıbbi sorunların teşhisine yardımcı olabilir.

Yakın zamanda, merkezi Cambridge, MA, ABD'de bulunan Anumana, Inc. , kardiyak amiloidozun erken tespitini geliştirmek için tasarlanmış yapay zeka odaklı bir EKG algoritması oluşturdu. Yapay zeka destekli bu yazılım, insan analistlerin fark edemeyeceği EKG sinyallerini yorumlayabiliyor.

Non-invazif EKG testinin yaygın kullanımı göz önüne alındığında, AI-EKG algoritmaları daha geniş bir hasta popülasyonuna hastalığın daha erken bir aşamasında ulaşma potansiyeline sahiptir. Anumana şu anda bu algoritmayı Tıbbi Cihaz Olarak Yazılıma (SaMD) dönüştürmeye odaklanmış durumda ve bu çözümü mevcut klinik iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi hedefliyor.

Bu AI-EKG yeniliği aynı zamanda ABD Gıda ve İlaç İdaresi'nden (FDA) Çığır Açan Cihaz Ödülünü alarak hastaların ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının bu algoritmaya anında erişebilmesini sağladı.

3. Ruh Sağlığı Değerlendirmesi

2021'de DSÖ Avrupa Bölgesi'nde 150 milyondan fazla kişi akıl sağlığı sorunlarıyla boğuştu.

Ne yazık ki, geçtiğimiz birkaç yılda bu durum, COVID-19 salgını nedeniyle daha da kötüleştiğinden, temel hizmetlere erişim azaldı ve stres, olumsuz ekonomik koşullar, çatışmalar ve şiddetteki artış, zihinsel bozuklukların hassas doğasının altını çizdi. sağlık.

Yapay zeka aynı zamanda tıp ve sağlık alanında dönüştürücü bir çağ başlattı. Ruh sağlığı hizmetlerini düzenlemek ve hem bireysel hem de toplumsal düzeyde ruh sağlığı sorunlarını etkili bir şekilde tanımlamak ve izlemek için yenilikçi bir araç olarak ortaya çıkmaktadır.

Yapay zeka destekli araçlar, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüler ve el yazısı klinik notlar gibi çeşitli formatlarda bulunan dijitalleştirilmiş sağlık verilerinden yararlanıyor. Bu araçlar görevleri otomatikleştirir, klinisyenlere destek sağlar ve karmaşık bozuklukların karmaşık kökenlerine ilişkin daha derin içgörüleri kolaylaştırır.

Son teknoloji ürünü bir dijital sağlık girişimi olan Thymia, bu yenilikçi ilerlemenin başlıca örneği olarak hizmet ediyor. 2020'de kurulan Thymia , zihinsel sağlığın daha objektif değerlendirilmesini hızlandırmak, geliştirmek ve sunmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir video oyununa öncülük etti.

Bu platformda, temel değerlendirmenin hızlı bir şekilde oluşturulmasını kolaylaştırmak için hastaların video oyunları tercihlerinden yararlanılmaktadır. Daha sonra yapay zeka, videolardan çok sayıda anonimleştirilmiş yüz özelliğini inceliyor ve ses verilerini analiz ediyor, böylece depresyonun olasılığını ve potansiyel ciddiyetini belirliyor.

Bu teknoloji, hem hastalara hem de klinisyenlere kesintisiz, uzaktan izleme yetenekleri sunarak durumların ve tedavi ilerlemesinin gerçek zamanlı olarak anlaşılmasını sağlar.

4. Veri Analizi ve Görselleştirme

Sağlık sektörü, ekonomideki diğer tüm sektörlerden daha fazla miktarda veri üretiyor. Ancak sektör, esasen sınırlı katılımcı sayısına sahip anketlerden elde edilen, yalnızca 'kabaca doğru' verilerle yetiniyor.

Veri analitiği ve görselleştirme, hastalar, uygulayıcılar, sağlayıcılar, ödeme yapanlar ve talepler arasındaki bağlantıların netliğini artırabilir. Görselleştirme, makine öğrenimi ve yapay zeka gelişmeleriyle birleştirildiğinde kullanıcılara hatalardan ve karmaşadan uzak durma gücü verirken aynı zamanda tıbbi faturalara veya reçetelere bağlı düzensizlikleri ve potansiyel dolandırıcılık olaylarını hızla tespit ediyor.

Doğal olarak hepsi bu değil. Aşağıdaki gerçek dünya örneğine bir göz atın.

Tahmine dayalı analitik ve pazar araştırmasında uzmanlaşmış bir şirket olan Trilliant Health, BenzerlikIndex'i tanıttı | Hastaneler , Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 2.000'den fazla hastane için kriterleri belirleyen son teknoloji ürünü bir veri görselleştirme aracıdır.

Araç, kullanıcıların bir referans hastane seçmesine ve ardından 10 benzer emsal hastaneden oluşan bir grubu görselleştirmesine olanak tanıyan bir makine öğrenimi teknolojisi olan BenzerlikEngine tarafından desteklenmektedir. Görselleştirme, yeniden kabul oranları, ölüm oranları ve hastaneden kaynaklanan durumlara ilişkin puanlar gibi faktörleri kapsayan filtrelerle birlikte gelir.

Trilliant Health, bu rafine kıyaslama yeteneğinin, sağlık hizmetleri liderlerinin, yalnızca tanıtım amaçlı ilk 100 hastane sıralamasına güvenmek yerine, kanıta dayalı stratejiler kullanarak sağlık sistemlerini değerlendirmelerine olanak sağladığını iddia ediyor.

Artık Bilim Kurgu Değil – Yapay Zeka Zaten Burada

Bir yapay zeka geliştirme şirketi olarak sağlık hizmetlerinde yapay zekanın benimsenmesinde ön sıralarda yer aldık. İster basit bir görev otomasyonu ister çok sayıda sağlık değerlendirme verisinin işlenmesi olsun, yapay zekanın sağlık sektörü için mucizeler yarattığını gördük.

Yapay zeka hastalar, doktorlar, hastaneler ve araştırmacılar için mutluluktur. Ve şimdi sağlık kurumlarının yapay zekanın benimseneceği alanları belirlemesi ve harekete geçmesi için doğru zaman.