สถานะปัจจุบันของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและวิธีที่ AI สามารถเปลี่ยนแปลงได้

ฉันจินตนาการถึงโลกที่ AI กำลังจะทำให้เราทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นมีชีวิตยืนยาวขึ้นและมีพลังงานสะอาดขึ้น –Fei-Fei Li ศาสตราจารย์วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด


ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพที่จะปรับปรุงทุกแง่มุมของชีวิตของเราและช่วยให้เราเปลี่ยนการดูแลสุขภาพ มาดูกันว่าวันนี้มีการปฏิบัติด้านการดูแลสุขภาพอย่างไรและ AI เปลี่ยนแปลงอย่างไร.

การดูแลสุขภาพหมายถึงการรักษาสุขภาพของแต่ละบุคคลให้ดีขึ้นหรือปรับปรุง ครอบคลุมการบาดเจ็บที่มีขนาดเล็กเป็นกระดาษตัดมะเร็งเลือด.

การดูแลสุขภาพสามารถแบ่งออกเป็นสามประเภทคือดังต่อไปนี้.

  • การบ่ม
  • ป้องกัน
  • Predictive

เราสามารถใช้ข้อมูลจำนวนมากที่ผลิตได้ทุกวันเพื่อค้นหาการรักษาโรคที่ดีกว่า, ค้นหายาใหม่, และแม้แต่ทำนายความน่าจะเป็นของโรคนานก่อนที่จะมีอาการใด ๆ ที่เกี่ยวข้อง.

ปัญหาอุตสาหกรรมสุขภาพ

ปัญหาของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทกว้าง ๆ หนึ่งในประเภทของปัญหาที่เกิดขึ้นจากปัญหาทางการเมืองและทางการเงินในขณะที่คนอื่น ๆ เกิดขึ้นจากความท้าทายทางเทคโนโลยีในอุตสาหกรรม ปัญหาเช่นการขาดแคลนเตียงปัญหาการขาดแคลนบุคลากรด้านการดูแลสุขภาพและผู้ประกอบวิชาชีพทางการแพทย์ที่ไม่มีเงื่อนไขเป็นของประเภทแรก ประเภทที่สองประกอบด้วยปัญหาเช่นการวิจัยช้าความผิดพลาดของมนุษย์ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการขาดความโปร่งใสของข้อมูลระหว่างองค์กร.

เราจะเน้นเฉพาะความท้าทายทางเทคโนโลยีในโพสต์นี้.

AI เพื่อปรับปรุงการดูแลสุขภาพ

ปัญญาประดิษฐ์

ปัญญาประดิษฐ์นำเสนอโอกาสที่น่าอัศจรรย์ในการเปลี่ยนแปลงโลกในรูปแบบที่ยิ่งใหญ่ มันถูกเรียกว่าเป็นกระแสไฟฟ้าใหม่โดย Andrew Ng. มันมีศักยภาพที่จะสัมผัสชีวิตของทุกคนในแบบที่มีความหมายเช่นเดียวกับไฟฟ้า.

ในการดูแลสุขภาพ AI สามารถช่วยในการปรับปรุงระบบนิเวศในแต่ละขั้นตอน จากการคาดการณ์ของโรคไปจนถึงการค้นหายาใหม่เพื่อทำการปรับเปลี่ยนยีนใหม่ทั้งหมด.

มาดูกันว่าศักยภาพในอนาคตจะเป็นอย่างไร.

ระบบนิเวศ AI-Healthcare

ลองนึกภาพสถานการณ์ที่คู่รักกำลังจะแต่งงาน ระบบ AI สามารถตรวจสอบความเข้ากันได้ของยีนของพวกเขาเพื่อตรวจสอบว่ามีความเสี่ยงต่อเด็กหรือยีนบางอย่างที่อาจส่งผลให้เกิดความยุ่งยากในชีวิตปกติของเด็ก ระบบนี้สามารถช่วยในการหามาตรการที่เหมาะสมที่สามารถนำมาใช้ก่อนและหลังทารกเกิด.

สมมติว่าระบบระบุปัญหาของยีนบางตัวจากนั้นเราสามารถแก้ไขยีนนี้เพื่อกำจัดผลกระทบที่เป็นอันตราย AI ยังสามารถช่วยในการค้นหายาที่เหมาะสมที่สามารถช่วยในการตรวจสอบปัญหาแม้หลังจากที่เด็กเกิด.

เด็กเกิดมาแข็งแรงและตอนนี้เป็นวัยรุ่น เธอสวมเครื่องติดตามสุขภาพอย่าง Fitbit ซึ่งคอยติดตามพลังทั้งหมดของเธออย่างการเต้นของหัวใจขั้นตอนในหนึ่งวันและแคลอรี่ที่ถูกเผาในหนึ่งวัน ผู้ช่วย AI ของเธอใช้การอ่านเหล่านี้เพื่อบอกเธอเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่เธอต้องทำในชีวิตประจำวันของเธอเพื่อดำเนินชีวิตที่มีสุขภาพดีต่อไป.

น่าเสียดายที่วันหนึ่งเธออยู่ในภาวะฉุกเฉินและถูกนำตัวส่งโรงพยาบาล การอ่าน Fitbit ของเธออาจถูกส่งไปยังแพทย์เพื่อทำการตัดสินใจแม้กระทั่งก่อนที่พวกเขาจะมาถึงที่ของเธอ ระบบ AI สามารถบอกประเด็นที่เป็นไปได้ที่เธออาจต้องทนทุกข์ทรมานเช่นภาวะหัวใจหยุดเต้นเป็นต้น.

ตัวอย่างเลือดที่ถ่ายขณะอยู่บนท้องถนนสามารถวิเคราะห์ได้ง่ายด้วยระบบการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อทำการวินิจฉัยเบื้องต้น ปัจจุบันการวินิจฉัยส่วนใหญ่ทำโดยผู้เชี่ยวชาญโดยการดูด้วยกล้องจุลทรรศน์และศึกษาเซลล์.

หลังจากที่เธอได้รับการปล่อยตัวจากโรงพยาบาลข้อมูลที่ผ่านมาวิเคราะห์โดยระบบ AI จะทำนายความน่าจะเป็นของการกลับมารักษาที่โรงพยาบาลและแนะนำมาตรการที่เหมาะสมเพื่อป้องกันไม่ให้มัน ซึ่งสามารถทำได้ผ่านการเตือนความจำอย่างต่อเนื่องของการติดตามปริมาณยา นอกจากนี้ยังสามารถเตรียมยาอัจฉริยะที่ส่งสัญญาณเมื่อผู้ป่วยทำสิ่งต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ.

เมื่ออายุเพิ่มขึ้นผู้ช่วย AI ของเธอจะรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อทำนายสุขภาพและจะใช้มาตรการป้องกันที่เหมาะสมเพื่อให้สุขภาพของเธออยู่ในระดับที่ดีที่สุด.

ข้อมูลที่สำคัญตลอดชีวิตนี้จะถูกใช้โดยระบบเพื่อปรับปรุงตัวเองและทำให้สิ่งต่าง ๆ ดีขึ้นมากในทันทีถัดไป.

AI ในทางปฏิบัติ

การวินิจฉัยแบบดิจิตอลโดยใช้ Computer Vision

ปัจจุบันการวินิจฉัยจำนวนมากต้องการผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อวิเคราะห์ตัวอย่างเลือดน้ำลายเนื้อเยื่อน้ำอสุจิและอื่น ๆ ภายใต้กล้องจุลทรรศน์ ใช้เวลานานและผิดพลาดได้ง่าย มีเครื่องจักรเฉพาะสำหรับการทดสอบที่แตกต่างกัน แต่สามารถใช้ AI ได้.

การวินิจฉัยแบบดิจิตอลใช้เทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อวิเคราะห์ภาพของตัวอย่างเหล่านี้จากนั้นใช้อัลกอริทึมเช่น ANN และ CNN เพื่อหาขนาดรูปร่างและการเคลื่อนไหวของเซลล์ ข้อมูลนี้จะถูกใช้เป็นคุณสมบัติในการฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหาปัญหาที่ผู้ป่วยอาจมี.

เทคโนโลยีที่คล้ายกันนี้ยังใช้ในการวิเคราะห์ X-Rays และ CT Scans Convolutional Neural Networks เก่งในการวิเคราะห์ภาพ พวกเขาใช้ตัวกรองเพื่อค้นหาคุณสมบัติของภาพซึ่งเป็นไปไม่ได้โดยใช้เทคนิคทางวิศวกรรมคุณสมบัติปกติ.

การทำนายการแพร่กระจายของการระบาดของไวรัส

มีการใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องหลายแบบเพื่อทำนายการแพร่กระจายของไวรัสและโรคติดเชื้ออื่น ๆ ข้อมูลโซเชียลมีเดียจากแพลตฟอร์มเช่น Facebook, Twitter และอื่น ๆ ถูกนำมาใช้เพื่อให้เหมาะสมกับโมเดลการถดถอยเพื่อทำนายพื้นที่ของการระบาดครั้งต่อไป.

การเพิ่มประสิทธิภาพการไหลของผู้ป่วย

เราสามารถใช้ข้อมูลเช่นจำนวนผู้ป่วยต่อชั่วโมงที่ไปโรงพยาบาลสภาพอากาศปัจจุบันและการบาดเจ็บทั่วไปเพื่อคาดการณ์จำนวนผู้ป่วยที่อาจมาโรงพยาบาลในวันที่กำหนด หน่วยสืบราชการลับนี้มีประโยชน์สำหรับศูนย์การแพทย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเสบียงและเตรียมความพร้อมสำหรับกรณีฉุกเฉินที่ดีขึ้น.

 แพทย์ส่วนตัว

ความก้าวหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติทำให้สามารถสร้างแชทบอตที่ชาญฉลาดขึ้นเพื่อช่วยเหลือผู้ป่วยในทุกชั่วโมงของวัน ผู้ใช้สามารถพิมพ์อาการทั่วไปที่เธอเผชิญอยู่และ chatbot ของเธอจะบอกเธอว่าควรไปพบแพทย์หรือไม่ ผู้ช่วยสามารถนัดหมายแพทย์โดยอัตโนมัติตามความเร่งด่วนของสถานการณ์.

NLP ช่วยในการค้นหา “เจตนา” ของผู้ใช้จากประโยคที่ผู้ใช้พิมพ์ เทคนิคเช่นการกั้นและการย่อคำการลบคำหยุดใช้เพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ข้อมูลที่ถูกประมวลผลล่วงหน้านี้จะถูกป้อนเข้าสู่แบบจำลองเช่น LSTM เพื่อค้นหาเจตนาของบุคคลและจากนั้นค้นหาการตอบกลับ.

การตรวจสอบ 24 × 7

เมื่อผู้ป่วยอยู่ภายใต้การสังเกตแพทย์และพยาบาลจะต้องเข้ารับการตรวจเป็นประจำเพื่อติดตามการรักษาของผู้ป่วย การดำเนินการนี้ใช้เวลานานและนำไปสู่ภาวะฉุกเฉินเนื่องจากช่วงเวลาระหว่างการเข้าชม ขณะนี้ระบบ AI สามารถติดตามข้อมูลนี้ได้ตลอดเวลาและคาดการณ์ว่ามีอะไรผิดปกติเกิดขึ้นหรือไม่ การแจ้งเตือนที่สร้างโดยระบบเหล่านี้อย่างทันเวลาช่วยให้ประหยัดทั้งเวลาและชีวิต.

การพยากรณ์อนุกรมเวลาเป็นหนึ่งในวิธีการที่ใช้ในระบบดังกล่าวเนื่องจากข้อมูลที่ได้รับคือสตรีมของค่าที่มีเวลา เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นซ้ำยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น RNNs ได้ดีในการทำนายค่าในอนาคตตามค่าที่ผ่านมาในกระแส.

ความท้าทาย

ระบบนิเวศ AI- การดูแลสุขภาพที่อธิบายข้างต้นแม้ว่าอุดมคติมากแล้วกำลังเกิดขึ้นในขณะนี้ แต่ไม่ได้เชื่อมต่อตามที่ควรจะเป็น นี่คือความท้าทายที่อุตสาหกรรมปัจจุบันเผชิญอยู่.

  • IoT ของการดูแลสุขภาพไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะใช้ ข้อมูลอาศัยอยู่ในไซโล Fitbit ไม่สามารถสื่อสารกับระบบโรงพยาบาลได้ พยาธิวิทยาดิจิทัลไม่สามารถสื่อสารกับระบบอื่นในโรงพยาบาลได้ หากบันทึกสุขภาพของผู้ป่วยมาจากโรงพยาบาลอื่นแสดงว่าไม่สามารถนำข้อมูลดังกล่าวไปใช้ในโรงพยาบาลใหม่ได้ในขณะนี้แต่ละองค์กรจะเก็บข้อมูลไว้เป็นส่วนตัว.
  • ไม่มีมาตรฐานเกี่ยวกับการประมวลผลการจัดเก็บความเป็นส่วนตัวและการแบ่งปันข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ทุกองค์กรปฏิบัติตามมาตรฐานที่กำหนดโดยทีมไอทีหรือผู้ขาย ทั้งหมดนี้ทำให้ข้อมูลแบ่งปันได้ยากระหว่างองค์กรและระบบ นโยบายระดับประเทศและระหว่างประเทศมีความจำเป็นเพื่อนำระบบนิเวศนี้มารวมกัน.

จริยธรรมในการดูแลสุขภาพ

จริยธรรมเป็นหนึ่งในปริศนาที่สำคัญที่สุดเมื่อเราพูดถึง AI ในการดูแลสุขภาพ ฉันปล่อยให้ผู้อ่านคิดเกี่ยวกับสถานการณ์ต่อไปนี้และตระหนักถึงความซับซ้อนที่จะได้รับเมื่อเรามีเครื่องจักรที่ชาญฉลาดในการตัดสินใจสำหรับเรา.

  • ใครเป็นเจ้าของข้อมูลของคุณ Electronic Health Record (EHR) ที่โรงพยาบาลของคุณเป็นของคุณ แต่คุณควรได้รับอนุญาตให้เป็นเจ้าของมันหรือไม่? จะเป็นอย่างไรถ้าคุณมีโรคที่หายากมากและข้อมูลของคุณมีความสำคัญอย่างยิ่งสังคมควรได้รับอนุญาตให้ใช้ข้อมูลแม้ว่าคุณไม่ต้องการ?
  • สมมติว่าระบบ AI ค้นพบว่าคุณมีแนวโน้มที่จะเป็นมะเร็งชนิดที่รักษาไม่หาย คุณต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับมันหรือไม่? นึกถึงอารมณ์ที่อาจเกิดขึ้นกับตัวบุคคล.
  • เกิดอะไรขึ้นถ้าการคาดการณ์ที่ทำโดย AI นั้นผิด ใครควรรับผิดชอบสิ่งนั้นเป็นนักพัฒนาที่เข้ารหัสหรือองค์กรที่สร้างระบบหรือข้อมูลที่ใช้ในการสร้างระบบตั้งแต่แรก?

AI ในการดูแลสุขภาพมีศักยภาพมากถ้าเราสามารถแก้ปัญหาดังกล่าวได้ เราเห็นความก้าวหน้าอย่างมากในพื้นที่และสิ่งที่อธิบายไว้ในบทความนี้ส่วนใหญ่ไม่ได้เป็นเรื่องสมมติเท่าที่ฟัง.

Tags:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map