Вече не живеем в ерата, в която трябваше да посещаваме лекари за основни прегледи и непрекъснато наблюдение, всичко това благодарение на AI. Докато повечето от нас вярват, че AI е ограничен само до ChatGPT, случаите на използване на AI са далеч отвъд генерирането на текст и един от тях е в телемедицината.
Комбинирайки AI с телемедицина, доставчиците на здравни услуги подобряват качеството на лечението. Освен това можем да се справим с традиционни предизвикателства като географски бариери и ограничения на ресурсите.
Ако говорим за цифри, в САЩ се очаква пазарът на телемедицина с AI да достигне $ 48.2 милиарди от 2033. В тази статия ще проучим как AI подобрява телемедицината и изживяването на пациента.
Какво е телемедицина?
Телемедицината може да се разбира като „отдалечено предоставяне на здравни услуги“. Въпреки че звучи като съвсем скорошна концепция, не е така. Тя позволява на пациентите да се свързват с лекари чрез видео разговори, приложения за съобщения или носими устройства и тези технологии съществуват от години.
Неотдавнашният бум на ИИ обаче промени изцяло телемедицината. AI може да укрепи сектора на телемедицината чрез автоматизиране на задачи, анализиране на големи масиви от данни и предоставяне на прозрения, които подобряват грижите.
Един добър пример за това как AI може да се използва в телемедицината: Да предположим, че има пациент, който се свързва с виртуален лекар. В този случай AI може да анализира докладите на пациента и да установи, че пациентът има диабет.
След това лекарят може да подготви подробна програма за излекуване на диабета и може да свърже пациента с дигитална програма за управление на диабета. Веднъж регистриран, AI може да предостави персонализирани конкретни препоръки за лекарства, диета и промени в начина на живот.
Как AI подобрява телемедицината?
Има множество фактори за това как AI може да подобри телемедицината. С AI вие добавяте интелигентност, ефективност и прецизност към съществуващите дистанционни здравни услуги и с това подобрявате цялостното изживяване при лечението на пациента.
1. Дистанционно наблюдение на пациента
Телеметричните инструменти, задвижвани от AI, позволяват на лекарите непрекъснато да проследяват здравето на пациентите. Правейки това, лекарите могат да имат информация в реално време, за да подобрят управлението на хроничните заболявания и грижите за пациента. Ето няколко примера за това как дистанционното наблюдение на пациенти може да бъде полезно:
- Непрекъснато събиране на данни: Устройства като смарт часовници и лепенки за носене могат да се използват за наблюдение на показатели за данни като сърдечен ритъм, кръвно налягане и нива на глюкоза.
- Системи за ранно предупреждение: След като данните бъдат събрани, AI алгоритмите ще анализират данните, за да идентифицират модели или аномалии, предвиждайки здравословни проблеми като сърдечни събития или внезапни пикове на глюкозата, преди те да се появят.
- Намалени посещения в болница: Тъй като пациентът се наблюдава непрекъснато, това значително намалява броя на болничните посещения.
- Персонализирани сигнали за доставчици на здравни услуги: С отдалечено наблюдение на пациенти AI може да изпраща известия до лекарите за критични промени в данните на пациента, което им позволява да се намесят незабавно.
2. Виртуален сортиране
Терминът виртуален тираж се отнася до използването на AI технология, която често е първата стъпка в цифровото здравеопазване, тъй като ви позволява да приоритизирате медицинските нужди на пациента, подкрепени от събрани данни. Мислете за това като за ситуация, при която събраните данни предполагат, че пациентът може скоро да получи инфаркт, след което ще даде приоритет на посещението при лекар въз основа на това колко критичен е сценарият.
- Приоритетизиране на казус: Въз основа на спешността на пациента AI ще назначи пациента на подходящи лекари, за да гарантира, че критичните случаи ще бъдат обслужвани незабавно.
- Оптимизация на ресурсите: Чрез филтриране на неспешни случаи AI може да гарантира, че здравните ресурси се разпределят ефективно, намалявайки напрежението върху медицинските екипи.
- По-бързо вземане на решения: С AI пациентите вече не трябва да чакат дълги часове/дни, за да получат лечение, тъй като пациентите в критично състояние са маркирани като основен приоритет.
3. Медицински образен анализ
По наше мнение това е най-внимателното внедряване на AI не само в телемедицината, но и в целия медицински отдел, тъй като AI може да изследва медицински изображения като рентгенови лъчи, MRI, компютърна томография и ултразвук без процент на грешки.
Това не само прави медицинския образен анализ по-бърз и по-точен, но и достъпен, особено в области, където специалистите може да не са лесно достъпни.
- Висока прецизност: Има много по-малко шансове изкуственият интелект да направи същите грешки като човешките лекари и лесно да надмине хората рентгенолози за откриване на аномалии в рентгенови лъчи, ЯМР и компютърна томография.
- Бърза диагностика: AI може не само да обработва изображенията по-точно, но и по-бързо от човешкия лекар, което позволява по-бърза диагностика и лечение.
- Поддръжка за отдалечени райони: В отдалечени райони, където може да не намерите специалисти, AI може да анализира изображенията и да предостави диагностична информация на местния лекар, така че пациентите да могат да започнат лечение възможно най-бързо.
4. Виртуални асистенти и чатботове
Тези инструменти са подобни на нормалните ви чатботове като Alexa и Siri, но са обучени на обширни медицински данни. Тези виртуални асистенти и чатботове използват обработка на естествен език (NLP), за да разберат и да отговорят на запитванията на пациентите на прост език.
- 24/7 Наличност: Това е най-важният момент от наличието на виртуални асистенти, тъй като те са на разположение 24/7. По този начин можете да получите отговори на основни медицински въпроси, без да се налага посещение при лекар.
- Поддръжка за планиране: Освен наличността, тези виртуални асистенти могат също да ви помогнат да планирате резервации за срещи и напомняния, което спестява време както на пациентите, така и на здравния персонал.
- Управление на лекарства: ИИ чатботовете, които са тясно интегрирани в съвременните технологии, могат да помогнат на пациентите да приемат лекарствата си навреме, което намалява риска от пропуснати дози.
5. Персонализирани планове за лечение
AI може да проектира персонализирани стратегии за здравеопазване, за да отговори на специфичните нужди на всеки пациент. AI не само взема предвид текущите здравословни проблеми, но също така взема предвид медицинската история на индивида, генетиката, начина на живот и други лични фактори, за да препоръча най-ефективните лечения.
- Адаптивни планове: Въз основа на данните в реално време, събрани от здравните досиета, AI може лесно да прави промени в съществуващото лечение за най-ефективно лечение.
- Подход, ориентиран към пациента: С персонализирана грижа пациентите могат да имат задоволителни резултати, тъй като планът за лечение е уникален за всеки пациент.
6. Интегриране на здравни данни и прозрения
Това е най-добрата част от телемедицината, тъй като не разчитате на един, а на множество източници на здравни данни, като електронни здравни досиета (EHR), носими устройства, диагностични доклади и различни телемедицински платформи. По този начин AI може да има достъп до голям набор от данни, за да генерира полезни прозрения, без да губи важна част.
- Единни здравни досиета: AI системите могат да събират данни от множество източници, включително носими устройства, медицински истории, лабораторни резултати и други източници в централизирано табло за управление, което предлага цялостен преглед на пациента на медицинския специалист.
- Предсказуем анализ: Чрез комбиниране на данни от множество източници, AI може лесно да предвиди вероятността от прогресиране на заболяването или въздействието на определени промени в начина на живот.
Предизвикателства при внедряването на AI в телемедицината
Въпреки че има множество предимства от интегрирането на AI в телемедицината, то идва със собствен набор от проблеми. Справянето с тези предизвикателства е от решаващо значение, за да се гарантира, че лечението се предоставя по възможно най-етичния, ефективен и сигурен начин.
1. Притеснения относно поверителността на данните
Защитата на данните е едно от най-големите предизвикателства в ерата на ИИ. За да разрешат този проблем, AI системите в здравеопазването трябва да следват стандарти за поверителност като HIPAA (Закон за преносимост и отчетност на здравното осигуряване) в САЩ и GDPR (Общ регламент за защита на данните) в Европа.
Чувствителният характер на данните е изключително личен, тъй като включва подробности като медицински истории, генетична информация и здравни показатели в реално време. В случай на неоторизиран достъп може да доведе до проблеми като кражба на самоличност.
2. Пристрастия в алгоритмите
AI системите, ако са обучени на ограничени данни, могат да имат пристрастия и да повлияят директно на плана за лечение. Може също така да се сблъскате със ситуация, при която AI системата непреднамерено предпочита специфични демографски данни въз основа на данните, на които е била обучена, което може да доведе до несъответствия в грижите за малцинствени или недостатъчно обслужвани групи.
Известно е също, че AI моделите носят Ефект на черната кутия. Това се случва, когато системата нарасне до определена част, където вътрешното функциониране на системата не може да бъде разбрано. Така че може никога да не разберете защо AI системата препоръчва определени лекарства без никаква полза.
3. Проблеми с интеграцията
Интегрирането на AI в съществуващата телемедицинска система е доста сложна и скъпа задача. Може да се наложи да се сблъскате с наследени системи (компютри на десетилетия), които може да не поддържат модерни AI API.
Това може също така да наруши съществуващия работен процес на традиционните доставчици на здравни услуги и може да доведе до съпротива сред доставчиците и забавяне на приемането. Мащабируемостта и предоставянето на обучение на съществуващи професионалисти също е друго предизвикателство.
Как Shaip може да помогне за преодоляване на предизвикателствата в телемедицината с AI
Както бе споменато по-горе, прилагането на AI в телемедицината идва с множество предизвикателства, но Shaip може да ви помогне да преодолеете тези предизвикателства, като ви предложи персонализирани нужди за ускоряване на развитието на системи за телездраве, захранвани с AI.
- Гарантиране на поверителност на данните и съответствие: Ние сме специализирани в деидентифицирането на чувствителни медицински данни, за да отговаряме на разпоредбите за поверителност като HIPAA, GDPR и насоките за Safe Harbor. Досега сме доставили повече деидентифицирани милиони клинични документи за здравни AI проекти, които следват всички изисквания за поверителност.
- Справяне с алгоритмично отклонение: За да се отговори на пристрастията в AI, е важно да има множество източници на данни и това е причината Shaip да разполага с набори от данни от 60 глобални локации. Тези набори от данни включват медицински изображения, EHR и лекарски бележки в различни региони, така че да можете да тренирате AI модели без никакви пристрастия.
- Безпроблемна интеграция в клиничните работни процеси: За да интегрирате AI в съществуващия работен процес, се нуждаете от съвместимост с инструменти като EHR и платформи за изображения. Това е мястото, където Shaip влиза в картината, като ви предоставя структуриран и анотирани данни, съобразени с конкретна употреба случаи, като анализ на медицински изображения или обработка на естествен език (NLP) за клинични бележки.
Като си партнират с Shaip, доставчиците на здравни услуги могат да използват AI, за да лекуват пациентите си по възможно най-ефективния начин, всичко това благодарение на нашия дългогодишен опит във висококачествени данни.
