Przegląd narzędzi AI wspierających medtech

Sztuczna inteligencja coraz chętniej wykorzystywana jest w medycynie. Sprawdza się w wielu obszarach, w tym w diagnostyce pacjentów, procesie rejestracji czy podczas przygotowywania i przesyłania zaleceń lekarskich. Oczywiście to tylko kilka przykładów tego, jak sektor medyczny korzysta z potencjału AI. W tym artykule zebraliśmy dla Ciebie podstawowe informacje o nowoczesnych technologiach stosowanych na co dzień w sektorze opieki zdrowotnej, które wspierają w codziennej pracy lekarzy i pielęgniarki.

Narzędzia AI do elektronicznej rejestracji pacjentów

Jednym z podstawowych przykładów są przydatne narzędzia przeznaczone do elektronicznej rejestracji pacjentów. Najczęściej stosuje się tu voiceboty medyczne. Są one w stanie w czasie rzeczywistym prowadzić rozmowę z pacjentem i zapisywać go na konkretny termin w kalendarzu specjalisty. Atutem AI jest to, że może jednocześnie prowadzić wiele rozmów, dzięki czemu odciąża pracowników służby zdrowia w punkcie rejestracji. Dzięki temu pacjenci szybciej umawiają się na wizytę w gabinecie lekarskim, oszczędzając cenny czas i nerwy. Wpływa to korzystnie na ich zadowolenie z poziomu świadczenia usług. Obecnie voicebot doskonale sprawdza się w automatyzacji procesów medycznych, co odciąża w codziennej pracy specjalistów. Lekarze mogą poświęcić więcej uwagi pacjentom.

Sztuczna inteligencja w diagnostyce

Dynamicznie rozwija się sektor związany z obrazowaniem medycznym oraz z patologią cyfrową. Wszystko po to, aby diagnozy lekarskie były trafniejsze. Na ten moment mitem jest, że sztuczna inteligencja zastąpi lekarzy, jednak w obszarze obrazowania może stanowić dla nich dodatkowe wsparcie. Nie należy jednak wskazań AI traktować jako jedynych słusznych. Bardzo ważne jest umiejętne korzystanie z tego typu rozwiązań technologicznych. Powinien to robić doświadczony lekarz, który nie będzie kierował się tylko algorytmem. Wśród stosowanych narzędzi AI do obrazowania medycznego i patologii cyfrowej znajdują się m.in.:

• Zebra Medical Vision – narzędzie do automatycznej analizy badań obrazowych pod kątem raka płuc, osteoporozy i innych chorób,
• HeartFlow – analiza tomografii komputerowej serca oraz modelowanie 3D pod kątem choroby wieńcowej,
• Aidoc – analiza obrazów RTG, rezonansu, diagnostyki typu CT, diagnoza krwotoków, urazów mózgu czy też zatorów płucnych,
• PathAI  –  automatyczna analiza badania preparatów histopatologicznych,
• Paige AI – analiza histopatologii cyfrowej w diagnostyce raka, w tym zwłaszcza piersi lub prostaty,
• Visibly – narzędzie AI do samodiagnozy wad wzroku, pozwalające z dużym prawdopodobieństwem wykryć m.in.: nadwzroczność, krótkowzroczność czy astygmatyzm.

W Polsce wciąż nie jest to standard i zazwyczaj proces diagnostyczny opiera się na tradycyjnych metodach. Wydaje się jednak, że kwestią czasu jest wzrost popularności wybranych narzędzi z tej list. Kluczowe będzie to, jak skuteczne one będą w trakcie pracy. Zawsze na pierwszym miejscu powinny być stawiane zdrowie i bezpieczeństwo pacjenta.

Innowacje AI jako wsparcie kliniczne dla lekarza

Kolejnym obszarem zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie jest wsparcie lekarza w procesach klinicznych i decyzyjnych dotyczących wdrażanego leczenia. Przydaje się to zarówno w standardowych procedurach, jak i w sytuacjach kryzysowych, gdy niezbędny jest szybki triaż pacjentów. To proces segregujących ich na tych, którzy wymagają natychmiastowej pomocy. Tu warto zwrócić uwagę na narzędzie Intermedica. W kontekście analizy badań danych pacjenta oraz bogatej biblioteki literatury naukowej przydaje się IBM Watson Health. To innowacyjny sposób wykorzystania AI do weryfikacji dużej paczki danych w czasie rzeczywistym po to, aby przygotować rekomendowaną terapię. Rozwój AI w medycynie w tej kategorii może zwiększyć skuteczność lekarzy oraz pozwala im spersonalizować terapię pod konkretne potrzeby pacjenta. Wśród rozwiązań technologicznych stosowanych w predykcji niewydolności nerek czy też w analizie powikłań po zabiegach chirurgicznych znajduje się DeepMind Health od Google.

Szybsza analiza gromadzonych danych

Sekwencja surowych danych z genomu jednej osoby to aż 100 terabajtów danych. Ręczna ich analiza jest wręcz niewykonalna. Praca w oparciu o tradycyjne systemy komputerowe także jest czasochłonna. Tu z pomocą przychodzą algorytmy AI, które są w stanie poddać weryfikacji taką paczkę informacji w czasie nawet 100 razy krótszym od człowieka. Oznacza to, że narzędzia AI są tu sto razy wydajniejsze, a rozwój sztucznej inteligencji powinien jeszcze powiększać tę przepaść. Szybsze sekwencjonowanie DNA i analiza genomów różnych grup etnicznych ułatwia przygotowywanie trafnych informacji na temat danych dotyczących zdrowia. Im więcej wiemy o danej grupie, tym łatwiej ustalić korelację z występowaniem wybranych jednostek chorobowych oraz wytyczne dotyczące profilaktyki, diagnostyki czy leczenia. Wybrane narzędzia AI wykorzystywane są to m.in. do przewidywania ryzyka wystąpienia danej choroby u pacjenta.

Produkcja środków farmakologicznych

Nie każdy zdaje sobie z tego sprawę, jednak od lat producenci wyrobów medycznych korzystają z technologii AI. Są one w stanie uczyć się na podstawie gromadzonych danych oraz w czasie rzeczywistym prowadzić skomplikowane obliczenia. Przydaje się to m.in. przy układaniu składu leków. Rozwiązania AI z powodzeniem wdrażane są również w procesach związanych ze projektowaniem nowych cząsteczek środków farmakologicznych. Przykłady narzędzi stosowanych przez producentów farmaceutyków to m.in.: 

• BenevolentAI – platforma do analizy danych genetycznych pacjentów i literatury medycznej,
• Atomwise – bieżąca analiza struktur białek i chemicznych, co pomaga w dopasowaniu pacjentów do testowania wybranego leku,
• Insilico Medicine – system oparty na głębokim uczeniu się (ang. deep learning), który przeznaczony jest do projektowania nowych cząsteczek leku, co stanowi nieocenione wsparcie dla specjalistów. 

Oczywiście wszystkie narzędzia z tej kategorii powinny być wdrażane tylko jako wsparcie w codziennej pracy. Na ten moment nie można potwierdzić stuprocentowej skuteczności wykorzystania sztucznej inteligencji w analizie danych medycznych i projektowaniu nowych leków. Warto więc podchodzić ostrożnie do tego typu technologii. Najbliższe lata powinny być przeznaczone na pogłębione testy.

Autonomiczne roboty medyczne

Z roku na rok wzrasta potencjał zastosowania autonomicznych robotów medycznych w zabiegach operacyjnych oraz w obsłudze salowej pacjentów. Już teraz testowane są roboty sterowane przez systemy AI, które są w stanie m.in. precyzyjnie zszywać żywą tkankę. Kolejną z innowacyjnych możliwości jest zdalne przeprowadzenie zabiegu chirurgicznego. Pierwsza tego typu próba miała miejsce w 2023 roku w Azji i okazała się sukcesem. Wydaje się, że ten obszar medycyny powinien wzrastać. Liderzy sektora medtech inwestują potężne pieniądze, aby z użyciem AI zrewolucjonizować leczenie pacjentów.

Zdalne monitorowania parametrów życiowych pacjenta

AI w opiece medycznej sprawdza się także w zakresie zdalnego monitorowania parametrów życiowych pacjenta. Jest w stanie w czasie rzeczywistym przesyłać dane do systemu medycznego czy też odpowiednio szybko wykrywać niepokojące symptomy. Może zaalarmować pacjenta i lekarza o wystąpieniu m.in. migotania przedsionków. Umożliwia to szybszą reakcję i uratowanie zdrowia i życia pacjenta w kryzysowej sytuacji. W tej kategorii narzędzi warto wymienić m.in.:

• Biofourmis – wyłapywanie stanów zaostrzenia choroby przewlekłej w oparciu o sensory umieszczone na ciele,
• Current Health – zdalne monitorowanie parametrów życiowych pacjenta,
• Fitbit – wykrywanie zaburzeń sercowych, w tym migotania przedsionków.

Automatyzacja dokumentacji i administracji w ochronie zdrowia

Narzędzia AI w branży medycznej wspierają również zarządzanie dokumentacją, w tym medyczną oraz danymi dotyczącymi pacjentów. Dedykowane systemy są w stanie bezpiecznie przechowywać duże paczki informacji, segregować je oraz raportować. Wpływa to na zmniejszenie ryzyka popełnienia tzw. błędu ludzkiego oraz ułatwia poszukiwanie istotnych danych dla lekarza lub innego pracownika opieki zdrowotnej. Sztuczna inteligencja pozwala na automatyzację dokumentacji i administracji i zaoszczędzenie w ten sposób cennego czasu.

Optymalizacja kosztów prowadzenia firmy z sektora medtech lub placówki medycznej

Odpowiednio dobrane i wdrożone narzędzia AI pomagają nie tylko w poprawieniu jakości obsługi czy wzroście skuteczności pracy lekarza. Wspierają system ochrony zdrowia także w obszarze optymalizacji kosztów związanych z prowadzeniem placówki medycznej lub firmy z sektora medtech. Dzięki nim można jeszcze lepiej zarządzać zapasami leków i innych środków oraz prognozować popyt i podaż. Z większą precyzją przewiduje się zapotrzebowanie na wybrane środki farmakologiczne w danej jednostce czasu, co z jednej strony pozwala na lepsze zaplanowanie zamówień ze strony szpitala, a z drugiej właściwe dopasowanie mocy produkcyjnej u producenta. To tylko kilka przykładów zastosowania AI, w ramach którego zaawansowane algorytmy wpływają na łańcuch dostaw opieki zdrowotne, ograniczając związane z nim koszty.

Specjalizujemy się w voicebotach medycznych

Planujesz skorzystanie z potencjału sztucznej inteligencji w swojej placówce medycznej? Jako EasyCall specjalizujemy się we wdrażaniu narzędzi AI dla medycyny, w tym voicebotów przeznaczonych do obsługi procesu rejestracji pacjentów. Dzięki nim oszczędzisz czas i pieniądze oraz poprawisz jakość świadczonych usług. Wśród naszych klientów są już m.in.: Medic Park z Płocka, Centrum Medyczne Gizińscy czy Sanitas Lekarze Specjaliści. Skontaktuj się z naszym ekspertem, a ten przedstawi Ci propozycję współpracy dostosowanej do Twoich potrzeb i wyzwań, z którymi boryka się Twoja placówka.