AI in de gezondheidszorg: gebruiksscenario's van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg

Kunstmatige intelligentie (AI) luidt een betere gezondheidszorgsector in via algoritmen, robotica en data-analyse. Deze verbeteringen zijn duidelijker geworden tijdens de COVID-19-pandemie, waarbij robots in ziekenhuizen en klinieken werden ingezet om kamers te ontsmetten, diagnoses en monitoring op afstand uit te voeren en monsters naar de laboratoria te vervoeren.

Vooruitgang op het gebied van software en cloudgebaseerde technologieën heeft ook geleid tot geautomatiseerde medische beeldvorming, telezorg, nauwkeurigere diagnoses en gepersonaliseerde patiëntenzorg. Deze ontwikkelingen hebben geleid tot meer investeringen in AI-oplossingen in de sector, waaronder durfkapitaalbedrijven die gezondheidszorggerelateerde AI-projecten ter waarde van $85 miljard financieren, aldus adviesbureau McKinsey. Het bedrijf benadrukte ook dat ongeveer 23 AI-toepassingen al op grote schaal worden gebruikt in de sector. In dit artikel bespreken we enkele van deze voordelen en gebruiksscenario's, en hoe deze de gezondheidszorgsector transformeren.

Voordelen van AI in de gezondheidszorg

AI staat klaar om de toekomst van de gezondheidszorg te veranderen, omdat data-analyse nauwkeurigere besluitvorming mogelijk maakt, betere medische referenties biedt en onderzoek en ontwikkeling stroomlijnt.

Nauwkeurige analyse van medische beeldvorming

Histopathologische beelden behoren tot de meest gebruikte medische beeldvorming om kanker te identificeren. De werklast van pathologen is echter gestaag toegenomen, wat tot verkeerde diagnoses heeft geleid. Uit een onderzoek van de Tulane University uit 2021 bleek dat AI colorectale kanker nauwkeurig kan detecteren en identificeren door middel van weefselscananalyse. Een machine learning-programma werd gebruikt om 13.000 beelden van colorectale kanker in 13 kankercentra in China, Duitsland en de VS te analyseren. Aan het einde van het onderzoek kon het algoritme de kanker identificeren met een nauwkeurigheid van 98 procent, [JC1] iets beter dan de gemiddelde menselijke patholoog met 97 procent. Wetenschappers zijn optimistisch dat AI-gestuurde analyse van medische beeldvorming de diagnose aanzienlijk kan versnellen.

Verbeterde diagnoses en behandelingstoepassingen

Verkeerde diagnoses behoren tot de ernstigste gevolgen van een slechte gezondheidszorg. Helaas gebeurt dit maar al te vaak omdat zorgverleners onderbezet raken en artsen te weinig werk hebben. Een van de eerste AI-oplossingen om de diagnose te automatiseren was IBM's Watson for Health, gericht op precisiegeneeskunde, met name kankerbehandelingen. Watson kan verwijzen naar duizenden medische informatie, waaronder medische tijdschriften, casestudies, behandelplannen en hun resultaten, en symptomen. Een andere AI-oplossing is DeepMind Health van Google, dat samenwerkt met artsen en onderzoekers om echte ziekten te diagnosticeren. Om dit te doen, maakt de technologie gebruik van machine learning en neurowetenschappen om een deep learning-model te creëren dat informatie beter met elkaar kan verbinden. Een ander voorbeeld is het baanbrekende AlphaFold, dat AI gebruikt om celeiwitstructuren te voorspellen om te begrijpen hoe deze slecht functioneren en tot ziekten leiden. Naast de diagnose kan dit instrument de ontwikkeling en het onderzoek van geneesmiddelen aanzienlijk bevorderen.

Vroegtijdige opsporing

Door de toegang van AI tot duizenden ziektedatabases is het beter geworden in het opsporen van ziekten, met name kanker. Volgens de American Cancer Society geven mammografieën vóór AI vaak valse resultaten, waardoor bij één op de twee gezonde patiënten een verkeerde diagnose wordt gesteld. Met AI is de analyse van mammogramresultaten nu 30 keer sneller met een nauwkeurigheid van 99 procent. Dit heeft de noodzaak van dure en onnodige biopsieën geëlimineerd. Ondertussen kunnen patiënten die risico lopen op specifieke genetische comorbiditeiten zoals diabetes nu ook 24/7 worden gemonitord met behulp van wearables. Deze apparaten kunnen artsen en klinieken waarschuwen voor eventuele onregelmatigheden in de hartslag of bloedsuikerspiegel van hun patiënten. Potentiële hartaanvallen worden ook vroegtijdig opgemerkt, waardoor patiënten meer kans hebben op volledig herstel.

Versnelde ontwikkeling en onderzoek van geneesmiddelen

Het ontwikkelen van medicijnen en vaccins is een van de duurste projecten in de gezondheidszorg. Volgens de California Biomedical Research Association duurt het ongeveer twaalf jaar om een medicijn van laboratorium naar klinische praktijk over te brengen. Bovendien zijn de succespercentages vaak laag: slechts vijf op de 5.000 geneesmiddelen die in preklinische tests worden getest, worden ook op mensen getest. Gemiddeld kost het ontwikkelen van een nieuw medicijn $359 miljoen dollar. Het ontdekken van medicijnen is echter efficiënter en minder tijdrovend geworden dankzij AI en machinaal leren. Een combinatie van software en fysieke robots kunnen 24/7 experimenten uitvoeren, resultaten monitoren, analyses vastleggen en vervolgstappen voorstellen. Naast assistentie bij laboratoriumtests kan AI helpen bij het voorbereiden van de honderden complexe documenten die nodig zijn om een nieuw medicijn door elke onderzoeksfase te loodsen.

Hoe AI Superior kan helpen

Wilt u op AI gebaseerde oplossingen implementeren in uw zorgorganisatie of farmaceutische onderneming? Wij kunnen u helpen bepalen welk proces u kunt automatiseren met behulp van machine learning en natuurlijke taalverwerking. Onze diensten en oplossingen kunnen helpen bij het onderzoek en de ontwikkeling van farmaceutische producten, inclusief de analyse van geneesmiddelen vertaling van kankerbeelden. We kijken naar alle factoren die van invloed zijn op uw gezondheidszorgbedrijf, zodat we een op maat gemaakte AI-oplossing kunnen maken die aan al uw behoeften voldoet.

Contact ons voor elke vraag of demo-aanvraag.