Umjetna inteligencija (AI) počela je revolucionirati zdravstvenu industriju, preoblikujući cijeli pejzaž igrajući kritične uloge u različitim aspektima skrbi o pacijentima. Analizirajući medicinske slike poput rendgenskih snimaka i MRI-ja, AI pomaže u dijagnozi i detekciji bolesti, poboljšavajući točnost i omogućujući zdravstvenim stručnjacima donošenje informiranih odluka. Također doprinosi preciznoj medicini analizirajući podatke o pacijentima, omogućujući personalizirane planove liječenja i bolje ishode. Proces otkrivanja lijekova ubrzan je uz pomoć AI-a koji može analizirati ogromne količine podataka radi identifikacije potencijalnih lijekova i optimizacije protokola liječenja.
Osim ovih značajnih doprinosa, AI također transformira zdravstvo kroz daljinsko praćenje pacijenata i telemedicinu. Ova tehnologija osigurava pružanje pravovremene njege, posebno za udaljene ili kronično bolesne pacijente. Automatizacijom administrativnih zadataka, AI omogućuje zdravstvenim djelatnicima da se više usredotoče na skrb o pacijentima, čime se poboljšava ukupna učinkovitost i kvaliteta zdravstvenih usluga.
Poduzetimo istraživanje deset izvanrednih primjena AI-a u zdravstvu koje utiru put za budućnost:
**IBM Watson Health**
IBM Watson Health ilustrira fuziju AI-a s zdravstvom. Nudi rješenja koja sežu od kliničke podrške odlučivanju u liječenju raka do otkrivanja lijekova i upravljanja zdravljem populacije. Analizirajući masivne količine nestrukturiranih podataka, Watson Health pruža preporuke temeljene na dokazima kliničarima, pomažući im da donose brže i bolje odluke. Pomaže u onkologiji s Watsonom za onkologiju i genomiku, gdje pomaže u otkrivanju potencijalnih opcija liječenja na temelju genetske građe pacijenta.
**Google DeepMind Health**
DeepMind Health, pionirski projekt u okviru Alphabeta, demonstrira veliki potencijal AI-a u poboljšanju zdravstvene skrbi. Njegovi projekti uključuju analizu medicinskih slika za detekciju bolesti s većom točnošću i u ranijoj fazi. Primjerice, suradnja s Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust pokazala je obećanje u otkrivanju preko 50 očnih bolesti uz pomoć AI-a, što potencijalno transformira skrb o očima.
**Zebra Medical Vision**
Zebra Medical Vision koristi AI za čitanje različitih medicinskih skenova, poput rendgenskih snimaka, CT skenova i MRI skenova. Njihovi algoritmi mogu otkriti bolesti poput raka dojke ili bolesti jetre u ranijoj fazi u odnosu na tradicionalne metode. Otkrivanje u ranoj fazi značajno može poboljšati stope uspjeha liječenja i ishode pacijenata, prikazujući transformacijski potencijal AI-a u dijagnostičkim procesima.
**Butterfly Network**
Butterfly Network revolucionira ultrazvučnu dijagnostiku svojim prenosivim ultrazvučnim uređajem, Butterfly iQ, koji je opremljen AI-em. Ovaj uređaj vodi kliničare u snimanju i tumačenju najboljih mogućih ultrazvučnih slika, čak i na udaljenim lokacijama. Omogućava trenutačnu dijagnozu i donošenje odluka, pokazujući kako AI može donijeti naprednu medicinsku tehnologiju na mjesto skrbi.
**Aidoc**
Aidoc se specijalizira za radiologiju i nudi AI rješenja koja analiziraju medicinske slike u stvarnom vremenu, označavajući akutne abnormalnosti i prioritetizirajući slučajeve pacijenata. Ovo ubrzava dijagnostičke procese i osigurava da se kritični slučajevi brzo obrade. Aidoc se besprijekorno integrira u postojeće radne procese radiologije, poboljšavajući učinkovitost i skrb o pacijentima u kliničkim okruženjima visokog volumena.
**Tempus**
Tempus se fokusira na preciznu medicinu kompilirajući ogromne skupove podataka koji kombiniraju kliničke i molekularne podatke. Njihovi AI algoritmi analiziraju ove skupove podataka kako bi otkrili personalizirane putove liječenja. Identificirajući molekularne obrasce i genetske mutacije, Tempus pruža kliničarima uvide u prilagođene tretmane, unapređujući granicu personalizirane medicine.
**PathAI**
PathAI primjenjuje AI na patologiju, značajno poboljšavajući točnost dijagnoze bolesti. Digitalizirajući i analizirajući patološke preparate pomoću AI-a, PathAI pomaže patolozima u preciznijem i bržem dijagnosticiranju bolesti poput raka. Time se otvara put za pravovremene, personalizirane planove liječenja i unapređuje standard patološke dijagnostike.
**Gauss Surgical**
AI aplikacije tvrtke Gauss Surgical prate gubitak krvi u stvarnom vremenu tijekom operacija, pružajući kirurzima ključne informacije za donošenje informiranih odluka. Ova tehnologija predstavlja značajan napredak u perioperativnoj njezi, potencijalno smanjujući rizik od komplikacija povezanih s transfuzijom i poboljšavajući ishode pacijenata.
**OWKIN**
OWKIN koristi AI kako bi potaknuo suradnju u medicinskim istraživanjima uz očuvanje privatnosti podataka. Njegov federated learning pristup omogućava bolnicama i istraživačkim ustanovama da koriste zajednička saznanja bez kompromitiranja osjetljivih podataka pacijenata. Analizirajući raznolike skupove podataka, OWKIN ubrzava medicinska istraživanja i razvoj personaliziranih tretmana, označavajući značajan korak naprijed u suradnim istraživanjima zdravstva.
**Prognos**
Prognos primjenjuje AI za predviđanje tijeka bolesti, omogućujući rano djelovanje i personalizirane strategije liječenja. Analizirajući različite izvore podataka, uključujući laboratorijske rezultate i elektroničke zdravstvene zapise, Prognosova prediktivna analitika može predvidjeti progresiju bolesti i ishode liječenja, prikazujući snagu AI-a u proaktivnom upravljanju zdravljem.
Ove aplikacije AI-a ističu transformacijski potencijal AI-a u zdravstvu. Podupiru i unapređuju rad zdravstvenih djelatnika, čineći zdravstvo predvidljivijim, personaliziranim i dostupnijim. Dok se tehnologije AI-a nastavljaju integrirati u različite aspekte zdravstva, obećavaju znatno poboljšanje ishoda pacijenata, operativne učinkovitosti i ukupne kvalitete zdravstvene skrbi.
**Česta pitanja**
**Što je precizna medicina?**
Precizna medicina je pristup zdravstvu koji uzima u obzir individualnu varijabilnost u genima, okolišu i načinu života prilikom razvijanja prilagođenih strategija prevencije i liječenja.
**Kako AI unapređuje preciznu medicinu?**
AI analizira ogromne skupove podataka koji kombiniraju kliničke i molekularne podatke kako bi identificirao obrasce i genetske mutacije. Ta analiza pomaže kliničarima otkriti personalizirane putove liječenja koji su specifični za jedinstvene karakteristike pojedinca.
**Što je daljinsko praćenje pacijenata?**
Daljinsko praćenje pacijenata je sustav koji koristi tehnologiju za praćenje pacijenata na daljinu, omogućavajući zdravstvenim djelatnicima prikupljanje podataka bez njihove fizičke prisutnosti u zdravstvenoj ustanovi.
**Kako AI doprinosi daljinskom praćenju pacijenata?**
AI olakšava daljinsko praćenje pacijenata analizirajući prikupljene podatke u stvarnom vremenu, omogućavajući pravovremenu skrb i intervenciju za udaljene ili kronično bolesne pacijente.
**Koje su prednosti AI-a u zdravstvu?**
AI poboljšava dijagnozu i detekciju bolesti, omogućuje personalizirane planove liječenja, ubrzava proces otkrivanja lijekova, olakšava daljinsko praćenje pacijenata, automatizira administrativne zadatke, unapređuje učinkovitost u radiologiji, poboljšava patološku dijagnostiku, unapređuje perioperativnu njegu, potiče suradna medicinska istraživanja i prognozira tijek bolesti za proaktivno upravljanje zdravljem. Ove prednosti konačno vode poboljšanju ishoda pacijenata, operativne efikasnosti i ukupne kvalitete skrbi.
Izvori: [IBM Watson](https://www.ibm.com/), [Google DeepMind](https://www.deepmind.com/), [Zebra Medical Vision](https://www.zebra-med.com/), [Butterfly Network](https://www.butterflynetwork.com/), [Aidoc](https://www.aidoc.com/), [Tempus](https://www.tempus.com/), [PathAI](https://www.pathai.com/), [Gauss Surgical](https://www.gausssurgical.com/), [OWKIN](https://www.owkin.com/), [Prognos](https://prognoshealth.com/)
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl