Umělá inteligence proměňuje zdravotnický sektor
Narůstající vlna Umělé inteligence (AI) má hluboký vliv na zdravotnický průmysl po celém světě. Globální lídr v oblasti AI výpočetní techniky, Nvidia, s významným datovým centrem, které je hodnoceno na přes 100 miliard dolarů, získává jen zhruba 1 % svých tržeb ze zdravotnického sektoru. Takové číslo však čeká rychlý nárůst, s odhady, které umisťují zdravotnictví jako dominantní oblast pro Nvidii v nadcházející dekádě.
Akcelerace lékařských průlomů
Aplikace Umělé inteligence začínají pozitivně ovlivňovat výsledky léčby pacientů a zisky společností. Klíčové oblasti, kde by Umělá inteligence mohla zdravotnictví přeměnit na výhodnou investici, zahrnují vývoj a testování léčiv. Tradiční cesta přivedení nové terapie na trh zahrnuje proces v trvání desetiletí a za miliardový proces. Avšak algoritmy AI urychlují identifikaci a vývoj nových léčiv, analýzu proteinových struktur a jejich vzájemné interakce s dalšími molekulárními systémy, jako je DNA, RNA a ligandy. Tento hloubkový rozbor umožňuje výzkumníkům získat lepší poznatky o biologii nemoci, urychlujíc tak uvedení nových léčiv na trh.
Zlepšené obrazové a diagnostické řešení
Pokus Umělé inteligence do oblasti medicínského zobrazování a diagnostiky pomáhá v přesnější detekci nemocí a léčbě, jako je rakovina, podporujíc důležité časné vyšetření. Inovace, jako jsou obrazy 3D poháněné Umělou inteligencí, zvyšují šance na brzký odhalení invazivní rakoviny prsu a snižují pracovní zátěž radiologů. Navíc metodiky AI a strojového učení pro krevní screeningu jsou slibné s 88% úspěšností v identifikaci orgánů spojených s detekovanými nádorovými buňkami, s očekáváním zlepšení se zrání technologií.
Umělá inteligence v chirurgii a zdravotnických službách
Umělá inteligence rovněž zlepšuje chirurgické výsledky, přičemž výrobci pokročilých chirurgických robotických systémů nyní hromadí data z operací rozdělených do detailních fází. AI pomáhá porovnávat chirurgické procesy s výsledky zotavení pacientů, umožňujíc lékařům udělat závěry na základě optimálních výsledků. V budoucnu by AI dokonce mohla nabídnout reálnou pomoc během operací tím, že připomenutím kroků lékařům nebo zabráněním chyb.
Při poskytování zdravotnických služeb společnosti nasazují AI pro dokumentaci v reálném čase a zpracování procedurálního kódování, s cílem řešit jednu z největších neefektivit v americkém zdravotnickém systému – propojení mezi plátci a poskytovateli. S až 17% zdravotních nároků odmítnutých kvůli chybnému kódování v roce 2021, se očekává, že nové systémy AI nejen sníží tyto chyby, ale také využijí více miliardovou tržní příležitost, která se ročně nabízí.
Klíčové otázky a odpovědi:
1. Jak výrazně ovlivňuje Umělá inteligence vývoj léků?
Umělá inteligence významně snižuje čas a náklady na vývoj léků zlepšením rychlosti a efektivity identifikace a vývoje nových léků. Algoritmy AI analyzují složité biologické údaje, což vede k lepším poznatkům o biologii nemoci a rychlejším uvedením nových terapií na trh.
2. Jakou roli hraje Umělá inteligence v medicínském zobrazování a diagnostice?
Umělá inteligence zvyšuje přesnost detekce nemocí a léčby, zejména v diagnostice rakoviny. Nástroje poháněné AI, jako například zobrazování 3D, pomáhají s brzkým odhalením a snižují pracovní zátěž pro radiology s vyššími mírami přesnosti ve diagnostických postupech.
3. Může Umělá inteligence zlepšit chirurgické výsledky?
Ano, Umělá inteligence umožňuje chirurgům zlepšit výsledky poskytováním reálné pomoci a analýzou rozsáhlých chirurgických dat. To pomáhá optimalizovat chirurgické postupy a zlepšit pooperační zotavení tím, že vyvozuje poznatky z dokumentovaných operací.
4. Jaké efektivní výzvy ve zdravotnických službách může řešit Umělá inteligence?
Umělá inteligence je nastavena snižovat neefektivity v dokumentaci a procedurálním kódování, což byl hlavní zdroj odmítnutí zdravotních nároků. Zlepšením této propojenosti mezi plátci a poskytovateli může AI minimalizovat chyby kódování a těžit z významné tržní příležitosti ke zjednodušení poskytování zdravotnických služeb.
The source of the article is from the blog scimag.news