Nu mai trăim în era în care trebuia să mergem la medici pentru controale de bază și monitorizare continuă, totul datorită inteligenței artificiale. În timp ce majoritatea dintre noi considerăm că AI se limitează doar la ChatGPT, cazurile de utilizare ale AI depășesc cu mult generarea de text și unul dintre ele este în telemedicină.
Prin combinarea AI cu telemedicina, furnizorii de servicii medicale îmbunătățesc calitatea tratamentului. În afară de aceasta, putem aborda provocările tradiționale, cum ar fi barierele geografice și limitările de resurse.
Dacă vorbim despre cifre, în SUA, se așteaptă să ajungă piața de telemedicină cu AI 48.2 miliarde de dolari de 2033. În acest articol, vom explora modul în care AI îmbunătățește telemedicina și experiența pacientului.
Ce este Telemedicina?
Telemedicina poate fi înțeleasă ca „prestarea de la distanță a serviciilor de asistență medicală”. Deși pare un concept foarte recent, nu este. Permite pacienților să se conecteze cu medicii prin apeluri video, aplicații de mesagerie sau dispozitive portabile, iar aceste tehnologii există de ani de zile.
Cu toate acestea, recentul boom AI a schimbat complet telemedicina. AI poate consolida sectorul telemedicinei prin automatizarea sarcinilor, analizând seturi mari de date și oferind informații care îmbunătățesc îngrijirea.
Un exemplu bun despre modul în care AI poate fi folosită în telemedicină: să presupunem că există un pacient care se conectează cu un medic virtual. În acest caz, AI poate analiza rapoartele pacientului și poate identifica că pacientul are diabet.
Apoi, medicul poate pregăti un program detaliat pentru a vindeca diabetul și poate conecta pacientul la un program digital de management al diabetului. Odată înscris, AI poate oferi recomandări specifice personalizate pentru medicamente, dietă și modificări ale stilului de viață.
Cum AI îmbunătățește telemedicina?
Există mai mulți factori în modul în care AI poate îmbunătăți telemedicina. Cu AI, adăugați inteligență, eficiență și precizie serviciilor de asistență medicală la distanță existente și, prin aceasta, îmbunătățiți experiența generală de tratament pentru un pacient.
1. Monitorizarea pacientului de la distanță
Instrumentele de telemetrie bazate pe inteligență artificială le permit medicilor să urmărească în mod continuu sănătatea pacienților. Procedând astfel, medicii pot avea informații în timp real pentru a îmbunătăți gestionarea bolilor cronice și îngrijirea pacientului. Iată câteva exemple despre modul în care monitorizarea la distanță a pacientului poate fi utilă:
- Colectare continuă de date: Dispozitive precum ceasurile inteligente și patch-urile portabile pot fi folosite pentru a monitoriza valorile de date precum ritmul cardiac, tensiunea arterială și nivelul glucozei.
- Sisteme de avertizare timpurie: Odată colectate datele, algoritmii AI vor analiza datele pentru a identifica modele sau anomalii, prezicând probleme de sănătate precum evenimente cardiace sau vârfuri bruște de glucoză înainte ca acestea să apară.
- Vizite reduse la spital: Deoarece pacientul este monitorizat continuu, se reduce semnificativ numarul de vizite la spital.
- Alerte personalizate pentru furnizorii de servicii medicale: Cu monitorizarea de la distanță a pacientului, AI poate trimite notificări medicilor despre modificările critice ale datelor despre pacient, ceea ce le permite să intervină prompt.
2. Triajul virtual
Termenul de tiraj virtual se referă la utilizarea tehnologiei AI, care este adesea primul pas în asistența medicală digitală, deoarece vă permite să prioritizați nevoile medicale ale pacientului susținut de datele colectate. Gândiți-vă la asta ca la o situație în care datele colectate sugerează că pacientul s-ar putea confrunta cu un atac de cord în curând, apoi va acorda prioritate vizitei la medic în funcție de cât de critic este scenariul.
- Prioritizarea cazurilor: În funcție de urgența pacientului, AI va atribui pacientul medicilor corespunzători pentru a se asigura că cazurile critice sunt tratate imediat.
- Optimizarea resurselor: Prin filtrarea cazurilor care nu sunt urgente, AI poate asigura că resursele de asistență medicală sunt alocate eficient, reducând presiunea asupra echipelor medicale.
- Luare mai rapidă a deciziilor: Cu AI, pacienții nu mai trebuie să aștepte ore/zile lungi pentru a primi tratament, deoarece pacienții cu condiție critică sunt marcați ca o prioritate de top.
3. Analiza Imagistica Medicala
În opinia noastră, aceasta este cea mai atentă implementare a AI, nu numai în telemedicină, ci și în întregul departament medical, deoarece AI poate examina imagini medicale, cum ar fi raze X, RMN, scanări CT și ultrasunete fără nicio rată de erori.
Acest lucru nu numai că face analiza imagistică medicală mai rapidă și mai precisă, ci și accesibilă, mai ales în zonele în care specialiștii ar putea să nu fie ușor disponibili.
- Precizie ridicata: Există șanse foarte mici ca AI să facă greșeli egale cu medicii umani și să-i depășească cu ușurință pe radiologii umani pentru a detecta anomalii în radiografii, RMN și scanări CT.
- Diagnosticare Rapidă: AI nu poate procesa doar imaginile mai precis, ci și mai rapid decât medicul uman, ceea ce permite diagnosticarea și tratamentul mai rapid.
- Suport pentru zonele îndepărtate: În zonele îndepărtate unde s-ar putea să nu găsiți specialiști, AI poate analiza imaginile și poate oferi informații diagnostice medicului local, astfel încât pacienții să poată începe tratamentul cât mai repede posibil.
4. Asistenți virtuali și chatbot
Aceste instrumente sunt similare cu chatboții dvs. obișnuiți, cum ar fi Alexa și Siri, dar sunt instruiți pe date medicale extinse. Acești asistenți virtuali și chatbot folosesc procesarea limbajului natural (NLP) pentru a înțelege și a răspunde la întrebările pacienților într-un limbaj simplu.
- 24/7 Disponibilitate: Acesta este cel mai important punct de a avea asistenți virtuali, deoarece sunt disponibili 24/7. În acest fel, puteți obține răspunsuri la întrebări medicale de bază fără a necesita o vizită la medic.
- Suport pentru programare: În afară de disponibilitate, acești asistenți virtuali vă pot ajuta și să programați rezervări și mementouri, ceea ce economisește timp atât pentru pacienți, cât și pentru personalul medical.
- Managementul medicamentelor: Chatbot-urile AI fiind strâns integrați în tehnologia modernă pot ajuta pacienții să-și ia medicamentele la timp, ceea ce reduce riscul de doze omise.
5. Planuri de tratament personalizate
AI poate proiecta strategii personalizate de asistență medicală pentru a satisface nevoile specifice ale fiecărui pacient. AI nu ia în considerare doar problemele actuale de sănătate, dar ia în considerare și istoricul medical al unei persoane, genetica, stilul de viață și alți factori personali pentru a recomanda cele mai eficiente tratamente.
- Planuri adaptabile: Pe baza datelor în timp real colectate din fișele de sănătate, AI poate face cu ușurință modificări în tratamentul existent pentru cel mai eficient tratament.
- Abordare centrată pe pacient: Cu îngrijire personalizată, pacienții pot avea rezultate satisfăcătoare, deoarece planul de tratament este unic pentru fiecare pacient.
6. Integrarea datelor de sănătate și perspective
Aceasta este cea mai bună parte a telemedicinei, deoarece nu vă bazați pe una, ci pe mai multe surse pentru date de sănătate, cum ar fi fișele medicale electronice (EHR), dispozitive portabile, rapoarte de diagnostic și diferite platforme de telemedicină. În acest fel, AI poate avea acces la un număr mare de date pentru a genera informații utile fără a pierde o parte importantă.
- Dosare de sănătate unificate: Sistemele AI pot colecta date din mai multe surse, inclusiv materiale purtabile, istorice medicale, rezultate de laborator și alte surse într-un tablou de bord centralizat care oferă o privire de ansamblu asupra pacientului profesionistului medical.
- Analize predictive: Prin combinarea datelor din mai multe surse, AI poate prezice cu ușurință probabilitatea progresiei bolii sau impactul anumitor modificări ale stilului de viață.
Provocări în implementarea AI în telemedicină
Deși există multiple avantaje ale integrării AI în telemedicină, aceasta vine cu propriul set de probleme. Abordarea acestor provocări este crucială pentru a ne asigura că tratamentul este oferit în cel mai etic, eficient și sigur mod posibil.
1. Preocupări privind confidențialitatea datelor
Protejarea datelor este una dintre cele mai mari provocări în era AI. Pentru a rezolva această problemă, sistemele AI din domeniul sănătății trebuie să respecte standarde de confidențialitate precum HIPAA (Legea privind portabilitatea și responsabilitatea asigurărilor de sănătate) în SUA și GDPR (Regulamentul general privind protecția datelor) în Europa.
Natura sensibilă a datelor este foarte personală, deoarece include detalii precum istoricul medical, informațiile genetice și valorile de sănătate în timp real. În cazul accesului neautorizat, poate duce la probleme precum furtul de identitate.
2. Bias în algoritmi
Sistemele AI, dacă sunt instruite pe date limitate, pot avea părtiniri și pot avea un impact direct asupra planului de tratament. De asemenea, s-ar putea confrunta cu o situație în care sistemul AI favorizează în mod neintenționat anumite demografii pe baza datelor pe care a fost instruit, ceea ce ar putea duce la disparități în îngrijirea populațiilor minoritare sau defavorizate.
Modelele AI sunt, de asemenea, cunoscute că poartă Efect de cutie neagră. Se întâmplă atunci când sistemul crește până la o anumită parte în care funcționarea interioară a sistemului nu poate fi înțeleasă. Așa că s-ar putea să nu știi niciodată de ce sistemul AI a recomandat anumite medicamente fără niciun folos.
3. Probleme de integrare
Integrarea AI în sistemul de telemedicină existent este o sarcină destul de complexă și costisitoare. Este posibil să trebuiască să întâlniți sisteme vechi (calculatoare vechi de zeci de ani) care ar putea să nu accepte API-urile AI moderne.
De asemenea, ar putea perturba fluxul de lucru existent al furnizorilor tradiționali de asistență medicală și ar putea duce la rezistență în rândul furnizorilor și la întârzieri în adoptare. Scalabilitatea și furnizarea de formare profesioniștilor existenți este, de asemenea, o altă provocare.
Cum poate ajuta Shaip să depășească provocările din telemedicina activată de AI
După cum am menționat mai sus, implementarea AI în telemedicină vine cu mai multe provocări, dar Shaip vă poate ajuta să depășiți aceste provocări, oferindu-vă nevoi personalizate pentru a accelera dezvoltarea sistemelor de telesănătate bazate pe inteligență artificială.
- Asigurarea confidențialității și a conformității datelor: Suntem specializați în de-identificarea datelor medicale sensibile pentru a respecta reglementările de confidențialitate precum HIPAA, GDPR și liniile directoare Safe Harbor. Până acum, am livrat milioane de documente clinice de-identificate pentru proiecte de IA din domeniul sănătății care respectă toate normele de confidențialitate.
- Abordarea părtinirii algoritmice: Pentru a aborda prejudecățile din AI, este important să aveți mai multe surse de date și acesta este motivul pentru care Shaip are seturi de date de peste 60 locații globale. Aceste seturi de date includ imagini medicale, EHR și note ale medicului în diferite regiuni, astfel încât să puteți antrena modele AI fără nicio părtinire.
- Integrare perfectă în fluxurile de lucru clinice: Pentru a integra AI în fluxul de lucru existent, aveți nevoie de compatibilitate cu instrumente precum EHR și platforme de imagistică. Aici intră Shaip în imagine, oferindu-vă un sistem structurat și date adnotate adaptate utilizării specifice cazuri, cum ar fi analiza imagistică medicală sau procesarea limbajului natural (NLP) pentru note clinice.
Prin parteneriatul cu Shaip, furnizorii de servicii medicale pot utiliza AI pentru a-și trata pacienții în cel mai eficient mod posibil, totul datorită anilor noștri de experiență în date de înaltă calitate.
