Как AI ще трансформира HealthTech
Всички технологични иновации имат за цел да опростят живота както на доставчиците, така и на потребителите.
В сферата на здравеопазването ефективността на технологиите е най-добре да се тества на места, където резултатът е едновременно мащабируем и чувствителен към времето.
Разрушителните технологии като AI и ML имат потенциала да променят лицето на индустрията, както я познаваме.
Епидемии често срещат хора, а новият коронавирус (2019-nCoV) е последният в дълъг списък от вирусни епидемии в последно време, които включват също SARS (тежък остър респираторен синдром), MERS (респираторен синдром на Близкия изток) и избухването на ебола. Тези огнища имат повече общо, отколкото може да се предположи, и приликите варират от геолокация до разпространението им до самите вируси.
Въпреки това, през 17-годишната разлика между SARS и коронавируса, много се промени.
Технологията в сектора на здравеопазването претърпя огромен бум и технологии, които едва съществуваха през 2003 г., сега са широко разпространени и до известна степен достъпни. С въвеждането на когнитивните технологии в областта на здравеопазването, вижте някои начини, по които изкуственият интелект може да ни помогне да научим уроците си и да бъдем по-добре подготвени за бъдещето.
Откриване на разпространението на епидемия
В една продължаваща криза често срещано твърдение от страна на медиите и обществеността като цяло е опитът да се прикрие реалната ситуация на място. Дефицитът на доверие не е необичаен, както е видно както от избухването на SARS през 2003 г., така и от коронавируса от 2020 г. За да заобиколим подобни проблеми с доверието, AI ще ни дойде на помощ.
AI може да се използва за проследяване и предвиждане на разпространението на опасни болести. С помощта на анализи и машинно обучение базираната в Торонто Bluedot победи СЗО при издаването на предупреждения за епидемията през 2020 г.
Мониторинг чрез интерактивни карти
Първични данни от различни източници като СЗО и местни правителствени източници могат да бъдат събрани и поставени на интелигентно табло за визуализиране и проследяване на докладвани случаи редовно.
Това отчитане в реално време е ефективно при регионални оценки на случаите и би допринесло много както за ограничаване, така и за предотвратяване на разпространението на епидемия.
Намиране на потенциални ваксини
Геномът на коронавируса беше секвениран от китайски учени и експерти за по-малко от месец след откриването на първия случай. След първия последваха повече от две дузини. Това е в рязък контраст с избухването на SARS през 2003 г., където разпространението започна в края на 2002 г., но последователността може да бъде направена едва през април 2003 г.
Тази технологична ефективност доведе до ваксина, готова за тестване върху хора само за 16 седмици, процес, който обикновено отнема няколко години.
Използване на медицински роботи
В случай на силно заразна болест като коронавируса, медицинският персонал е изложен на изключително висок риск от заразяване. Въпреки това, роботите са имунизирани срещу инфекция в случай на преглед, като по този начин добавят огромна стойност както за доставчика, така и за клиента. Роботите могат също да бъдат разположени в карантинирани зони, за да се грижат и наблюдават пациенти.
Използване на ChatBots за общи заявки
И накрая, чатботовете са чудесен инструмент за широката общественост да разсее съмненията си относно епидемията, а също и за властите за разпространение на проверена информация, която би довела до по-добра координация и ефективни операции срещу болестта.
Ето някои примери, които внасят огромни промени в HealthTech:
Използване на AI за ефективна диагностика и намаляване на грешките
Freenome, базиран в SF — Bay Area, използва AI при прегледи, диагностични тестове и кръв за тестване за рак в много ранен стадий и съответно разработва нови лечения.
Използване на AI за разработване на нови лекарства
Berg Health, базиран в Масачузетс, има за цел да лекува болестта на Паркинсон, която използва AI, за да открие връзки между химикали в човешкото тяло, които не са били известни досега.
Насочено лечение
BenevolentAIот Лондон иска да получи правилното лечение на правилните пациенти в точното време, като използва AI, за да направи по-добър избор на цели и да предостави неоткрити прозрения чрез използване на Deep Learning.
Рационализиране на изживяването на пациента
Olive от Охайо е проектирал платформа за автоматизиране на повтарящите се и светски задачи на здравната индустрия, като използва RPA и AI в своите предложения. Той лесно се интегрира със съществуващия софтуер на болницата, което елиминира необходимостта от скъпи интеграции.
Оптимизиране на потока на пациентите
Qventusот Кали е базирана на AI платформа, която иска да разреши оперативни предизвикателства, свързани с безопасността на пациентите и спешните отделения. Платформата дава приоритет на заболяването, проследява времето за чакане и може да начертае най-бързите маршрути за линейка.
