Ожидается, что 2023 год укрепит отрасль здравоохранения благодаря прорывным открытиям и инновациям. Большинство основных изменений еще впереди! Ожидается, что будущие тенденции в области технологий здравоохранения приведут к появлению новых умопомрачительных возможностей и стратегических прорывов.
В этой статье будут рассмотрены ключевые тенденции и преобразования в области медицинских технологий, ожидаемые в мире медицины в обозримом будущем. Основное внимание уделяется повышению качества и доступности медицинских услуг, а также прогнозированию и профилактике заболеваний вместо их лечения на поздних стадиях.
Рынок здравоохранения США растет быстрыми темпами: ожидается, что к 2026 году стоимость национального продукта здравоохранения вырастет до 6 трлн долларов США. Существует множество возможностей в области здравоохранения, к которым никогда не поздно подготовиться. Обязательно используйте цифровые технологии и расширяйте бизнес, повышайте эффективность работы персонала, улучшайте финансовые результаты и улучшайте качество обслуживания пациентов.
Если вы заинтересованы в превращении своей медицинской практики в высокодоходную, перспективную бизнес-машину в 2023 году, вам необходимо ознакомиться с этими актуальными тенденциями в области технологий здравоохранения и определить свои будущие области совершенствования.
Новые приложения ИИ и проблемы медицинского сообщества
Одна из самых быстрорастущих тенденций в области информационных технологий здравоохранения: в последние годы наблюдается быстрое развитие технологий vladmedicina.ru искусственного интеллекта (ИИ), и эта тенденция сохранится в 2023 году. Являясь одной из многих отраслей, получающих выгоду от ИИ, медицина в основном применяет его для глубокой диагностики и выявления заболеваний, но не ограничивается ими. Например, IBM Watson — одна из платформ искусственного интеллекта, уже доступных для бизнеса и здравоохранения (включая индивидуальные медицинские программные решения).
Давайте посмотрим, какую поддержку ИИ может предложить здравоохранению и связанным с ним отраслям и как он может стать основным трендом в области технологий здравоохранения в будущем.
Анализ компьютерной томографии
С тех пор, как пандемия COVID-19 поразила население планеты, нагрузка на специалистов по компьютерной диагностике (рентгенологов) резко возросла.
Решением может стать система, управляемая ИИ. Алгоритмы искусственного интеллекта могут быстро обрабатывать снимки компьютерной томографии тысяч пациентов, выявляя характер пневмонии, вызванной COVID-19, и сообщать об этом врачам. Это компенсировало бы нехватку квалифицированных кадров в этой области.
Инновационные проекты разворачиваются на наших глазах. Например, визуализация COVID-19 была создана как модель глубокого обучения для автоматического выявления паттернов COVID-19 на компьютерной томографии. Еще одним многообещающим проектом по обработке компьютерных томографических снимков является исследовательский проект InnerEye, поддерживаемый Microsoft.
Несмотря на то, что точность значительно повысилась, радиологи по-прежнему обеспокоены тем, что доверяют важные решения цифровому разуму. Невозможно привлечь ИИ к ответственности в случае неправильного диагноза или контрпродуктивного лечения. Вместо этого специалист, решивший использовать ИИ, расплачивается за свою ошибку и должен сделать все возможное, чтобы смягчить негативные последствия, максимально используя эту тенденцию в области цифрового здравоохранения.
По этой причине большинство передовых клиник используют ИИ в качестве дополнительного инструмента, а не для самостоятельной диагностики или лечения. Он отлично подходит для подтверждения существующих диагнозов или обогащения данных исследований, собранных традиционными способами.
Машинное обучение в биофармацевтике и медицине
Фармацевтическая промышленность будет использовать ИИ для разработки новых лекарств и успешно использует преимущества определенных технологических тенденций в здравоохранении с 2023 года. Первая молекула лекарства, изобретенная ИИ, была запатентована командой британских и японских ученых в январе 2020 года. Лекарство было принято для тестирования на людях и будет использоваться для лечения обсессивно-компульсивного расстройства.
По состоянию на конец 2021 года в результате лабораторных экспериментов с использованием искусственного интеллекта были обнаружены и другие многообещающие формулы, в том числе некоторые потенциальные лекарства от редких и особо опасных заболеваний.
Многие инновационные проекты используют ИИ и методологии машинного обучения для расширения химических экспериментов и исследований медицинских препаратов, включая моделирование молекул и моделирование химических реакций в многофакторных условиях.
Такой подход позволяет ученым свести к минимуму дорогостоящие эксперименты на месте с реагентами и высокотехнологичным лабораторным оборудованием, поскольку многие эксперименты можно проводить виртуально. Это также ускоряет открытие фундаментальных научных открытий.
В будущем ожидается больше подобных проектов. Если вас интересует индивидуальное программное решение для фармацевтических или биотехнологических предприятий, включая управление аптечными запасами и документацией, доставку медицинских препаратов и отслеживание доставки, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу TATEEDA GLOBAL для получения бесплатной консультации.
Робототехника для автоматизации рабочих процессов в больницах
В 2023 году стартапы по всему миру инвестируют сотни миллионов в разработку проектов ИИ, включая различные виды роботизированных систем, что потенциально позволит им сократить расходы на наем квалифицированного персонала больниц.
Идея состоит не в том, чтобы заменить людей машинами, что приведет к безработице и снижению социальных стандартов, а в том, чтобы помочь медицинским учреждениям, которые уже испытывают острый дефицит медсестер и врачей из-за пандемии COVID-19, которая подвергла всю систему здравоохранения беспрецедентному давлению. Узнайте больше о разработке медицинского программного обеспечения для управления персоналом, которое может помочь специалистам по персоналу справиться с кризисом медицинских кадров в США.
Реализуя эти амбициозные планы, инновационные компании не должны забывать об ограничениях, которые медицинское сообщество накладывает на программное обеспечение, управляемое искусственным интеллектом, его возможности и приложения. Существует безграничный потенциал для использования роботов-помощников и автоматизированных систем в современной медицине: гигиене, хирургии, дистанционной диагностике и т. Д., Но благополучие медицинских работников и успешное лечение пациентов остаются главными приоритетами системы здравоохранения.
Имея это в виду, управляемые искусственным интеллектом и роботизированные системы будут использоваться для расширения традиционных практик, а не для их замены, создавая мощное слияние прошлого и будущего. Сочетание смелых инициатив и их разумного регулирования входит в число ведущих тенденций в области цифрового здравоохранения в отрасли. Это позволит врачам максимально использовать передовые технологии, научиться применять их полезными и безопасными способами и избегать возможных рисков.
Чат-боты для проверки симптомов
Чат-боты — это компьютерные приложения с поддержкой искусственного интеллекта (иногда не полноценного искусственного интеллекта, а сложных алгоритмов), которые ведут осмысленные разговоры, похожие на человеческие, с помощью голосового, текстового или опционального ввода.
Они становятся популярными и широко распространенными во всех отраслях, включая здравоохранение и медицинский консалтинг. Такие решения, доступные 24/7 онлайн или с помощью мобильных устройств, способны проводить предварительную медицинскую диагностику и консультации по вопросам здоровья на основе отзывов и жалоб пациента. Чат-боты также могут быть интегрированы с пользовательскими порталами пациентов для больниц и клиник.
Они могут помочь пациентам справиться со своими проблемами и проблемами со здоровьем, даже при острых состояниях, когда люди-помощники врача по какой-либо причине недоступны (например, вызванные стихийными бедствиями перегрузки колл-центров, пиковые или нерабочие часы и т. Д.).
Такие чат-боты могут помочь пациентам определить свои следующие шаги и побудить их обратиться за квалифицированной медицинской помощью, когда это необходимо. Однако необходимо соблюдать осторожность, поскольку они могут привести к дезинформации и неправильной самодиагностике. Мы все были там!
Если вы хотите улучшить свой веб-сайт здравоохранения или портал для пациентов с помощью чат-бота, свяжитесь с TATEEDA GLOBAL для получения бесплатной консультации.
Глобализация требований к ИИ в здравоохранении
Мощный альянс Управления по санитарному надзору за КАЧЕСТВОМ пищевых продуктов и медикаментов США, Министерства здравоохранения Канады и Агентства по регулированию лекарственных средств и медицинских изделий Соединенного Королевства (MHRA) сформулировал десять руководящих принципов, которые могут лечь в основу разработки GMLP (надлежащей практики машинного обучения). Эти принципы помогут разработчикам и инженерам ИИ в процессе проектирования и производства безопасных медицинских устройств, приложений и систем, поддерживаемых технологиями или компонентами искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML). Это указывает на то, что правительства очень серьезно относятся к возможностям и угрозам, связанным с ИИ, и предпочитают регулировать практику внедрения ИИ в здравоохранении как можно раньше.
Внедрение хакерами технологий, поддерживаемых искусственным интеллектом, нацеленных на здравоохранение
Основным недостатком совершенствования технологий искусственного интеллекта является то, что приложения ИИ будут использоваться не только для спасения человеческих жизней или оказания помощи медицинским работникам в их повседневных задачах, но и использоваться хакерами для атаки на медицинские системы и кражи защищенной медицинской информации. Сложные вредоносные программы на базе искусственного интеллекта являются реальной проблемой для специалистов по медицинской кибербезопасности и одной из растущих угроз в области технологий здравоохранения в 2022 году и в последующий период.
Какие технологические решения в области здравоохранения находятся под угрозой? Практически все, что может иметь недостаточную защиту или лазейки, включая автоматизированные системы поставщиков медицинских услуг и медицинских страховых компаний, решения EMR / EHR, IoT и беспроводные системы в больницах, клиниках или медицинских центрах. Пациенты и сотрудники компании также могут стать мишенью для сложных социальных инженерных и фишинговых атак.
Из-за растущей способности ИИ имитировать фотореалистичные 3D-лица или органично звучащие голоса, эта функция может быть использована хакерами для имитации личных данных в ходе супер-персонализированной социальной инженерии следующего поколения и фишинговых кампаний, которые могут стать такими опасными и обманчивыми, как никогда прежде в истории. Это требует внедрения высокотехнологичных механизмов защиты данных, которые могут нейтрализовать потенциальные риски, связанные с хакерской тактикой, поддерживаемой ИИ.
В следующем разделе вы можете прочитать о важных шагах по предотвращению утечки данных в здравоохранении…