ככל שהנגישות והנפח של נתוני בריאות גדלים, למידת מכונה הופכת לכלי חשוב באבחון רפואי. למידת מכונה עוזרת לבנות ולנתח נתוני בריאות, כך שארגוני בריאות יכולים להשתמש בהם כדי לקבל החלטות מדויקות ומהירות יותר – בין אם זה אבחון באמצעות רצף גנומי, גילוי סרטן בשלב מוקדם או הדמיות לב.
עם מודלים מותאמים אישית של למידת מכונה, מודלים של AI שנבנו למטרות בריאות ספציפיות יכולים לנתח נתונים תוך דקות, במקום שבועות או חודשים, כדי לסייע לעובדי שירותי הבריאות להאיץ את האבחון ולאפשר התערבות מוקדמת. מערכי הנתונים ההולכים וגדלים של מידע דיגיטלי הקשור לבריאות המטופל, הביקוש הגובר לרפואה מותאמת אישית והביקוש הגובר להפחתת הוצאות הטיפול הם חלק מהכוחות המניעים העיקריים של צמיחת השוק בפלח זה. החדשות הגדולות הן ששימוש בבינה מלאכותית ליצירת תהליכים ותזרימי עבודה חכמים יכול להפוך את שירותי הבריאות ליעילים יותר ומותאמים אישית.
כיצד בינה מלאכותית משנה את האיכות של שירותי הבריאות
פתרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה ממשיכים לשנות את האופן שבו שירותי הבריאות מועברים. ארגוני בריאות המשיכו לאורך השנים לצבור מערכי נתונים עצומים בצורה של רישומי בריאות ותמונות, נתוני אוכלוסיה ונתוני ניסויים קליניים. טכנולוגיות AI מתאימות היטב לנתח את הנתונים הרבים הללו כדי לחשוף דפוסים ותובנות שאחרת לא היה ניתן לנתח. כעת עם למידה עמוקה מ-AI, ארגוני בריאות מסוגלים לפתח אלגוריתמים שיעזרו להם לקבל החלטות קליניות טובות יותר ולשפר את חוויות הבריאות. הבינה המלאכותית העולמית בגודל שוק שירותי הבריאות הוערכה ב-10.4 מיליארד דולר בשנת 2021 והיא צפויה להתרחב בשיעור צמיחה שנתי מורכב (CAGR של 38.4% מ-2022 עד 2030). דבר אחד בטוח: מטיפול בבית חולים למחקר קליני, פיתוח תרופות לחדר הניתוח, יישומי בינה מלאכותית יכולים לחולל מהפכה במתן שירותי הבריאות – כדי להגביר את הפרודוקטיביות ולשפר באופן דרמטי את חוויות המטופלים.
קרדיט: ADVANTECH
היתרונות של שימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות
לבינה מלאכותית יש את האפשרות להשפיע בצורה חיובית עצומה על רופאים ומטופלים כאחד. בגלל היכולת לאסוף ולנתח כמות עצומה של נתונים מגוונים, בינה מלאכותית מתאימה באופן מושלם להניב אבחונים מהירים ומדויקים יותר עבור פלח רחב יותר של האוכלוסייה. אוכלוסיות שאין להן כיום גישה לשירותי בריאות מיוחדים יכולים להרוויח מהניסיון הזה באמצעות AI. היתרונות של שימוש בבינה מלאכותית בבריאות על ידי יישום למידת מכונה על מערכי נתונים גדולים, ארגוני שירותי בריאות יכולים למצוא תובנות מדויקות יותר מהר ומדויק יותר עם בינה מלאכותית, מה שמאפשר שביעות רצון משופרת הן לבעלי עניין פנימיים והן למטופלים. על ידי ניתוח דפוסים בנתונים, טכנולוגיות בינה מלאכותית יכולות לעזור לארגוני בריאות להפיק את המיטב ממשאבי הנתונים שלהם המאפשרים את הגדלת היעילות והביצועים של זרימות עבודה קליניות ותפעוליות, תהליכים ופעולות פיננסיות. לעתים קרובות נתוני שירותי בריאות מפוצלים, נאספים ומאוחסנים בפורמטים שונים. על ידי שימוש בטכנולוגיות AI ולמידת מכונה, ארגונים מסוגלים לנתח ולהבין מאגרי מידע באופן יעיל יותר, כדי לקבל תמונה מאוחדת וברורה יותר של המטופלים שמסתתרת מאחורי הנתונים.
קרדיט: ADVANTECH
מגמות עיקריות ביישום AI בתחום הבריאות
- AI באבחון והדמיה
מגמת המפתח הראשונה במגמת יישומי AI המתפתחת בתחום הבריאות היא האופן שבו אלגוריתמי AI מפותחים לשימוש עם ציוד אבחון מסורתי לאורך תהליך ההדמיה. לדוגמה, ישנן מערכות בינה מלאכותית המסייעות במיקום המטופלים לפני ההדמיה כדי להגביר את העקביות. מערכות אלו מנצלות אז רשתות עצביות ללמידה עמוקה כדי לשחזר תמונות עם יכולת זיהוי טובה יותר של ניגודיות נמוכה, תוך הפחתת זמן קריאת רדיולוג, תוך השגת מינון קרינה ורעש נמוכים יותר. בנוסף, ישנן טכנולוגיות AI אבחנתיות שנכנסות לפעולה לקראת סוף תהליך ההדמיה. ניתן לראות זאת באמצעות פתרון שפותח על ידי Advantech ושותפתה, לפיו הפתרון מנתח צילומי חזה כדי לזהות בעיות ומדגיש מטופלים עם נגעים מסכני חיים לרדיולוגים לטיפול מיידי. זה מועיל מאוד למטופלים מכיוון שהוא מאפשר להם לקבל טיפול מהיר, שלא ניתן היה להשיג בזרימת העבודה המסורתית של כל הקודם זוכה.
- הגברת הטמעת פתרונות בינה מלאכותית בהדמיה בפעולות כירורגיות
תהליכי עבודה כירורגיים (לפני, במהלך ואחרי) ומערכות AI התומכות בתוצאות ניתוחיות טובות יותר מיושמות יותר ויותר. לפני הניתוח, AI תומכת במנתחים בתכנון שלהם על ידי הפיכת סריקות CT או MRI מסורתיות לשחזורים תלת מימדיים. מערכת הבריאות הלאומית (NHS) בבריטניה שיתפה פעולה לאחרונה עם חברה המשתמשת בסריקות מזוהות מרופאי NHS כדי ליצור שחזורים תלת מימדיים. פילוח התמונה התלת מימדי משמש לשחזור האיברים והוא נבדק על דיוק לפני השחזור. המודל משמש לאחר מכן מנתחים כדי להעריך את האנטומיה של המטופל כחלק מהתכנון שלהם לפני הניתוח. בהתקדם בתהליך הכירורגי, נעשה שימוש במערכות AI כדי לשפר את עקביות הטיפול בין מנתחים.
יישומים כמו יישומי הניווט הכירורגי של OrthoGrid מסייעים למנתחים אורטופדים בזמן אמת ועוזרים להם להפחית טעויות ולשפר את תוצאות המטופל. היישום מסוגל לעשות זאת ביעילות ללא תחרות מכיוון שהוא משתמש ב-USM-500 של Advantech , מחשב בעל ביצועים גבוהים בדרגה רפואית, כדי ללכוד תמונות בזמן אמת לעיבוד AI כדי לספק משוב מיידי. ה-eco system של OrthoGrid מפרשת, מתנחת ומעבדת נתונים קריטיים מתמונות רנטגן פלואורוסקופיות כדי שהמנתחים יוכלו לקבל החלטות קליניות מהירות יותר. לפני, במהלך ואחרי הניתוח, פלטפורמת האינטליגנציה הכירורגית של חברת Theator מאפשרת אנליטיקה של סרטוני הניתוח המוקלטים כדי ליצור בסיס נתונים מסרטוני אלה לניתוחים עדיתיים. פלטפורמת השליחה לקצה הניתוחית שלו לוכדת וידאו כירורגי תוך ניתוחי באמצעות, מוסמך NVIDIA, USM-500 כדי להקליט ניתוחים ב-4K. כל הניתוחים הם אנונימיים, מועלים לענן; מהענן, סרטונים מנותחים כדי לספק תובנות כגון אתגרים פרוצדורליים והערות המשפרים את העקביות והשונות בביצועים בביצועים כירורגיים והזדמנויות לשיפור. בסך הכל, הפלטפורמה תורמת להפחתת השונות הניתוחית ולשיפור הטיפול בחולים וכן ליעילות תפעולית.
קרדיט: ADVANTECH
- בינה מלאכותית בשירות הטיפול המונע
שימוש בבינה מלאכותית בשילוב predictive analysis מאפשר להבין יותר טוב כיצד העולם הגדול והנחקר שלנו משפיע על הבריאות שלנו. סוג זה של ניתוח מתמקד לא רק במובן מאליו – כמו המצבים הרפואיים שניתן לרשת על סמך הגנטיקה, אלא גם דברים הקשורים לגיאוגרפיה של הלידה שלנו, הרגלי אכילה, מקום עבודה, רמות הכנסה, מצבים משפחתיים ומצב נפשי – בעיקר גורמים שארגון הבריאות העולמי מגדיר כ”הגורמים החברתיים לבריאות” (SDoH) . המשמעות היא התפתחותן של מערכות חיזוי המופעלות על ידי AI שיכולות לצפות מתי אדם נמצא בסיכון לפתח מחלה כרונית בהתבסס על הנתונים ה”מורחבים” שלהם ולהציע אמצעי מניעה, לפני שהתנאים יחמירו. מקרה שימוש זה ראה ירידה בשיעורי הסוכרת ואי ספיקת לב – מצבים הקשורים מאוד ל-SDoH.
- בתי חולים מרושתים וטיפול מקושר
לצד טיפול בחולים, טיפולי חיזוי(Predictive care(יחוו פריצות דרך גם במקום בו כבר מתקיים הטיפול. עד 2030, בית חולים כבר לא יהיה אותו בניין יחיד המטפל במגוון רחב של מחלות. במקום זאת הטיפול יהפוך מבוזר יותר עם בתי חולים מורכבים גדולים יותר שיתמקדו בהליכים מורכבים ביותר, בעוד שמקרים פחות דחופים ינוטרו ויטפלו באמצעות מרפאות בריאות, מרכזי ניתוחי יום, מרפאות מומחים או אפילו בתים של אנשים. איך זה יתאפשר? מיקומים אלו יחוברו לתשתית דיגיטלית יחידה עם מרכז פיקוד מרכזי שינתח נתונים קליניים כדי לנטר את ההיצע והביקוש ברחבי הרשת בזמן אמת. בנוסף לשימוש ב-AI כדי לזהות חולים בסיכון להידרדרות, לרשת זו יהיה גם את המידע שתוכל לעקוף צווארי בקבוק במערכת ולהבטיח כי חולים ואנשי מקצוע בתחום הבריאות יופנו למקום בו ניתן לטפל בצורה הטובה ביותר או למקום בו הם נחוצים ביותר.
- חווית מטופל טובה יותר
ביכולת ללמוד מהנתונים הזמינים עבור כל מטופל, כל הליך וכל אבחון, מודלים של בינה מלאכותית יכולים ליצור חוויות המותאמות למטופל ומובילות לחוויות בריאות טובות יותר ותוצאות בריאותיות משופרות. יתרון לוואי הוא צמצום המחסור ברופאים ושחיקה המאפשרים למערכת להישאר בת קיימא כלכלית. סוגים אלה של מערכות מקושרות יתפרשו על פני קהילות, המופעלות על ידי טיפול מקושר ויקיפו אנשים, מקומות, חומרה, תוכנה ושירותים – יצירת רשתות טיפול אמיתיות שיהיו בעלות פוטנציאל לשפר את הבריאות והרווחה לאורך החיים.
