ИИ трансформирует здравоохранение, позволяя системам анализировать, прогнозировать и реагировать более разумно. От улучшения диагностики и результатов до улучшения опыта пациентов и ускорения открытия лекарств, случаи использования ИИ в практике здравоохранения уже в действии. Ведущие больницы, такие как клиника Майо, Джонс Хопкинс и Кливлендская клиника, внедряют эти случаи использования на практике. Прочитайте блог, чтобы изучить, как ИИ применяется в реальных медицинских учреждениях с реальными примерами.

Независимо от того, являетесь ли вы поставщиком медицинских услуг или энтузиастом технологий, интересующимся случаями использования ИИ в здравоохранении, вы, возможно, спросили: «Ай просто шумиха, или это действительно может улучшить уход за пациентами?»

Дело в том, что большинство из того, что вы слышите об использовании AI в здравоохранении Будь то улучшение опыта пациентов или лечение пациентов с точностью, ИИ в случаях использования в здравоохранении может помочь достичь всего.

Такие больницы, как клиника Майо и Джонс Хопкинс, используют его для раннего выявления заболеваний, персонализации лечения и снижения перегрузки персонала, что является ярким примером применения ИИ в здравоохранении.

К концу этого блога вы узнаете 9 лучших практических примеров использования ИИ в здравоохранении с простыми объяснениями, охватывающими, как они появились, что это за случай использования, как он работает и его преимущества с примерами из реального мира. Стратегия развития программного обеспечения здравоохранения.

Короче говоря, это руководство дает вам ясность, доказательство и направление, независимо от того, оцениваете ли вы инструменты ИИ, пытаетесь ли упростить операции или хотите предложить лучшие результаты.

9 лучших случаев использования ИИ в практике здравоохранения

ИИ преобразует предоставление медицинских услуг, поддерживая клинические решения, определяя возможности с помощью операционной аналитики и улучшая рабочие процессы. Давайте рассмотрим 9 лучших реальных случаев использования ИИ для решения проблем здравоохранения. Медицинская промышленностьИспользуя которые поставщики видят превосходство в уходе за пациентами:

1. ИИ для раннего выявления заболеваний в медицинской визуализации

Согласно исследованиям BMJ Quality & Safety, ежегодно почти 795 000 американцев либо погибают, либо навсегда становятся инвалидами из-за неправильной диагностики. При серьезных заболеваниях радиология составляет основную долю в возникновении диагностических ошибок. Это происходит из-за усталости, создаваемой управлением сотнями сканирований, проводимых ежедневно.

Следовательно, он просил о появлении случаев использования ИИ при выявлении заболеваний, в частности, с помощью анализа данных медицинской визуализации.

Решение для визуализации на основе ИИ построено с использованием моделей машинного обучения, особенно алгоритмов глубокого обучения, которые обучаются на тысячах аннотированных изображений для выявления аномалий, таких как рак, пневмония, инсульты, кровоизлияния или переломы, которые рентгенологи могут пропустить. Эти модели могут отмечать аномалии в считанные секунды, помогая врачам диагностировать быстрее и с большей точностью.

Благодаря этой возможности этот вариант использования ИИ для выявления заболеваний может в основном использоваться в областях здравоохранения, таких как:

• Радиология для обнаружения признаков заболевания от МРТ, КТ и рентгеновской интерпретации
• Онкология для обнаружения опухоли
• Неврология для диагностики инсульта
• Пульмонология для выявления признаков пневмонии и гриппа (например, COVID-19)

Таким образом, если вы планируете использовать этот вариант использования ИИ в своих операциях в области здравоохранения, вы можете извлечь выгоду из:

• Более быстрые и точные диагнозы
• Снижение диагностических ошибок и ложных отрицательных результатов
• Обеспечивает раннее вмешательство, спасает жизни и сокращает расходы на лечение.

2. прогнозирование результатов пациента с помощью AI Analytics

Данные Центров по медицинскому обслуживанию и медицинской помощи (CMS), выделенные AMCM, показывают, что каждый год около 3,8 миллиона пациентов в регионе США реадмиссируются в течение 30 дней после выписки. Эта реадмиссия стоит больницам около 52,4 миллиарда долларов. Это происходит из-за плохого ухода за пациентами и может быть смягчено, если правильные меры будут применены во время выписки.

Эта серьезная проблема реадмиссии пациентов в течение 30 дней после выписки требует внедрения аналитических решений ИИ, которые помогают прогнозировать результаты лечения пациентов.

Этот ИИ-мощный предсказатель Решение Data Analytics Использует анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект и статистические модели для оценки данных пациентов из связанных данных EHR, жизненно важных показателей, результатов лабораторных исследований и даже данных носимых устройств. Этот анализ помогает прогнозным моделям выявлять риски, такие как шансы на реадмиссию или передачу ICU, смертность или осложнения.

Многие организации здравоохранения предпочитают использовать эту интеллектуальную прогностическую систему в своих областях, таких как:

• Отделения неотложной и интенсивной помощи (ICU)
• Кардиология предсказывает риск сердечной недостаточности
• Оперативное восстановление палат
• Программы хронической помощи

Если правильно использовать этот вариант использования, это может принести пользу вашей организации с точки зрения:

• Обеспечение проактивного ухода сверхреактивные методы лечения
• Помогая врачам персонализировать планы ухода через стратификацию риска
• Снижение предотвратимых осложнений и госпитализации

3. Виртуальные помощники по здравоохранению для поддержки пациентов 24/7

Более того, многие больницы сталкиваются с нехваткой врачей, эквивалентных врачам на полный рабочий день (FTE), что отчасти может быть решено с помощью инновационных методов. поставщик услуг по разработке программного обеспечения для здравоохранения Это число может достичь 11 миллионов во всем мире к 2030 году и 187 130 к 2037 году только в США.

Этот недостаток в вашей больнице может привести к плохому опыту пациента, если нет никого, кто мог бы ответить на вопросы пациента, если бы ему нужно было быстро решить свои проблемы со здоровьем.

В этом случае инвестиции в виртуальных помощников по здравоохранению (независимо от того, будут ли они вкладываться в виртуальные помощники по здоровью). Развитие AI Agent или помощники чат-бота с искусственным интеллектом. Агенты ИИ/ассистенты обучаются на обширных наборах данных и используют NLP для понимания запросов пациентов и ответа на них. При интеграции с EHR или больничными ERP или CRM-системами он может взаимодействовать с пациентами в разговорной форме, понимать контекст и предоставлять точные, основанные на фактических данных ответы.

Поэтому многие больницы предпочитают использовать виртуальных помощников для:

• Клиники первичной медико-санитарной помощи и телемедицинские платформы
• Услуги по охране психического здоровья (чат-боты на основе КПТ)
• Хроническое управление
• Амбулаторные последующие услуги

Вы также должны рассмотреть возможность внедрения виртуальных помощников по здоровью (будь то агенты ИИ или чат-боты), чтобы обеспечить поддержку пациентов 24/7. 

• Уменьшает время ожидания и нагрузки на call-центр
• Снижает нагрузку на стойку регистрации и медсестер
• Улучшает вовлеченность и удовлетворенность пациентов
• Доступные советы по здравоохранению в любое время и в любом месте

4.Ускорение обнаружения лекарств с помощью моделей ИИ

Традиционно для вывода нового препарата на рынок требуется от 10 до 15 лет, поскольку он включает в себя этапы, включая фундаментальные исследования, доклинические разработки, фазы клинических испытаний (от I до III), и, наконец, нормативный обзор и одобрение.

Что, если, скажем, есть способ минимизировать время обнаружения лекарств?

Да, это верно. Если искусственный интеллект с использованием заемных средств будет использоваться в процессах обнаружения лекарств, он потенциально может сократить сроки обнаружения вдвое к 2030 году. Не только это, использование рабочих процессов с поддержкой ИИ может сократить время и стоимость доставки новой молекулы на доклиническую стадию кандидата до 40%.

Модели ИИ сокращают сроки обнаружения лекарств, включая анализ больших данных геномных данных, белковых структур и путей заболевания; интеграцию прогнозных моделей, чтобы знать, как цели реагируют на вмешательство; включая виртуальный скрининг соединений; и использование Генерирующий ИИ в здравоохранении Кроме того, ИИ может помочь проводить доклинические исследования (такие как прогнозирование токсичности, идентификация биомаркеров и т. Д.) и клинические испытания (включая оптимизацию дизайна испытаний, набор пациентов, мониторинг в режиме реального времени, анализ данных и перепрофилирование лекарств).

Многие специалисты в области здравоохранения и биоисследователи используют эти модели ИИ, специализирующиеся на открытии лекарств в таких областях, как:

• Онкология для идентификации лекарственных средств, оптимизации соединений свинца и прогнозирования эффективности и токсичности лекарств
• Редкий контроль заболеваний для ускорения идентификации потенциальных кандидатов на лекарства, оптимизации дизайна клинических испытаний и персонализации лечения
• Вирусологические исследования для более быстрого выявления противовирусных соединений, прогнозирования структур вирусных белков, перепрофилирования лекарств, противовирусных препаратов широкого спектра действия и многое другое.
• Нейробиология исследования путем выявления новых кандидатов на лекарства, перепрофилирование существующих соединений и моделирование прогрессирования заболевания для сложных расстройств, таких как болезнь Альцгеймера и Паркинсона.

Многие медицинские и биоисследовательские фирмы предпочитают использовать Модели ИИ в открытии лекарств и клинических испытаниях, чтобы получить преимущества, такие как:

• Сокращение затрат на разработку лекарств и времени
• Повышение показателей успеха за счет фильтрации бедных кандидатов на ранней стадии
• Обеспечить более быструю реакцию на возникающие заболевания

5. Автоматизация административных задач здравоохранения

Согласно одному исследованию, медицинские работники тратят 35% своего времени, почти 15 часов в неделю, на бумажную работу и административные задачи. Это общий обзор. Если мы проверим врачей, работающих в области специализированной помощи, такой как реабилитация, вы можете обнаружить, что они тратят по крайней мере 19 часов в неделю на эти задачи, согласно отчету о компенсациях врача Medscape.

Все это может привести к выгоранию и снижению терпения, что может даже задержать уход за пациентами и привести к разочарованию административного персонала.

Вот где Автоматизация процессов на основе ИИ может играть важную роль в административных задачах больницы, включая извлечение данных, заполнение форм, обобщение бесед врача с пациентом и другие задачи клинической документации.

Вы можете использовать этот вариант автоматизации рабочего процесса на основе ИИ в:

• Амбулаторные клиники и частные практики с планированием назначения, документацией EHR, приемом пациентов и сортировкой
• Административные отделы больницы с планированием персонала, управлением кроватями и ресурсами, автоматизацией цепочки поставок
• Страховые и расчетные офисы с обработкой претензий, медицинским кодированием и предварительным разрешением
• Рабочие процессы Telehealth, такие как виртуальные проверки и последующие наблюдения, согласие и документация, а также транскрипция и обобщение в реальном времени. 

Если вы используете автоматизацию на основе ИИ стратегически, вы можете извлечь выгоду из:

• Сокращение административной нагрузки на персонал
• Повышение точности и согласованности документации
• Улучшение удовлетворенности работой врачей в области ухода за пациентами
• Экономия времени на административные задачи здравоохранения

6. Обработка и выявление мошенничества с использованием ИИ

Хотя требования медицинского страхования помогают пациентам получить средства для улучшения ухода, некоторые также используют их в мошеннических действиях. Если мы видим цифры, то только в США мошенничество и злоупотребления в отношении медицинских требований составляют от 3% до 10% от общих расходов на здравоохранение, что потенциально приводит к потере 300 миллиардов долларов в год. Миллиман)

Это серьезная проблема, с которой должны иметь дело фирмы, предоставляющие медицинскую страховку, и руководящие органы. Именно здесь системы обработки претензий и обнаружения мошенничества на основе ИИ появляются в качестве варианта использования ИИ для решения проблем в здравоохранении.

ИИ революционизирует управление страховыми претензиями, ускоряя утверждения и ловя мошеннические претензии до их появления. Прогнозная аналитика в страховании Автоматизация управления и обработки претензий.

Обученная массивному набору данных о мошенническом поведении и потенциальных ошибках, система обработки и обнаружения претензий на основе ИИ анализирует массивные входящие данные обработки и отмечает мошеннические шаблоны в выставлении счетов, диагностике и претензиях на обслуживание. Кроме того, она также автоматизирует законные утверждения претензий, что сокращает время обработки.

Этот вариант использования очень ценен для:

• Страховые компании делают это, автоматизируя рассмотрение претензий, обнаружение аномалий, ускорение возмещения и использование прогнозной аналитики.
• Сторонние платежные услуги с интеллектуальным скруббингом претензий, проверками соответствия требованиям в режиме реального времени, распознаванием шаблонов мошенничества и автоматизированной обработкой обращений.
• Отделы финансов больниц с оптимизацией цикла доходов, мониторингом мошенничества и отходов, подготовкой аудита и прогнозированием отказа.
• Государственные программы здравоохранения (например, Medicare) с крупномасштабным наблюдением за мошенничеством, ненадлежащим сокращением платежей, обеспечением соблюдения политики и распределением ресурсов.

Используя управление претензиями на основе ИИ, эти медицинские организации могут извлечь выгоду из:

• Более быстрые циклы возмещения
• Меньше жалоб и споров
• Снижение финансовых рисков

7.Персонализированные планы лечения с помощью точной медицины

Существуют «единоразмерные» лекарства от некоторых заболеваний и симптомов, но как насчет пригодности этих лекарств для всех типов пациентов? Это может работать на массы, но как насчет тех немногих, у кого есть особые состояния здоровья, аллергия и редкие заболевания?

Следовательно, существует необходимость в персонализированных планах лечения с помощью точных лекарств, которые производятся для определенных видов.

Это означает использование ИИ для обеспечения действительно персонализированного ухода, анализируя генетику пациента, образ жизни, историю болезни и текущие симптомы, чтобы адаптировать варианты лечения.

И как это делает ИИ? Инструменты ИИ обрабатывают геномные данные и сопоставляют их с клиническими базами данных, чтобы предлагать оптимальные методы лечения или прогнозировать лекарственные реакции. Это часто интегрируется с фармакогеномикой и системами EHR.

Благодаря такой природе ИИ в точной медицине и персонализированных планах ухода может работать лучше всего для:

• Клинические испытания
• Онкология для таргетной терапии и иммунотерапии
• Кардиология для управления гипертонией и холестерином
• Психическое здоровье для подготовки генетических ответов на антидепрессанты
• Редкие и генетические расстройства

Когда вы используете индивидуальные планы лечения на основе ИИ и точные лекарства, вы получаете выгоду от:

• Более высокая эффективность лечения с меньшим количеством побочных эффектов
• Сокращение числа судебных и ошибочных предписаний
• Поддержка лучших клинических результатов и доверия пациентов

8. Роботизированная хирургия и помощь

Медицинские ошибки были серьезной проблемой в категории общественного здравоохранения. Здесь медицинские ошибки могут быть хирургическими, диагностическими, медикаментозными, отказом оборудования или многими. В этом конкретном случае хирургическая ошибка может лишить жизни пациента.

Согласно отчету Национальной медицинской библиотеки, в США около 400 тыс. госпитализированных пациентов страдают от предотвратимого вреда, и более 200 тыс. смертей происходят из-за предотвратимых медицинских ошибок. Эти ошибки обходятся системе здравоохранения в 20 млрд долларов ежегодно, при этом дополнительные расходы на здравоохранение составляют от 35,7 до 45 млрд долларов ежегодно.

Более того, нехватка квалифицированных хирургов - это другое дело. Данные говорят о том, что к 2030 году будет нехватка от 19 800 до 29 000 хирургов.

Это требует появления и более широкого внедрения случаев использования роботизированной хирургии под руководством ИИ.

Роботизированное хирургическое оборудование на базе ИИ сочетает в себе ИИ Компьютерное зрение3D-картирование и данные датчиков, которые помогают хирургам выполнять минимально инвазивные процедуры с улучшенным контролем и точностью.

Эти роботизированные системы с искусственным интеллектом обеспечивают обратную связь в режиме реального времени, стабилизацию движения и улучшенную визуализацию для минимально инвазивных операций.

Видя точность роботизированной хирургии, многие медицинские учреждения видят потенциал в этом случае использования. Некоторые из популярных включают:

• Урология и гинекологические операции
• Ортопедия для замены суставов
• Кардиоторакальная хирургия
• Офтальмологическая хирургия или глазная хирургия
• Микрохирургия и нейропроцедуры

Больницы, которые приняли роботизированные хирургические системы на основе ИИ, получают выгоду от:

• Уменьшение хирургических ошибок и более быстрое восстановление
• Более короткое пребывание в больнице и меньше послеоперационной боли
• Поддерживает высокоточные микрохирургии, выходящие за рамки человеческих возможностей

9. Дистанционный мониторинг пациентов с помощью устройств AI и IoT

Медсестринский персонал в здравоохранении играет важную роль в обеспечении практического ухода за пациентами, таких как введение лекарств, мониторинг жизненно важных признаков, управление ранами и помощь в повседневной жизни.

Если посмотреть данные, в среднем на общие и хирургические отделения приходится от 1 медсестры до 4-6 пациентов. В отделении интенсивной терапии - 1 медсестра не менее 2-3 пациентов, а при длительном лечении - 1 медсестра на каждые 40 пациентов.

Нехватка медперсонала может привести к неэффективному уходу за пациентами и плохому опыту работы с пациентами в вашей организации. В этом случае внедрение устройств ИИ и IoT в уходе за пациентами играет жизненно важную роль, позволяя осуществлять удаленный мониторинг пациентов в режиме реального времени. С помощью этого дистанционного мониторинга пациентов с поддержкой ИИ и IoT нехватка медперсонала для ухода за пациентами заполняется, будь то в стационаре или кто-то, кто ухаживает на дому.

Носимые устройства, такие как умные часы и другие устройства IoT для здравоохранения (например, глюкометры, умные ингаляторы и т. Д.), Отправляют непрерывные данные в системы ИИ, которые контролируют жизненно важные показатели, помечают ранние предупреждающие знаки и вызывают предупреждения для врачей или лиц, осуществляющих уход, для дальнейших процессов.

Эти типы случаев использования более важны в таких областях здравоохранения, как:

• Кардиология для выявления аритмии, мониторинга артериального давления и многое другое.
• Эндокринология для управления диабетом
• Пульмонология для мониторинга ХОБЛ и астмы
• Мониторинг программ пост-оп восстановления

Благодаря внедрению систем дистанционного мониторинга пациентов с поддержкой ИИ и IoT в этих областях они могут извлечь выгоду из:

• Снижение реадмиссии в больницы и посещений скорой помощи
• Проактивное управление хроническими состояниями
• Информации о здоровье в реальном времени для пациентов

7 реальных примеров ИИ в здравоохранении

Упомянутые выше примеры использования ИИ в здравоохранении — это не просто вымышленные или бумажные решения; они также актуализируются для реальных приложений многими ведущими организациями здравоохранения. Итак, давайте рассмотрим 7 реальных примеров ИИ в медицинских учреждениях:

1. Клиника Майо (США) использует ИИ для выявления сердечных заболеваний от ЭКГ

Клиника Майо является пионером в принятии новейших технологий для улучшения ухода за пациентами. С командой кардиологов, которая ежегодно лечит более 100 000 взрослых и детей, клиника Майо использует ИИ в исследованиях кардиологии и клинической практике, используя 7 миллионов ЭКГ для анализа обширных данных пациентов для выявления пациентов с потенциальными признаками инсульта и риска сердечных заболеваний, таких как дисфункция левого желудочка и фибрилляция предсердий (AFib).

Удивительно, но он определил это состояние 93% времени с точностью., По сравнению с точностью маммографии в 85% случаев, они также интегрировали этот ИИ в часы Apple своих пациентов, чтобы отметить слабые сердечные насосы (потенциальный признак низкой фракции выброса желудочков).

Клиника Майо не только использовала этот случай использования изображений ИИ для выявления заболеваний в сердечно-сосудистой медицине, но и в неврологии, онкологии и радиологии.

[Источник: Mayo Clinic News Network]

2. Больница общего профиля использует ИИ для раннего выявления рака легких с помощью сканирования LDCT

Массовый общий онкологический центр, известный тем, что он занимается всем, от самых редких видов рака до самых сложных, начал использовать ИИ для раннего выявления рака легких.

Хотя мандат, предусмотренный рекомендацией общественного здравоохранения по сканированию ЛДКТ на людях в возрасте от 50 до 80 лет, потребляющих табак, показал снижение смертности от рака легких на 24%, число пациентов, обнаруженных для рака легких, все еще растет. Эти цифры включают даже тех, кто не использует табак. Так, доктор Секвист выделил его как мотив использования ИИ для точного прогнозирования потенциальных рисков среди более широкой популяции.

Для этого Mass General Hospital объединилась с MIT для исследования инструмента ИИ под названием «Медицинский институт». СибилЧто интересно, это не зависит от истории болезни пациента или даже от вклада рентгенологов; это просто работает непосредственно от сканирования и вписывается в стандартные рабочие процессы радиологии.

[Источник: Mass General Brigham Newsroom]

3 Стэнфордская медицина использует ИИ для исследований, связанных с перепрофилированием лекарств

Стэнфордская медицина определила, что почти 5 миллионов смертей связаны с устойчивостью к антибиотикам во всем мире каждый год. Поэтому для решения этой проблемы в сотрудничестве с Университетом Макмастера Стэнфордская медицина разработала Синтемол, Модель генеративного ИИ, которая создает совершенно новые соединения антибиотиков за пределами существующих баз данных. Эта модель обучена на 130 000 молекулярных строительных блоках и наборе проверенных химических реакций.

Используя данные обучения и передовые алгоритмы, которые просеивали 100 миллионов известных соединений, удалось создать около 25 000 возможных антибиотиков с их процессами изготовления менее чем за 9 часов.

SyntheMol произвел около 70 молекулярных кандидатов. Из них 58 были синтезированы, а шесть показали сильную активность против Acinetobacter baumannii, смертельной, лекарственно-устойчивой бактерии.

Два из этих соединений не только работали, но и были водорастворимыми и прошли тесты на токсичность у мышей. Некоторые показали эффективность против других опасных патогенов, таких как E. coli, Klebsiella pneumoniae и MRSA.

Это ускоряет открытие лекарств на ранней стадии, предлагая мощный путь, когда перепрофилирование лекарств не достигает цели.

[Источник: Стэнфордский медицинский центр новостей]

4. NHS Великобритании использует виртуальных помощников с искусственным интеллектом для сортировки пациентов и назначения

В 2024 году в отделениях A&E было около 300 смертей в неделю из-за длительного ожидания.

Более того, существующие системы оставляли пациентов в замешательстве, поскольку они давали смешанные сообщения. Например, кампании общественного здравоохранения, упомянутые в нем, были ориентированы на пациентов, чтобы сначала проконсультироваться с аптекой, в то время как алгоритмы 111, учитывающие риск, заставляли пациентов видеть своего врача общей практики или обращаться к A & E. Не только это, старая система упоминала общую «8 утра схватка» для слотов для врачей общей практики и использовалась для отправки скорой помощи для некритических пациентов, что тратило ресурсы.

Несоответствие между услугами NHS 111, 999 и GP привело к несовместимым и непоследовательным оценкам, повторяющимся процессам, задержкам в уходе, перегруженному персоналу и плохому опыту пациентов. Кроме того, оценки на переднем крае часто являются жесткими и безличными, их трудно обновлять или настраивать и неэффективны в адаптации к нюансам пациента.

Затем, в Великобритании NHS увидел анализ TBI, который показал многообещающее влияние инвестиций в ИИ на услуги навигации пациентов, которые могут высвободить 29 миллионов назначений GP ежегодно и достичь прироста производительности в 340 миллионов фунтов стерлингов в год для неклинических работников через услуги GP и NHS 111.

Они используют решения ИИ (больше похожие на виртуальную помощь). модернизировать систему здравоохранения автоматизировать сквозную навигацию пациентов и увеличить принятие клинических решений с помощью сортировки пациентов, разработать план закупок и многое другое. 

(Источник: Институт глобальных изменений Тони Блэра)

5. Blue Cross Blue Shield использует ИИ для проверки претензий и выявления мошенничества

Мошенничество в системе здравоохранения может стоить миллиарды долларов, около 3-10% расходов каждый год.Большинство случаев мошенничества в здравоохранении вызваны не больницами или ошибками выставления счетов врачами, а больше криминальными организациями.

«Эти преступные организации покупают данные о здоровье в темной сети, выдают себя за клиницистов, а затем подают поддельные заявления о медицинском страховании, используя эти данные», — сказала Дженнифер Стюарт, старший директор по расследованию и профилактике мошенничества в Blue Cross Blue Shield в Массачусетсе.

Blue Cross Blue Shield решила заставить ИИ работать над тем, чтобы остановить преступные сети, чтобы сэкономить миллионы долларов.

С помощью этого решения ИИ они могут выполнить задачи оценки мошенничества с претензиями за день, который раньше занимал недели, чтобы сделать вручную. Кроме того, почти 65-70% потенциальных клиентов, полученных от алгоритма, были подтверждены случаи мошенничества и злоупотреблений. Медленно этот алгоритм поможет системе учиться и развиваться со временем и получить более точную информацию о мошенничестве с претензиями в области здравоохранения.

[Источник: Служба новостей Синего Креста Голубой щит Массачусетса]

6. MD Anderson Cancer Center персонализирует планы лечения рака с помощью ИИ

MD Anderson Cancer Center является мировым лидером в области лечения рака и исследований. Он использует ИИ для персонализации онкологии в клинических операциях и уходе за пациентами. На переднем крае злокачественных новообразований ЦНС и компьютерной визуализации доктор Цзинфэй Чунг использует ИИ и моделирование на основе изображений для обнаружения опухолей, оценки ответов на лечение и снижения токсичности.

Они изучают инициативы, основанные на ИИ, для повышения как заботы, так и эффективности. Некоторые из основных инициатив в области ИИ включают:

• Пилотный проект по генерации искусственного интеллекта, который слушает беседы между врачом и пациентом и транскрибирует заметки о консультациях для EHR. Это помогает врачам проводить больше времени с пациентами, уменьшая их административное бремя.
• Прогнозная аналитика анализирует тенденции в области данных о здоровье, чтобы выявить людей с высоким риском падения и поддержать своевременные вмешательства в больничных условиях.
• Глубокое обучение практически расширяет свой опыт лучевой терапии в недостаточно обслуживаемых областях, которые не имеют доступа к специализированной помощи при раке.
• Обработка естественного языка сканирует заметки провайдера и данные пациентов, чтобы ускорить совпадения клинических испытаний, и это тоже более точно.
• Алгоритмы ИИ, которые предсказывают продолжительность операции и время амбулаторного лечения, приводят к улучшению рабочих процессов (с планированием автохирургии) и сокращению времени ожидания пациента.

Все это возвращается к одной вещи: сделать уход более личным, более эффективным и доступным для большего количества людей. Взаимодействие в здравоохранении функций.

[Источник: MD Anderson Cancerwise Story]

7. Kaiser Permanente использует ИИ и дистанционный мониторинг для отслеживания хронических пациентов

Медицинская группа Mid-Atlantic Permanente Medical Group (MAPMG) переносит лечение из клиник в дома с использованием передовой телемедицины. Их программа дистанционного мониторинга пациентов использует портативные устройства для отслеживания частоты сердечных сокращений, артериального давления и уровня кислорода и даже выявления рисков инсульта или сердечного приступа.

Кардиологи из MAPMG используют эту технологию для мониторинга пациентов с хроническими заболеваниями сердца. Одна система отслеживает внезапное увеличение веса с помощью интеллектуальных весов, чтобы поймать ранние признаки задержки жидкости. Другая фиксирует сердечную активность в течение дня, в отличие от стандартных ЭКГ, которые предлагают только снимок.

После успеха они запустили аналогичную программу для пациентов с высоким кровяным давлением. Цель состоит не только в том, чтобы сократить посещения больниц, но и помочь пациентам оставаться активными участниками собственного ухода. И во многих случаях такой вид мониторинга в режиме реального времени на дому может спасти жизнь.

[Источник: Корпоративные коммуникации в странах Центральной Атлантики]

Заключительные мысли об использовании ИИ в здравоохранении

В здравоохранении сейчас происходит много всего, и ИИ, очевидно, играет большую роль, чем когда-либо прежде. Интересно то, что это происходит не только в лабораториях или командах исследований и разработок; больницы, клиники и группы по уходу используют ИИ очень реальными, практическими способами.

Мы рассмотрели несколько мощных примеров, от диагностики до удаленного мониторинга, и есть вероятность. Некоторые из них заставили вас задуматься о собственной настройке. Возможно, есть возможность автоматизировать больше или использовать данные более умным способом.

Короче говоря, стоит изучить, как ИИ может выглядеть внутри вашей организации на ваших условиях.

Сделайте свои операции в области здравоохранения ИИ-с помощью инвентаризации ума

Если вы думали: «Мы должны что-то делать с ИИ», но не поняли, с чего начать, то вы не одиноки. Многие медицинские команды чувствуют то же самое. Правда в том, что ИИ больше не является какой-то далекой, сложной технологией. Он уже решает реальные проблемы в больницах, как и ваша, и чем дольше вы ждете, тем шире этот разрыв.

Инвентаризация, как ведущий Компания AI Development, не просто создает инструменты ИИ, но помогает организациям здравоохранения понять, что стоит строить и почему. Иногда это автоматизация мелких вещей, которые замедляют работу вашей команды. В других случаях это полное решение, которое меняет то, как предоставляется уход.

FAQs на AI в здравоохранении