Тенденции в области технологий здравоохранения в 2023 году

Ожидается, что 2023 год укрепит отрасль здравоохранения прорывными открытиями и инновациями. Большинство основных изменений все еще ждут впереди! Ожидается, что будущие тенденции в области технологий здравоохранения принесут новые умопомрачительные возможности и стратегические прорывы.

В данной статье будут рассмотрены ключевые тенденции и трансформации медицинских технологий, ожидаемые в мире медицины в обозримом будущем. Общее внимание уделяется повышению качества и доступности медицинских услуг, а также прогнозированию и профилактике заболеваний, а не их лечению на поздних стадиях.

Рынок здравоохранения США растет быстрыми темпами: ожидается, что к 6 году стоимость национального продукта здравоохранения вырастет до 2026 триллионов долларов США. Есть много возможностей для здравоохранения, к которым никогда не поздно подготовиться. Убедитесь, что вы используете цифровые технологии и обеспечиваете больше бизнеса, более высокую эффективность персонала, лучшие финансовые результаты и улучшенный опыт ухода за пациентами.

Новые приложения ИИ и проблемы медицинского сообщества

Одна из самых быстрорастущих тенденций в области информационных технологий здравоохранения: в последние годы наблюдается быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ), и эта тенденция сохранится в 2023 году. Стоя среди многих отраслей, которые извлекают выгоду из ИИ, медицина в основном применяет его для глубокой диагностики и выявления заболеваний, но это не ограничивается ими. Например, IBM Watson является одной из платформ ИИ, уже доступных для бизнеса и здравоохранения (включая пользовательские медицинские программные решения).

Давайте посмотрим, какую поддержку ИИ может предложить здравоохранению и связанным с ним отраслям и как он может стать основной тенденцией в области технологий здравоохранения в будущем.

Компьютерный томографический анализ

С тех пор, как пандемия COVID-19 поразила население планеты, нагрузка на специалистов по компьютерной диагностике (радиологов) резко возросла.

Система, управляемая ИИ, может быть решением. Алгоритмы ИИ могут быстро обрабатывать компьютерные томографические сканирования тысяч пациентов, выявляя паттерны пневмонии, вызванные COVID-19, и сообщая об этом клиницистам. Это компенсировало бы нехватку квалифицированных людских ресурсов в этой области.

Инновационные проекты разворачиваются на наших глазах. Визуализация COVID-19, например, была создана как модель глубокого обучения для автоматического обнаружения паттернов COVID-19 на КТ-сканировании. Еще одним перспективным проектом для обработки компьютерной томографии является исследовательский проект InnerEye, поддерживаемый Microsoft.

Несмотря на то, что точность значительно улучшилась, радиологи по-прежнему обеспокоены тем, чтобы доверять 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 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 исследовательских данных, которые собираются традиционными способами.

Машинное обучение в биофармацевтике и медтехнике

Фармацевтическая промышленность будет использовать ИИ для открытия новых лекарств и успешно использовать преимущества определенных технологических тенденций в здравоохранении с 2023 года. Первая молекула препарата, изобретенная ИИ, была запатентована командой британских и японских ученых в январе 2020 года. Препарат был принят для тестирования на людях и будет использоваться для лечения обсессивно-компульсивного расстройства.

По состоянию на конец 2021 года другие многообещающие формулы также были обнаружены в результате лабораторных экспериментов с искусственным интеллектом, включая некоторые потенциальные лекарства от редких и очень опасных заболеваний.

Многие инновационные проекты используют методологии искусственного интеллекта и машинного обучения для расширения химических экспериментов и исследований медицинских препаратов, включая моделирование молекул и моделирование химических реакций в многофакторных средах.

Такой подход позволяет ученым минимизировать дорогостоящие эксперименты на месте с реагентами и высокотехнологичным лабораторным оборудованием, поскольку многие эксперименты можно проводить виртуально. Это также ускоряет открытие фундаментальных научных прорывов.

Робототехника для автоматизации рабочих процессов больниц

В 2023 году стартапы по всему миру будут инвестировать сотни миллионов в развитие проектов ИИ, включая различные виды роботизированных систем, что потенциально позволит им сократить расходы на наем квалифицированного персонала больницы.

Идея состоит не в том, чтобы заменить людей машинами, вызывая безработицу и снижение социальных стандартов, а в том, чтобы помочь медицинским учреждениям, которые уже испытывают острый дефицит медсестер и врачей из-за пандемии COVID-19, которая поставила всю систему здравоохранения под беспрецедентное давление. Узнайте больше о разработке медицинского HR-программного обеспечения, которое может помочь HR-специалистам справиться с кризисом медицинской рабочей силы в США.

Реализуя эти амбициозные планы, инновационные компании не должны забывать об ограничениях, которые медицинское сообщество оказывает на программное обеспечение на основе ИИ, его возможности и приложения. Существует безграничный потенциал для использования роботизированных помощников и автоматизированных систем в современной медицине: гигиена, хирургия, дистанционная диагностика и т.д., но благополучие медицинских работников и успешное лечение пациентов остаются важнейшими приоритетами системы здравоохранения.

Имея это в виду, управляемые ИИ и роботизированные системы будут использоваться для дополнения традиционных практик, а не для их замены, создавая мощное слияние прошлого и будущего. Сочетание смелых инициатив и их разумного регулирования является одной из главных тенденций цифрового здравоохранения в отрасли. Это позволит клиницистам максимально использовать передовые технологии, научиться применять их полезными и безопасными способами и избегать возможных рисков.

Чат-боты проверки симптомов

Чат-боты — это компьютерные приложения, поддерживаемые ИИ (иногда не полнокровный ИИ, а сложные алгоритмы), ведущие человекоподобные значимые разговоры с помощью голосового, текстового или опционного ввода.

Они становятся популярными и широко распространенными в каждой отрасли, включая здравоохранение и медицинский консалтинг. Такие решения, доступные 24/7 онлайн или через мобильные устройства, способны проводить предварительную медицинскую диагностику и рекомендации по здоровью на основе входных данных и жалоб пациента. Чат-боты также могут быть интегрированы с пользовательскими порталами пациентов для больниц и клиник.

Они могут помочь пациентам справиться с их состоянием здоровья и проблемами, даже при острых состояниях, когда медицинские помощники по какой-либо причине недоступны (например, вызванные стихийными бедствиями перегрузки колл-центров, часы пиковой или неоперационной работы и т. Д.).

Такие чат-боты могут помочь пациентам определить свои следующие шаги и побудить их обратиться за квалифицированной медицинской помощью, когда это необходимо. Тем не менее, необходимо соблюдать осторожность, так как они могут привести к дезинформации и неправильной самодиагностике. Мы все были там!

Глобализация требований к ИИ в здравоохранении

Могущественный альянс FDA США, Министерства здравоохранения Канады и Агентства по регулированию лекарственных средств и медицинских изделий Соединенного Королевства (MHRA) сформулировал десять руководящих принципов, которые могут лежать в основе разработки GMLP (Good Machine Learning Practice). 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 означает, что правительства очень серьезно относятся к возможностям и угрозам, связанным с ИИ, и предпочитают регулировать практику внедрения ИИ в здравоохранении как можно раньше.

Внедрение технологий, поддерживаемых ИИ, хакерами, нацеленными 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 атак на медицинские системы и кражи защищенной медицинской информации. Сложное вредоносное ПО на основе ИИ является реальной проблемой для медицинских специалистов по кибербезопасности и одной из растущих технологических угроз здравоохранению в 2022 году и далее.

Какие решения в области медицинских технологий находятся под угрозой? Почти 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 сложной социальной инженерии и фишинговых атак.

Из-за растущей способности ИИ имитировать фотореалистичные 3D-лица или органично звучащие голоса, эта функция может быть использована хакерами для моделирования личных идентичностей в ходе суперперсонализированных социальных инженерных и фишинговых кампаний следующего поколения, которые могут стать такими же опасными и обманчивыми, как никогда раньше в истории. Это требует внедрения механизмов защиты данных высокого уровня, которые могут нейтрализовать потенциальные риски, связанные с хакерской тактикой, поддерживаемой ИИ.