Helsevesenet er i ferd med å gjennomgå rask endring ettersom AI bringer nye muligheter

Du trenger ikke lete langt for å se eksempler på hvordan AI‑systemer skaper nye muligheter på tvers av bransjer. Helsevesenet er intet unntak. Dagens avanserte AI‑systemer omformer måten folk forebygger, diagnostiserer og behandler plager på. Her er hvordan AI skaper nye muligheter innen helsevesenet og hvordan det kan føre til et sunnere samfunn.

Kunstig intelligens

AI‑revolusjonen er godt i gang. Disse systemene gjør det mulig for helseleverandører å tilby sine tjenester mer effektivt og målrettet uten å øke kostnadene. Dermed kan de innføre et mer demokratisk og rettferdig helsevesen for verden.
Kunstig intelligens kommer i mange former. Noen systemer kan lære som en menneskelig hjerne, mens andre kan oppdage mønstre som er umulige for mennesker å merke. Dype læringsnettverk muliggjør raske, pålitelige helsetjenester som har potensial til å forbedre sikkerheten for alle.

AI forbedrer diagnostikk

Et av de første områdene der AI har gjort en forskjell i helsevesenet er diagnostikksektoren. Disse systemene kan overvåke og spore sanntidsdata og sammenligne dem med forhåndslærte modeller. Denne evnen gjør at systemene kan kryssreferere data for å finne korrelasjoner og andre særegne trekk. Allerede nå gjør AI‑diagnosesystemer sin vei inn i lokalsamfunn.

AI‑diagnostikk for øyepleie

Et perfekt eksempel på AI som forbedrer diagnostikkprotokoller ble nylig publisert i eClinicalMedicine. Studien¹, fremmet av Dr. Darren Ting fra University of Birmingham, integrerer en proprietær dyp‑læringsprotokoll for å lokalisere og diagnostisere øyeproblemer, inkludert bakterielle infeksjoner og keratitt.

Korneaulser som keratitt kan gå utover enkel ubehag. De kan føre til nedsatt syn og til og med blindhet. Det er for tiden den ledende årsaken til korneablindhet globalt, og analytikere spår at sykdommen vil spre seg i fremtiden. Derfor er det avgjørende å diagnostisere og behandle denne lidelsen så raskt som mulig.

Tings team klarte å lage og demonstrere en avansert AI‑algoritme som kunne forutsi keratitt og andre problemer i øyet på minutter. Algoritmen ble programmert med over 136 000 korneabilder sammen med andre viktige datapunkter. I tillegg ble 35 andre øyebaserte dyp‑læringsmodeller analysert som en del av tilnærmingen.

Resultatene var imponerende. AI‑en presterte jevnt på nivå med ekspertvurderere. Spesielt oppnådde systemet 89,2 % nøyaktighet, noe som overgikk fagpersonene som i gjennomsnitt hadde 82,2 %. AI‑algoritmen var også raskere til å diagnostisere problemene sammenlignet med øyepleie‑profesjonelle.

Resultatene fra denne studien viser hvordan en AI‑diagnose er foretrukket. For det første kan disse systemene sendes til avsidesliggende områder som ikke har tilgang til øyepleie‑profesjonelle og levere lignende, om ikke noe bedre, resultater, noe som åpner døren for bedre helsetjenester for alle.

Diagnostikk av lungekreft

Lungekreft er en annen stor helseutfordring som tar livet av omtrent 1,3 millioner mennesker årlig. Denne sykdommen ødelegger sine ofre, og i noen tilfeller er behandlingen like hard for pasientene. Heldigvis introduserer en ny studie fra University of Cologne’s Faculty of Medicine og University Hospital Cologne, med tittelen «Next generation lung cancer pathology: development and validation of diagnostic and prognostic algorithms», en ikke‑invasiv diagnostikkprotokoll som kan forbedre livet for millioner av rammede.
Studien introduserer et AI‑drevet system som vurderer en rekke egenskaper hos en pasient før den diagnostiserer lungekreft. Systemet er bemerkelsesverdig helt automatisert og testet med 89 % nøyaktighet. Når dette kombineres med systemets bærbarhet og det enorme antallet potensielle pasienter det kan hjelpe, representerer dette gjennombruddet en betydelig oppgradering av dagens standarder.

Oppdage medikamentfeil

Dessverre lider millioner av mennesker av medikamentfeil som følge av feildiagnostisering eller simpelthen menneskelig feil. Blant disse hendelsene er de som involverer anestesi de mest hyppige. Feiladministrerte medisiner kan føre til ytterligere komplikasjoner eller ineffektivitet, og etterlate pasienten med ubehag.

Det kan virke klønete eller uprofesjonelt for en ekspert å gi feil medikament, men det er viktig å forstå at administrasjonen av medisiner ofte skjer under svært tidskritiske og stressende forhold. I tillegg finnes det situasjoner hvor belysningen er utilstrekkelig eller lokalet er ustabilt, som i en krigssone.

En ny studie fra forskere ved University of Washington introduserer et AI‑drevet kamerasystem som kan bidra til å redusere disse feilene betydelig. Studien integrerer det første bærbare kamerasystemet som er designet for å gjenkjenne og identifisere legemidler basert på flere faktorer.

AI helsetjenester

I motsetning til forgjengere som bare krevde at fagpersonen verifiserte merkelappen, evaluerer det nye AI‑drevne systemet en rekke faktorer fra ampull- og sprøytestørrelse og -form til farge på ampullkappe, etikettstørrelse og mye mer. Systemet er også bygget for å ignorere bakgrunnsmedikamenter og kun fokusere på fremre sprøyte.

Forskerne brukte HD‑video samlet fra 418 medikamentuttak fra 13 anestesiologer. Disse prøvene kombinerte ulike miljøer og belysning for å sikre at algoritmen kunne identifisere medisiner under varierende forhold. Imponerende viste protokollen en sensitivitet på 99,6 % og en spesifisitet på 98,8 % ved oppdagelse av ampull‑byttefeil.

Studien viser hvordan AI‑systemer kan levere enestående nøyaktighet. Den demonstrerte også hvordan disse systemene kan forbedre menneskelige operasjoner i høy‑stress‑situasjoner. I fremtiden kan denne algoritmen kobles med andre løsninger, og hele prosessen automatiseres. For nå representerer denne strategien en betydelig oppgradering av helsevesenet som kan bidra til å redde mange liv fremover.

Overvåke behandlingsvirkning

En av de beste måtene AI‑teknologi forbedrer helsevesenet på, er ved å la forskere og fagpersoner bedre overvåke og spore behandlingsvirkningen. AI‑systemer hjelper fagpersoner med å diagnostisere og foreskrive medisiner mer nøyaktig, da de kan ta i betraktning enorme mengder data, inkludert familiehistorie og miljøfaktorer.
Når de er administrert, kan disse AI‑systemene brukes til å spore og registrere effektiviteten av hver dose. AI‑en kan deretter kryssreferere leveringsmetoder og medisiner for å finne mønstre og måter å forbedre resultatene på. Best av alt, mange AI‑programmer kan bruke simuleringer for å oppnå sluttresultatet, og dermed eliminere pasienttesting frem til de siste trinnene i prosessen.

AI‑bærbare enheter

Markedet for bærbare enheter er en annen sektor hvor AI‑fremskritt fortsetter å gjøre en forskjell. Markedet for wearables vokser av mange grunner. Nyere utviklinger har gjort teknologien smartere, billigere, enklere å bruke og mer komfortabel. Fra en klokke som sporer trening og søvn til spesialbygde biosensorer, vokser markedet for wearables.

En av hovedfaktorene bak veksten i wearables‑sektoren er AI‑integrasjon. AI‑drevne wearables åpner døren for smartere, mer lokalt kapable enheter. For tiden må de fleste wearables kontakte nettverket via internettjeneste for å fullføre prosessen.

AI‑drevne wearables har evnen til å beregne logikk lokalt. De gir økt sporbarhet og kan til og med overvåke dataene dine i sanntid for å gi nøyaktige vurderinger av helsen din. I tillegg har disse systemene blitt mindre, mer fleksible og enklere å bruke takket være fremskritt som LLM‑er, som gjør det mulig å kommunisere med enheten via stemme‑ eller tekstkommandoer.

AI helsetjenester

En studie publisert i Nature Electronics med tittelen “A wearable in-sensor computing platform based on stretchable organic electrochemical transistors” viser et stort gjennombrudd i produksjonen av disse enhetene. Studien går inn på en ny produksjonsprosess som muliggjør bøyelige og fleksible elektroniske komponenter. Disse stretchbare enhetene gir økt komfort og holdbarhet samtidig som produksjonskostnadene reduseres.
Forskerne i studien klarte å designe og bygge en fleksibel mikroelektronikkplattform som integrerte sensoring, beregning og stretchbarhet. Enheten ble brukt til å måle elektrofysiologiske signaler i sanntid. Den leverte nøyaktige avlesninger, og demonstrerte hvordan fleksible, elektronikkbaserte wearables er på horisonten.

Nye behandlingsprosedyrer

Et annet viktig område der AI har innvirkning, er bruken av nanopartikler og nanoboter. Disse små enhetene har funnet sin plass i legemiddelleveringssystemer. Nanoboter kan være mindre enn bredden på et menneskehår, noe som gjør dem ideelle for å levere medisiner til vanskelig tilgjengelige områder i kroppen.
Nylig har AI‑systemer blitt brukt til å styre og teste disse enhetene for legemiddellevering. Nanopartikler og -boter er ideelle for visse scenarier fordi de kan drive medisinen inn i hver krik og krok av et organ som leveren. Dette resulterer i en langt mer effektiv administrasjon.

Hvilke selskaper vil dra nytte av AI‑helse-revolusjonen?

Flere selskaper kan utnytte AI‑systemer for å forbedre sine produkter og resultater. Disse selskapene opererer i hele helsemarkedet og kan bruke AI‑systemer på ulike måter for å styrke inntektsstrømmen. Fra å forbedre diagnostikk til å utvikle nye behandlingsprosesser, vokser AI‑helsemarkedet kraftig.

Medtronic

Medtronic er en ledende leverandør innen helse som har vært pioner i bruk av AI‑systemer for å forbedre sine produkter. Selskapet har vært i drift siden 1940 og har i dag kontorer i Minnesota og Irland med over 90 000 ansatte. Merkverdig er at Medtronic var det første selskapet som tilbød pacemakere på 1960‑tallet. I dag er de fortsatt en pioner som kombinerer flere tiår med erfaring med de nyeste AI‑algoritmene.

MDT Prisdiagram

Medtronic er en stor støttespiller for AI‑integrasjon, og produktlinjen deres reflekterer troen på at disse systemene kan forbedre resultater. Selskapet har et utvalg av AI‑systemer, inkludert GI Genius Intelligent Endoscopy Module som er designet for å identifisere kolorektale polypper under koloskopier.

Selskapet tilbyr også robotkirurgiske assistenter kalt StealthStation og Mazor X. Disse enhetene har hjulpet tusenvis av kirurger med å fullføre vanskelige prosedyrer med suksess. Dermed har de opparbeidet seg et rykte som en kraftig kirurgisk assistent som reduserer restitusjonstid og menneskelige feil.

Medtronic forblir et populært aksjevalg. Som et av de største medisinske utstyrsselskapene har firmaet en ledende posisjon i markedet. Denne posisjonen vil styrkes etter hvert som etterspørselen etter selskapets mange produkter, inkludert pacemakere, defibrillatorer, hjerteventiler, stenter og mer, øker. Alle disse faktorene gjør MDT til et smart «kjøp» for tradere.

Fremtiden for AI‑helse

Fremtiden for AI‑helse vil se nye systemer kombinert med fremvoksende teknologi som holografisk 3D‑utskrift for å skape behandlinger som minner om science fiction. For eksempel kan du en dag oppleve at et AI‑system diagnostiserer deg, og en holografisk skriver deretter lager nanoboter som trykkes gjennom huden for å levere behandlingen direkte til kilden. Deretter overvåker og sporer AI‑en behandlingsvirkningen, og bruker de nye dataene til å forbedre fremtidige oppgaver.
I tillegg vil AI‑helseintegrasjon gi bedre helsetilbud for alle. I avsidesliggende områder hvor helsepersonell og behandlinger ikke er tilgjengelige, kan AI‑drevne systemer åpne døren til bedre omsorgsmuligheter. Derfor ser mange på bruk av AI i helsevesenet som en nødvendighet som vil gi pasienter tilgang til et rettferdig og åpent globalt helsevesen.

AI‑helse – en lysere fremtid

Jo mer AI integreres i helsevesenet, desto bedre. Disse protokollene kan koble sammen punkter for å danne nye datapatrønner som vil hjelpe helsepersonell og forskere fremover. Etter hvert som flere AI‑drevne helsesystemer settes i drift, vil deres virkninger bli tydeligere, noe som fører til enda større integrasjon. For nå er AI‑helse-revolusjonen i gang.
Lær om andre kule AI‑prosjekter nå.

Studierreferanse:

^{1. University of Birmingham. (2024, February 8). AI ‘eye to eye’ med øyeleger i diagnostisering av kornealinfeksjoner, viser studie. https://www.birmingham.ac.uk/news/2024/ai-eye-to-eye-with-ophthalmologists-in-diagnosing-corneal-infections-study-finds}