Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan

Jangan menyediakan artikel yang berakhir dengan tiba -tiba.

Teknologi Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan

I. Diagnosis dan Pengesanan Penyakit

A. Analisis imej perubatan:

1. Radiografi dan Tomografi yang Dihitung (CT):

   • Kecerdasan Buatan (AI) membuat revolusi dalam tafsiran X-ray dan imej CT, memberikan diagnosis yang lebih tepat dan cepat. Algoritma pembelajaran mendalam yang dilatih dalam array besar data imej yang ditandakan dapat mengenal pasti anomali halus yang boleh dilepaskan oleh mata manusia.
   • Pengesanan kanser paru -paru: AI dapat mengesan nodul kecil di paru -paru pada peringkat awal, meningkatkan peluang rawatan yang berjaya. Algoritma menganalisis tekstur dan ketumpatan kain paru -paru, mengenal pasti kawasan yang mencurigakan yang memerlukan penyelidikan lanjut. Mereka juga boleh meramalkan kemungkinan keganasan nodul, membantu doktor membuat keputusan yang munasabah mengenai keperluan untuk biopsi.
   • Pengenalpastian Fraktur: Sistem AI dapat dengan cepat dan tepat menentukan patah tulang dalam X-ray, terutamanya dalam keadaan doktor yang berlebihan, contohnya, di jabatan kecemasan. Mereka boleh mengenal pasti walaupun keretakan kecil dan patah tekanan yang mungkin sukar diperhatikan. Tafsiran automatik X -Rays membolehkan doktor membuat diagnosis lebih cepat dan memulakan rawatan, mengurangkan masa jangkaan untuk pesakit.
   • Analisis imej CT otak: AI boleh mengenal pasti tanda -tanda strok, pendarahan dan tumor otak pada imej CT. Ini membolehkan doktor untuk membuat keputusan dengan cepat mengenai rawatan, yang kritikal dalam kes -kes strok, ketika masa adalah faktor penentu. Algoritma AI juga boleh membantu dalam menilai tahap kerosakan otak dan meramalkan hasilnya.
   • Contoh: Sistem pengesanan kanser paru-paru dari Google Health, mengesan patah tulang dari penglihatan perubatan zebra, analisis c-velocrats otak dari AIDOC.

2. Tomografi Resonans Magnetik (MRI):

   • AI memainkan peranan yang semakin penting dalam analisis imej MRI, memberikan diagnosis yang lebih tepat mengenai penyakit otak, jantung, tulang dan sendi.
   • Pengesanan tumor otak: AI boleh mengenal pasti dan segmen tumor otak pada imej MRI, menentukan saiz, bentuk dan lokasi mereka. Maklumat ini membantu doktor merancang intervensi pembedahan atau terapi radiasi. Algoritma juga boleh membezakan pelbagai jenis tumor, yang penting untuk memilih rawatan yang paling berkesan.
   • Analisis penyakit kardiovaskular: AI boleh menganalisis imej MRI jantung untuk mengenal pasti tanda -tanda penyakit jantung koronari, kardiomiopati dan penyakit jantung yang lain. Ia boleh mengukur pecahan pelepasan, jumlah ventrikel dan parameter lain yang penting untuk menilai fungsi jantung.
   • Penilaian Keadaan Sendi: AI boleh menganalisis imej MRI sendi untuk mengenal pasti tanda -tanda arthritis, pecah ligamen dan kerosakan lain. Ia boleh mengukur ketebalan tulang rawan, jumlah cecair sinovial dan parameter lain yang penting untuk menilai keadaan sendi.
   • Contoh: IBM Watson Oncology, Analisis Penyakit Kardiovaskular dari Artrys, Penilaian Sendi dari Perubatan Sunat, Analisis IBM Watson Oncology.

3. Peperiksaan Ultrasound (Ultrasound):

   • AI boleh meningkatkan kualiti dan ketepatan kajian ultrasound, membantu doktor dalam diagnosis penyakit hati, buah pinggang, jantung dan organ lain.
   • Tafsiran automatik ultrasound janin: AI secara automatik boleh mengukur parameter janin, seperti saiz kepala, perut dan femur, untuk menilai perkembangannya. Ia juga boleh mengenal pasti tanda -tanda anomali kongenital. Automasi proses ini mengurangkan masa penyelidikan dan meningkatkan ketepatan pengukuran.
   • Pengenalpastian penyakit hati: AI boleh menganalisis ultrasound hati untuk mengenal pasti tanda -tanda sirosis, hepatitis dan tumor. Ia boleh mengukur saiz hati, tekstur dan ketumpatannya, mengenal pasti kawasan yang mencurigakan.
   • Penilaian Keadaan Hati: AI boleh menganalisis ultrasound jantung untuk menilai fungsi injap, kontraksi miokardium dan parameter lain. Ia boleh mendedahkan tanda -tanda kegagalan jantung dan penyakit jantung yang lain.
   • Contoh: Sistem analisis untuk janin IM-imitasi dari GE Healthcare, mengenal pasti penyakit hati dari Rangkaian Rama-rama, penilaian keadaan jantung dari Philips.

4. Dermatologi:

   • AI menunjukkan potensi besar dalam diagnosis penyakit kulit, terutama melanoma. Algoritma yang dilatih dalam set besar imej lesi kulit dapat mengesan kanser kulit dengan ketepatan yang setanding dengan ahli dermatologi.
   • Diagnosis pembezaan neoplasma kulit: AI boleh membezakan neoplasma kulit ganas dan jinak oleh imej, membantu doktor membuat keputusan mengenai biopsi. Ia boleh menganalisis warna, tekstur, bentuk dan saiz lesi, mengenal pasti tanda -tanda yang menunjukkan kanser.
   • Risiko untuk pembangunan melanoma: AI boleh menilai risiko melanoma berdasarkan imej tahi lalat dan lesi kulit yang lain. Ia boleh menganalisis saiz, bentuk, warna dan perubahan dari masa ke masa, mengenal pasti tahi lalat yang mencurigakan yang memerlukan pemerhatian.
   • Contoh: Sistem Diagnostik Kulit Google AI, risiko mengembangkan melanoma dari Dermengine.

B. Analisis Makmal:

1. Ujian Darah Klinikal:

   • AI boleh menganalisis hasil ujian darah klinikal untuk mengesan anemia, jangkitan, keradangan dan penyakit lain. Algoritma boleh mengenal pasti corak kompleks dalam data yang boleh dilepaskan oleh doktor.
   • Pengenalpastian keabnormalan dalam komposisi selular darah: AI boleh mendedahkan anomali dalam jumlah dan bentuk pelbagai sel darah, seperti sel darah merah, sel darah putih dan platelet. Ini mungkin menunjukkan pelbagai penyakit, seperti anemia, leukemia dan jangkitan.
   • Ramalan risiko komplikasi: AI boleh meramalkan risiko komplikasi pada pesakit dengan penyakit tertentu berdasarkan hasil ujian darah klinikal. Sebagai contoh, ia boleh meramalkan risiko sepsis pada pesakit dengan jangkitan.
   • Contoh: Sistem analisis sistem dari SYSMEX, meramalkan risiko komplikasi dari Bay Labs.

2. Ujian Darah Biokimia:

   • AI boleh menganalisis hasil ujian darah biokimia untuk mengenal pasti penyakit hati, buah pinggang, jantung dan organ lain.
   • Penilaian fungsi hati dan buah pinggang: AI boleh menilai fungsi hati dan buah pinggang berdasarkan tahap enzim, kreatinin dan penunjuk darah lain. Ini membolehkan anda mengenal pasti penyakit pada peringkat awal, apabila rawatan paling berkesan.
   • Pengenalpastian Gangguan Metabolik: AI boleh mengenal pasti gangguan metabolik, seperti diabetes dan hiperlipidemia, berdasarkan tahap glukosa, kolesterol dan penunjuk darah lain.
   • Contoh: Diagnostik Roche, pengenalpastian gangguan metabolik dari Abbott.

3. Analisis air kencing:

   • AI boleh menganalisis hasil analisis air kencing untuk mengesan jangkitan saluran kencing, buah pinggang dan diabetes.
   • Pengesanan bakteria dan sel darah secara automatik: AI secara automatik dapat mengesan bakteria dan sel darah dalam air kencing, yang menunjukkan jangkitan saluran kencing dan penyakit lain.
   • Penilaian Fungsi Ginjal: AI boleh menilai fungsi buah pinggang berdasarkan tahap protein, kreatinin dan petunjuk lain dalam air kencing.
   • Contoh: Sistem Sidelasion Siemens Healthineers, Penilaian Fungsi Ginjal dari Beckman Coulter.

4. Ujian genetik:

   • AI memainkan peranan penting dalam analisis data genetik, membantu doktor dalam diagnosis penyakit keturunan, menentukan kecenderungan untuk penyakit tertentu dan pemilihan rawatan individu.
   • Pengenalpastian mutasi genetik: AI boleh mengenal pasti mutasi genetik yang berkaitan dengan penyakit keturunan seperti fibrosis sista, phenylketonuria dan penyakit Gibington.
   • Penilaian risiko barah: AI boleh menilai risiko kanser berdasarkan ujian genetik, mengenal pasti gen yang meningkatkan risiko kanser payudara, kanser ovari dan jenis kanser lain.
   • Farmakogenomi: AI boleh menganalisis data genetik untuk menentukan bagaimana pesakit akan bertindak balas terhadap ubat -ubatan tertentu. Ini membolehkan anda memilih rawatan yang paling berkesan dan selamat berdasarkan ciri -ciri genetik individu pesakit.
   • Contoh: Sistem analisis data genetik Illumina, penilaian risiko kanser dari pelbagai genetik, farmakogenomi dari 23andme.

C. Analisis data ECG dan EEG:

1. Electrocardodiography (ECG):

   • AI boleh menganalisis data ECG untuk mengenal pasti aritmia, iskemia miokardium dan penyakit jantung yang lain.
   • Penemuan aritmia automatik: AI secara automatik dapat mengesan pelbagai jenis aritmia, seperti fibrilasi atrium, takikardia ventrikel dan bradikardia. Ini membolehkan doktor untuk membuat diagnosis dengan cepat dan memulakan rawatan.
   • Pengenalpastian iskemia miokardium: AI boleh mengenal pasti tanda -tanda iskemia miokardium pada ECG, yang menunjukkan kekurangan bekalan darah ke otot jantung. Ini membolehkan doktor dengan cepat membuat keputusan mengenai rawatan, seperti angioplasti atau stenting.
   • Contoh: Sistem analisis Alivecor, pengenalpastian iskemia miokardium dari GE Healthcare.

2. Electroenceianchalograph (GCH):

   • AI boleh menganalisis data EEG untuk mengenal pasti epilepsi, gangguan tidur dan penyakit neurologi lain.
   • Pengesanan kejang epileptik: AI dapat mengesan serangan epileptik pada EEG, yang membolehkan doktor mengawal keadaan pesakit dan menyesuaikan rawatan.
   • Analisis peringkat tidur: AI boleh menganalisis EEG untuk menentukan tahap tidur, yang membantu doktor mendiagnosis gangguan tidur, seperti apnea tidur dan insomnia.
   • Contoh: Sistem analisis Neurosky EEG, analisis peringkat tidur dari Philips.

D. Analisis data pertuturan:

1. Diagnosis gangguan mental:

   • AI boleh menganalisis data ucapan untuk mengenal pasti tanda -tanda kemurungan, skizofrenia dan gangguan mental yang lain. Algoritma boleh menganalisis nada suara, kelajuan pertuturan, perbendaharaan kata dan parameter lain untuk mengenal pasti perubahan halus yang mungkin menunjukkan gangguan mental.
   • Pengenalpastian tanda -tanda awal demensia: AI boleh mengenal pasti tanda -tanda awal demensia berdasarkan analisis data ucapan. Dia boleh menganalisis ucapan kehadiran pelupa, kesulitan dengan pemilihan kata -kata dan gangguan kognitif yang lain.
   • Contoh: Sistem Diagnostik Gangguan Mental Cogito, mengenal pasti tanda -tanda awal demensia dari Winterlight Labs.

2. Pemantauan pesakit dengan penyakit kronik:

   • AI boleh digunakan untuk memantau keadaan pesakit dengan penyakit kronik, seperti kegagalan jantung dan penyakit paru -paru obstruktif kronik (COPD), dengan menganalisis ucapan mereka. Perubahan dalam suara, seperti sesak nafas atau batuk, mungkin menunjukkan kemerosotan dalam keadaan.
   • Penilaian keberkesanan rawatan: AI boleh menilai keberkesanan rawatan berdasarkan analisis data ucapan. Meningkatkan ucapan mungkin menunjukkan bahawa kerja rawatan, dan kemerosotan pertuturan mungkin menunjukkan keperluan untuk menyesuaikan rawatan.
   • Contoh: Sistem Pemantauan Kekurangan Jantung Kesihatan Vocalis, Penilaian Rawatan COPD dari Respiri.

Ii. Pembangunan dadah dan ubat yang diperibadikan

A. Penemuan ubat baru:

1. Pengenalpastian sasaran untuk ubat:

   • AI boleh menganalisis jumlah data yang besar, seperti data genomik, data proteomik dan data klinikal, untuk mengenal pasti sasaran baru untuk ubat -ubatan. Sasaran untuk ubat adalah molekul dalam badan yang boleh menjejaskan ubat untuk menyebabkan kesan terapeutik.
   • Meramalkan keberkesanan ubat: AI boleh meramalkan keberkesanan ubat berdasarkan struktur kimia dan interaksi mereka dengan sasaran. Ini membolehkan para saintis mengembangkan ubat -ubatan yang lebih berkesan.
   • Contoh: Ubat -ubatan atom yang mengenal pasti sistem ubat -ubatan, meramalkan keberkesanan dadah dari Exscientia.

2. Reka bentuk molekul ubat:

   • AI boleh digunakan untuk merancang molekul baru ubat -ubatan dengan sifat -sifat tertentu, seperti gabungan yang tinggi untuk sasaran dan ketoksikan yang rendah.
   • Pengoptimuman sifat ubat: AI boleh mengoptimumkan sifat -sifat ubat, seperti kelarutan, kestabilan dan bioavailabiliti.
   • Contoh: Sistem Reka Bentuk Molekul Benevolentai, Pengoptimuman Dadah dari Perubatan Insilico.

3. Ujian Klinikal:

   • AI boleh digunakan untuk mengoptimumkan ujian klinikal dengan memilih pesakit yang kemungkinan besar bertindak balas terhadap rawatan, dan memantau keadaan mereka dalam masa nyata.
   • Ramalan keputusan ujian klinikal: AI boleh meramalkan hasil ujian klinikal berdasarkan pesakit dan ubat.
   • Contoh: Sistem Pengoptimuman Penyelesaian Medidata, meramalkan hasil ujian klinikal dari GNS Healthcare.

B. Perubatan yang diperibadikan:

1. Ubat genomik:

   • AI boleh menganalisis data genomik pesakit untuk memilih rawatan individu berdasarkan ciri -ciri genetik mereka.
   • Farmakogenomi: AI boleh menganalisis data genetik untuk menentukan bagaimana pesakit akan bertindak balas terhadap ubat -ubatan tertentu. Ini membolehkan anda memilih rawatan yang paling berkesan dan selamat berdasarkan ciri -ciri genetik individu pesakit.
   • Penilaian risiko mengembangkan penyakit: AI boleh menilai risiko penyakit berdasarkan data genomik, mengenal pasti gen yang meningkatkan risiko kanser, penyakit jantung dan penyakit lain.
   • Contoh: Sistem Perubatan Genomik dari IBM Watson Genomics, Penilaian Risiko Penyakit dari 23andMe.

2. Ramalan tindak balas terhadap rawatan:

   • AI boleh meramalkan tindak balas pesakit terhadap rawatan berdasarkan pelbagai data, seperti data genomik, data klinikal dan data gaya hidup.
   • Pengoptimuman dos dadah: AI boleh mengoptimumkan dos ubat berdasarkan ciri -ciri individu pesakit.
   • Contoh: Sistem untuk meramalkan tindak balas terhadap rawatan dengan kesihatan flatronic, mengoptimumkan dos ubat dari AICURE.

3. Pembangunan rancangan rawatan individu:

   • AI boleh digunakan untuk membangunkan pelan rawatan individu berdasarkan keperluan unik setiap pesakit.
   • Pemantauan keadaan pesakit dalam masa nyata: AI boleh digunakan untuk memantau keadaan pesakit dalam masa nyata dan menyesuaikan pelan rawatan yang diperlukan.
   • Contoh: Sistem untuk membangunkan pelan rawatan individu untuk Wellframe, memantau keadaan pesakit secara real time dari Livongo.

Iii. Meningkatkan keberkesanan penjagaan kesihatan

A. Automasi tugas rutin:

1. Automasi tugas pentadbiran:

   • AI boleh mengautomasikan banyak tugas pentadbiran, seperti pengebilan, pelantikan mesyuarat dan keperluan insurans pemprosesan. Ini membolehkan pekerja perubatan memberi tumpuan kepada penjagaan pesakit.
   • Pemprosesan Keperluan Insurans: AI secara automatik boleh memproses keperluan insurans dengan memeriksa mereka untuk mematuhi peraturan dan mengenal pasti keperluan penipuan.
   • Contoh: Sistem Automasi Accenture, Memroses Keperluan Insurans dari Lagu Kebangsaan.

2. Automasi tugas yang berkaitan dengan penjagaan pesakit:

   • AI boleh mengautomasikan banyak tugas yang berkaitan dengan penjagaan pesakit, seperti memantau keadaan pesakit, memberikan peringatan pengambilan dadah dan menyediakan bahan pendidikan.
   • Pemantauan keadaan pesakit: AI boleh memantau keadaan pesakit dengan bantuan peranti dan sensor yang boleh dipakai, mengenal pasti tanda -tanda kemerosotan dan mencegah pekerja perubatan.
   • Contoh: Sistem automasi tugas yang berkaitan dengan pesakit dari kesihatan DATOS, memantau keadaan pesakit dari valid.

B. Penambahbaikan Keputusan -makan:

1. Sokongan untuk membuat keputusan klinikal:

   • AI boleh menyediakan doktor dengan maklumat dan cadangan untuk membuat keputusan klinikal yang lebih munasabah.
   • Analisis data klinikal: AI boleh menganalisis data klinikal pesakit untuk mengenal pasti corak dan risiko yang boleh dilepaskan oleh doktor.
   • Contoh: Sokongan untuk membuat keputusan klinikal dari IBM Watson Health, analisis data klinikal dari Qventus.

2. Jabatan Kesihatan:

   • AI boleh membantu pengurus penjagaan kesihatan dalam membuat keputusan yang lebih munasabah mengenai pengurusan sumber dan meningkatkan kualiti penjagaan.
   • Ramalan permintaan untuk perkhidmatan perubatan: AI boleh meramalkan permintaan untuk perkhidmatan perubatan supaya pengurus boleh merancang sumber dan mengelakkan defisit.
   • Contoh: Sistem Pengurusan Kesihatan Optum, Peramalan Permintaan untuk Perkhidmatan Perubatan dari Premier.

C. Pembantu maya dan bot sembang:

1. Memberi maklumat dan sokongan kepada pesakit:

   • Pembantu maya dan bot sembang boleh memberi pesakit maklumat mengenai penyakit, ubat -ubatan dan perkhidmatan perubatan. Mereka juga boleh memberikan sokongan dan motivasi, membantu pesakit mematuhi rancangan rawatan.
   • Jawapan untuk soalan pesakit: Pembantu maya boleh menjawab soalan pesakit mengenai kesihatan mereka dan memberi mereka maklumat mengenai perkhidmatan perubatan.
   • Contoh: Pembantu maya untuk pesakit dari Babylon Health, jawapan kepada pesakit dari Woebot.

2. Mesyuarat mesyuarat dan pengurusan resipi:

   • Pembantu maya dan bot sembang boleh membantu pesakit membuat mesyuarat dan menguruskan resipi.
   • Peringatan ubat: Pembantu maya boleh menghantar peringatan pesakit ubat.
   • Contoh: Sistem untuk pelantikan mesyuarat dan pengurusan resipi dari Zocdoc, peringatan mengambil ubat -ubatan dari Medisafe.

Iv. Pembedahan robot

A. Kelebihan pembedahan robot:

1. Peningkatan ketepatan dan ketepatan:

   • Sistem pembedahan robot membolehkan pakar bedah melakukan operasi dengan ketepatan dan ketepatan yang lebih tinggi daripada pembedahan tradisional.
   • Operasi invasif minimum: Sistem pembedahan robotized memungkinkan untuk melaksanakan operasi invasif yang minimum, yang menyebabkan kecederaan kurang kepada tisu, kurang pendarahan dan pemulihan yang lebih cepat.

2. Visualisasi yang lebih baik:

   • Sistem pembedahan robotized menyediakan visualisasi yang lebih baik dari bidang operasi, yang membolehkan pakar bedah melihat butiran terkecil.
   • Imej tiga dimensi: Sistem pembedahan robotized menyediakan imej tiga dimensi bidang operasi, yang membolehkan pakar bedah untuk menavigasi lebih baik di ruang angkasa.

3. Pakar bedah kurang keletihan:

   • Sistem pembedahan robot membantu mengurangkan keletihan pakar bedah, terutamanya dengan operasi yang panjang dan kompleks.
   • Reka bentuk ergonomik: Sistem pembedahan robot mempunyai reka bentuk ergonomik yang mengurangkan beban pada pakar bedah.

B. Penggunaan pembedahan robot:

1. Urologi:

   • Pembedahan robot digunakan secara meluas dalam urologi untuk rawatan kanser prostat, kanser buah pinggang dan penyakit lain sistem genitourinary.

2. Ginekologi:

   • Pembedahan robot digunakan dalam ginekologi untuk rawatan kanser rahim, kanser ovari dan penyakit ginekologi lain.

3. Pembedahan Jantung:

   • Pembedahan robot digunakan dalam pembedahan jantung untuk melakukan jantung dan kapal.

4. Pembedahan Umum:

   • Pembedahan robot digunakan dalam pembedahan umum untuk melakukan operasi di perut, usus dan organ perut lain.

V. Aspek etika dan sosial

A. Keselamatan Privasi dan Data:

1. Pencegahan data peribadi pesakit:

   • Penggunaan AI dalam penjagaan kesihatan memerlukan perlindungan data peribadi pesakit dari akses dan penggunaan yang tidak dibenarkan.
   • Pematuhan undang -undang: Adalah perlu untuk mematuhi undang -undang mengenai perlindungan data peribadi, seperti GDPR dan HIPAA.

2. Pencegahan Cyberataka:

   • Adalah perlu untuk mencegah serangan siber terhadap sistem perubatan, yang boleh menyebabkan kebocoran pesakit dan melanggar kerja institusi perubatan.
   • Memperkukuhkan keselamatan siber: Adalah perlu untuk mengukuhkan keselamatan siber sistem perubatan menggunakan teknologi moden dan protokol keselamatan.

B. Bias algoritma:

1. Memastikan keadilan dan tidak diskriminasi:

   • Algoritma AI harus adil dan tidak diskriminasi supaya mereka tidak membawa kepada akses yang tidak sama rata kepada perkhidmatan perubatan atau kualiti penjagaan yang paling teruk bagi kumpulan pesakit tertentu.
   • Mengajar data wakil: Adalah perlu untuk mengajar algoritma AI mengenai data perwakilan yang mencerminkan pelbagai populasi.

2. Ketelusan dan pemahaman:

   • Adalah perlu bahawa algoritma AI adalah telus dan dijelaskan supaya doktor dan pesakit dapat memahami bagaimana mereka membuat keputusan.
   • AI (XAI) yang boleh diterangkan: Adalah perlu untuk membangun dan menggunakan kaedah yang dijelaskan AI (XAI), yang membolehkan anda memahami logik kerja algoritma.

C. Tanggungjawab dan Akauntabiliti:

1. Menentukan tanggungjawab untuk kesilapan AI:

   • Adalah perlu untuk menentukan siapa yang bertanggungjawab terhadap kesilapan yang dibuat oleh AI dalam penjagaan kesihatan.
   • Tanggungjawab Bersama: Pendekatan adalah mungkin di mana liabiliti dibahagikan antara pemaju AI, pekerja perubatan dan institusi perubatan.

2. Pembangunan tindakan pengawalseliaan:

   • Adalah perlu untuk membangunkan tindakan pengawalseliaan yang mengawal penggunaan AI dalam penjagaan kesihatan untuk memastikan keselamatan, kecekapan dan etikanya.

Vi. Masa depan AI dalam penjagaan kesihatan

A. Pengembangan bidang permohonan:

1. Telemedicine:

   • AI akan memainkan peranan yang semakin penting dalam telemedicine, menyediakan pesakit dengan akses kepada perkhidmatan perubatan dari jauh.
   • Perundingan maya: AI boleh digunakan untuk menyediakan konsultasi maya kepada pesakit, yang akan membolehkan mereka menerima rawatan perubatan tanpa meninggalkan rumah mereka.

2. Peranti yang boleh dipakai:

   • AI akan digunakan untuk menganalisis data yang dikumpulkan oleh peranti yang boleh dipakai untuk menyediakan pesakit dengan cadangan peribadi untuk meningkatkan kesihatan.
   • Rancangan latihan yang diperibadikan: AI boleh membangunkan rancangan latihan peribadi berdasarkan data yang dikumpulkan oleh pelacak kecergasan.

3. Pencegahan Penyakit:

   • AI akan digunakan untuk mengenal pasti orang yang berisiko untuk pembangunan penyakit tertentu dan memberi mereka langkah pencegahan.
   • Cadangan pemakanan yang diperibadikan: AI boleh memberikan cadangan pemakanan yang diperibadikan berdasarkan data genetik dan data gaya hidup.

B. Pembangunan teknologi baru:

1. Pengiraan Kuantum:

   • Pengiraan kuantum boleh merevolusikan ubat -ubatan dan ubat -ubatan yang diperibadikan, yang membolehkan anda menyelesaikan masalah yang tidak dapat dapat dilakukan oleh komputer klasik.
   • Pemodelan Molekul Dadah: Komputer kuantum boleh mensimulasikan molekul ubat dengan ketepatan yang lebih tinggi daripada komputer klasik, yang akan membangunkan ubat yang lebih berkesan.

2. Pengiraan Neuromorfik:

   • Pengiraan neuromorfik dapat meniru kerja otak manusia, yang akan mengembangkan algoritma AI yang lebih berkesan untuk penjagaan kesihatan.
   • Pengiktirafan gambar: Komputer neuromorfik dapat mengenali imej dengan kelajuan dan ketepatan yang lebih besar daripada komputer klasik, yang akan meningkatkan diagnosis penyakit.

3. Biosensor:

   • Biosensor boleh memantau status kesihatan pesakit dalam masa nyata, menyediakan pekerja perubatan dengan maklumat yang berharga.
   • Pemantauan glukosa berterusan: Biosensor boleh terus memantau tahap glukosa dalam darah, yang akan membantu pesakit diabetes lebih baik mengawal keadaan mereka.

C. Panggilan dan Peluang:

1. Keperluan kerjasama:

   • Bagi kejayaan pelaksanaan AI dalam penjagaan kesihatan, kerjasama antara doktor, pemaju AI, organ pengawalseliaan dan pesakit diperlukan.

2. Latihan Pekerja Perubatan:

   • Adalah perlu untuk mengajar pekerja perubatan untuk menggunakan AI supaya mereka dapat menggunakannya dengan berkesan dalam kerja mereka.

3. Mengatasi rintangan terhadap perubahan:

   • Adalah perlu untuk mengatasi perlawanan terhadap perubahan oleh pekerja perubatan yang mungkin takut bahawa AI akan menggantikan kerja mereka.

Pengenalan teknologi kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan adalah potensi besar untuk meningkatkan diagnosis, rawatan dan pencegahan penyakit, serta meningkatkan keberkesanan dan ketersediaan perkhidmatan perubatan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mengambil kira aspek etika dan sosial penggunaan AI untuk memastikan permohonan yang selamat, adil dan bertanggungjawab.