Uzdevumu veikšana, izmantojot automatizāciju

Mākslīgais intelekts (AI) lieliski spēj automatizēt. Tā nekad nenovirzās no procedūras, nekad nenogurst un nekad nepieļauj kļūdas, kamēr sākotnējā procedūra ir pareiza. Atšķirībā no cilvēkiem, mākslīgajam intelektam nekad nav vajadzīgs atvaļinājums vai pārtraukums vai pat astoņu stundu darba diena (arī medicīnas profesijās tas nav tik daudz). Līdz ar to tas pats AI, kas mijiedarbojas ar pacientu brokastīs, to darīs arī pusdienās un vakariņās. Tātad, sākotnēji AI ir dažas būtiskas priekšrocības, ja to aplūko tikai pēc konsekvences, precizitātes un ilgmūžības.

Darbs ar medicīniskajiem dokumentiem

Galvenais veids, kā AI palīdz medicīnā, ir medicīniskie dokumenti. Agrāk visi izmantoja papīra ierakstus pacientu datu glabāšanai. Katram pacientam var būt arī tāfele, ko medicīnas darbinieki izmanto, lai katru dienu reģistrētu informāciju slimnīcas uzturēšanās laikā. Dažādas diagrammas satur pacientu datus, un ārstam var būt arī piezīmes. Tā kā visi šie informācijas avoti bija tik daudzās dažādās vietās, bija grūti izsekot pacientam jebkādā nozīmīgā veidā. AI izmantošana kopā ar datora datubāzi palīdz padarīt informāciju pieejamu, konsekventu un uzticamu. Produkti, piemēram, Google Deepmind Health, ļauj personālam iegūt informāciju par pacientu, lai redzētu datu modeļus, kas nav acīmredzami.

Ārsti ne vienmēr mijiedarbojas ar ierakstiem tādā pašā veidā, kā to dara visi citi. Tādu produktu kā IBM WatsonPaths izmantošana palīdz ārstiem mijiedarboties ar visa veida pacientu datiem jaunos veidos, lai pieņemtu labākus diagnostikas lēmumus par pacienta veselību. Jūs varat redzēt video par šī produkta darbību.

Medicīna ir komandas pieeja, kurā kopā strādā daudzi dažādu specialitāšu cilvēki. Tomēr ikviens, kas kādu laiku vēro šo procesu, ātri vien saprot, ka šie cilvēki savā starpā nesazinās pietiekami, jo viņi visi ir diezgan aizņemti ar pacientu ārstēšanu. Tādi produkti kā CloudMedX ņem visu informāciju no visām iesaistītajām pusēm un veic riska analīzi. Rezultātā programmatūra var palīdzēt atrast potenciāli problemātiskas vietas, kas varētu samazināt laba pacienta iznākuma iespējamību. Citiem vārdiem sakot, šis produkts runā par to, ko dažādas ieinteresētās personas, iespējams, darītu, ja tās nebūtu iegremdētas pacientu aprūpē.

Nākotnes prognozēšana

Daža patiesi pārsteidzoša prognozēšanas programmatūra, kuras pamatā ir medicīniskie ieraksti, ietver CareSkore , kas faktiski izmanto algoritmus, lai noteiktu iespējamību, ka pacientam pēc uzturēšanās būs nepieciešama atpakaļuzņemšana slimnīcā. Veicot šo uzdevumu, slimnīcas personāls var pārskatīt iespējamās atpakaļuzņemšanas iemeslus un novērst tos, pirms pacients atstāj slimnīcu, tādējādi samazinot atpakaļuzņemšanas iespējamību. Līdztekus šai stratēģijai Zephyr Health palīdz ārstiem novērtēt dažādas terapijas un izvēlēties tās, kas, visticamāk, dos pozitīvu iznākumu, tādējādi samazinot risku, ka pacientam būs nepieciešama atpakaļuzņemšana slimnīcā. Šis video stāsta jums vairāk par Zephyr Health.

Dažos aspektos jūsu ģenētika veido karti tam, kas ar jums notiks nākotnē. Līdz ar to zināšanas par savu ģenētiku var uzlabot jūsu izpratni par savām stiprajām un vājajām pusēm, palīdzot jums dzīvot labāku dzīvi. Deep Genomics atklāj, kā mutācijas jūsu ģenētikā ietekmē jūs kā cilvēku. Mutācijām ne vienmēr ir jārada negatīvs rezultāts; dažas mutācijas patiesībā padara cilvēkus labākus, tāpēc zināšanas par mutācijām var būt arī pozitīva pieredze. Pārbaudiet šo video, lai saņemtu sīkāku informāciju.

Padarot procedūras drošākas

Ārstiem ir nepieciešams daudz datu, lai pieņemtu labus lēmumus. Tomēr, tā kā dati tiek izplatīti visur, ārsti, kuriem trūkst spējas ātri analizēt šos atšķirīgos datus, bieži pieņem nepilnīgus lēmumus. Lai padarītu procedūras drošākas, ārstam ir nepieciešama ne tikai pieeja datiem, bet arī daži līdzekļi, kā tos sakārtot un analizēt ārsta specialitāti atspoguļojošā veidā. Viens no šādiem produktiem ir Oncora Medical , kas apkopo un kārto medicīniskos ierakstus radiācijas onkologiem. Rezultātā šie ārsti var piegādāt pareizo starojuma daudzumu tieši pareizajās vietās, lai iegūtu labāku rezultātu ar mazāku neparedzētu blakusparādību iespējamību.

Arī ārstiem ir grūtības iegūt nepieciešamo informāciju, jo viņu izmantotās iekārtas mēdz būt dārgas un milzīgas. Inovators Džonatans Rotbergs ir nolēmis to visu mainīt, izmantojot Butterfly Network . Iedomājieties iPhone izmēra ierīci, kas var veikt gan MRI, gan ultraskaņu. Tīmekļa vietnē esošais attēls nav nekas cits kā pārsteidzošs.

Labāku medikamentu radīšana

Šodien visi sūdzas par medikamentu cenām. Jā, medikamenti cilvēkiem var radīt pārsteidzošas lietas, taču tie maksā tik dārgi, ka daži cilvēki galu galā ieķīlā mājokļus, lai tos iegūtu. Daļa no problēmas ir tā, ka testēšana aizņem daudz laika. Audu analīzes veikšana, lai novērotu jaunu zāļu iedarbību, var ilgt pat gadu. Par laimi, tādi produkti kā 3Scan var ievērojami samazināt vienas un tās pašas audu analīzes iegūšanai nepieciešamo laiku līdz vienai dienai.

Protams, vēl labāk, ja zāļu uzņēmumam būtu labāks priekšstats par to, kuras zāles, visticamāk, iedarbosies un kuras ne, pirms iegulda naudu pētniecībā. Atomwise izmanto milzīgu molekulāro struktūru datubāzi, lai veiktu analīzi par to, kuras molekulas atbildīs konkrētai vajadzībai. 2015. gadā pētnieki izmantoja Atomwise, lai radītu medikamentus, kas samazinātu Ebolas vīrusa iespējamību inficēt citus. Analīze, kuras veikšanai cilvēku pētniekiem būtu nepieciešami mēneši vai, iespējams, gadi, Atomwise bija nepieciešama tikai viena diena. Iedomājieties šo scenāriju potenciāli globālas epidēmijas vidū. Ja Atomwise vienas dienas laikā var veikt analīzi, kas nepieciešama, lai vīrusu vai baktērijas padarītu nelipīgas, iespējamā epidēmija varētu tikt ierobežota, pirms tā kļūst plaši izplatīta.

Narkotiku uzņēmumi ražo arī milzīgu skaitu narkotiku. Šīs iespaidīgās produktivitātes iemesls papildus rentabilitātei ir tas, ka katrs cilvēks ir tikai nedaudz atšķirīgs. Zāles, kas darbojas labi un nerada blakusparādības vienai personai, var nebūt labi darboties un pat var kaitēt citai personai. Turbīna ļauj zāļu uzņēmumiem veikt zāļu simulācijas, lai zāļu uzņēmumi varētu atrast zāles, kas, visticamāk, darbojas ar konkrētas personas ķermeni. Pašlaik Turbīnas uzsvars tiek likts uz vēža ārstēšanu, taču ir viegli saprast, kā šī pieeja varētu darboties daudzās citās jomās.

Zāles var izpausties dažādos veidos. Daži cilvēki domā, ka tie ir tikai tablešu vai injekciju veidā, tomēr jūsu ķermenis ražo plašu medikamentu klāstu mikrobiomu veidā. Jūsu ķermenī faktiski ir desmit reizes vairāk mikrobu nekā cilvēka šūnās, un daudzi no šiem mikrobiem ir būtiski dzīvībai; bez viņiem tu ātri nomirtu. Whole Biome izmanto dažādas metodes, lai šie mikrobiomi darbotos labāk, lai jums nebūtu nepieciešamas tabletes vai injekcijas, lai kaut ko izārstētu. Lai iegūtu papildinformāciju, skatiet šo videoklipu.

Dažiem uzņēmumiem vēl ir jārealizē savs potenciāls, taču, visticamāk, viņi to darīs. Viens no šādiem uzņēmumiem ir Recursion Pharmaceuticals , kas izmanto automatizāciju, lai izpētītu veidus, kā izmantot zināmas zāles, bioaktīvas zāles un farmaceitiskos produktus, kas iepriekš nebija kvalificēti jaunu problēmu risināšanai. Uzņēmumam ir bijuši zināmi panākumi, palīdzot atrisināt retas ģenētiskas slimības, un tā mērķis ir izārstēt 100 slimības nākamo desmit gadu laikā (protams, ārkārtīgi augsts mērķis, kas jāsasniedz).