Noile tehnologii revolutioneaza ingrijirea sanatatii si serviciile care o ofera. In esenta, inteligenta artificiala, stiinta datelor si invatarea automata. Si, potrivit lui Hackernoon, schimba totul, de la gestionarea orelor de consultare a pacientilor pana la asistenta fizica in operatii. Aceste noi tehnologii sunt folosite pentru a amplifica eforturile umane, in general. Manipularea acestuia nu este foarte complicata, iar acestea ofera eficienta si eficacitate proceselor de lucru, ceea ce inlatura in mare masura preocuparea privind inlocuirea oamenilor cu masini: acestea sunt folosite mai mult pentru a le sustine si a le imbunatati activitatea.
Acest lucru se intampla, de exemplu, in gestionarea programelor de consultare a pacientilor. Inteligenta artificiala si invatarea automata pot fi utile pentru a decongestiona lista de asteptare. In plus, gestionarea digitala a informatiilor despre pacienti poate ajuta la reducerea documentelor din spitale si la eficientizarea recuperarii informatiilor. In plus, pacientii isi pot comunica chiar si simptomele online prin chatboti medicilor chiar inainte de a ajunge la centrul de sanatate, ceea ce accelereaza consultatiile fata in fata. Cu aceste si alte initiative, se poate conta pe un flux de informatii fara blocaje intre parti.
Invatarea automata si procesarea limbajului natural ii pot ajuta pe medici sa fie mai informati si sa acorde mai multa atentie detaliilor la programarea fiecarui pacient. Conform cercetarilor recente, medicii pot folosi, de exemplu, tehnologii portabile precum Apple Watch pentru a inregistra intalnirile pacientilor. Utilizarea a ceea ce s-a numit Internetul lucrurilor medicale permite pacientilor sa-si controleze semnele vitale si sa actioneze in consecinta si sa le stocheze pentru consultare si analiza ulterioara. Acest lucru le permite medicilor sa se concentreze pe ascultarea pacientilor, in timp ce datele pe care le poarta sunt usor transferate in evidentele spitalului si in dosarul lor.
Telemedicina are multe posibilitati de viitor si cu robotii de ingrijire la domiciliu, care pot conecta pacientii cu medicul prin apeluri video, ceea ce evita inconvenientul de a verifica din cand in cand cum se descurca fiecare pacient. Dar robotii nu doar si-au sporit prezenta in acest domeniu. Au facut-o si in situatii de urgenta si faciliteaza accesul la asistenta medicala atunci cand nu poti merge la medic. Cu ei, este posibil sa interactionati cu personalul medical in probleme la fel de cruciale precum modalitatile de a mentine o persoana ranita in viata inainte de sosirea unei ambulante.
Aparatele pot folosi si datele anterioare pentru a diagnostica o boala. In ciuda faptului ca exista tot mai multe preocupari cu privire la acuratetea rezultatelor. s-a demonstrat ca diagnosticarea si prescrierea masinii pot fi foarte precise. Potrivit PwC, Societatea Americana de Cancer , o proportie mare de mamografii returneaza rezultate false, ceea ce duce la faptul ca aproape uneia din doua femei sanatoase li se spune ca trebuie sa faca o biopsie pentru a-si confirma „simptomele”. Utilizarea inteligentei artificiale face posibila revizuirea si interpretarea mamografiilor de pana la 30 de ori mai rapid si cu o acuratete de 99%, reducand nevoia de biopsii inutile .
Ei pot prezice un focar de boala sau pot identifica persoanele vulnerabile la anumite boli. Monitorizarea digitala poate ajuta medicii sa fie informati cu privire la ceea ce se intampla in viata unui pacient, iar sistemele bazate pe Inteligenta Artificiala pot studia semnele clinice pentru a le prescrie medicamentele adecvate.
In ceea ce priveste operatia, robotii, cu modele Da Vinci in frunte, se ocupa de asistarea chirurgilor in procedurile chirurgicale. In special bratele robotizate, capabile sa manipuleze organe foarte delicate cu viteza si precizie, si sa acceseze chirurgul pentru a-l ajuta sa acceseze organe si tesuturi. Aceste masini nu sunt inca capabile sa functioneze cu autonomie totala, dar chiar daca trebuie supravegheate, ajuta la imbunatatirea eficientei operatiunilor.
Robotii pot ajuta, de asemenea, asistentele sa scape de sarcinile ingrate sau sa accelereze altele, cum ar fi extragerile de sange, supravegherea si monitorizarea pacientului. Robotii echipati cu sisteme de Inteligenta Artificiala se pot ocupa de toate acestea. In acest fel, asistentele pot dedica mai mult timp altor sarcini legate de sanatate si altora care necesita o mana umana si empatie.
IBM Watson for Health ajuta entitatile si organizatiile din domeniul sanatatii sa aplice tehnologia cognitiva pentru a debloca cantitati mari de date de sanatate si diagnosticare. Watson poate revizui si stoca mult mai multe informatii medicale si exponential mai rapid decat orice om, ceea ce ajuta enorm industria.
Intre timp, DeepMind Health de la Google lucreaza in colaborare cu medici, cercetatori si pacienti pentru a rezolva probleme reale de sanatate. Tehnologia sa combina sistemele de invatare automata si neurostiinta pentru a dezvolta algoritmi puternici de invatare cu scop general si ii alimenteaza in retelele neuronale care simuleaza creierul uman.
De asemenea, tehnologia poate accelera introducerea medicamentelor pe piata. Potrivit Asociatiei de Cercetare Biomedicala din California, este nevoie de 12 ani pentru ca un medicament sa treaca de la laboratorul de cercetare la pacienti. Si doar 5 din 5.000 de medicamente care incep testele preclinice ajung la testarea umana, dintre care doar unul din cinci este aprobat. In plus, costul obtinerii unui nou medicament de la laborator la pacient este, in medie, de 359 de milioane de dolari. Cercetarea medicamentelor, una dintre cele mai recente aplicatii ale inteligentei artificiale in domeniul sanatatii, poate reduce atat timpul necesar pentru ca un medicament sa fie pus in vanzare, cat si costurile intregului proces.
Desi exista deja multe progrese legate de tehnologie in medicina, acestea pot merge mai departe. Mai ales pentru utilizarea datelor . Industria de sanatate genereaza o cantitate foarte mare de informatii biomedicale, cu datele a miliarde de pacienti stocate in format electronic. Analiza datelor este vitala, dar si ca exista medici pregatiti in aceasta disciplina, fie prin discipline specifice in cariera, fie prin cursuri postuniversitare. In acest fel, ei vor putea sa se imbunatateasca in diagnosticul pacientilor folosind date din diferiti parametri, precum si in interpretarea reprezentarilor vizuale ale datelor sau rezultatelor unor studii clinice la scara larga.
