Як штучний інтелект і персоналізовані медичні записи змінюють управління охороною здоров’я – ​​Firstpost

Здоров’я є наріжним каменем існування, але ми часто не пам’ятаємо про нього. Хоча багато хто може детально розповісти про своє багатство, цього не можна сказати про здоров’я. Це є основою для штучного інтелекту, щоб трансформувати сектор охорони здоров’я. Здоров’я – це особиста справа, і до нього завжди слід ставитися як до нього – під контролем окремої людини, а не промисловості. Gen AI представляє важливий новий інструмент, який може допомогти розкрити частину нереалізованого потенціалу вдосконалення галузі вартістю 1 трильйон доларів.

Технологія штучного інтелекту (ШІ) відкриває двері для цілісної охорони здоров’я, яка буде керуватися науками про життя від її фрагментованих галузей, що обслуговують від’єднані частини здоров’я людини. Наразі галузь залежала від медичної карти здоров’я (MHR) та її епізодичних варіантів для вирішення переважно медичних проблем. Ці дані, що належать галузі, не розповсюджуються та/або не передаються. Зараз є можливість працювати з персоналізованими медичними записами (PHR), якими володіють і контролюють окремі особи та які спільно використовуються в галузі для використання в різних процесах.

Коли поглянути на малюнок 1, стає очевидним, що це не пов’язано з реальним життям майже скрізь у світі. Керування даними за допомогою особистої медичної картки (PHR) як джерела забезпечить штучний інтелект (AI) для запуску та автоматизації багатьох промислових процесів, зокрема:

1. Особисте самопочуття: Це охоплює дані про фізичне, психологічне та емоційне здоров’я людини, які підтримуються Nutrition & Nutrition, Rest & Restoration і, нарешті, вимоги або особливості здібностей у кожній сфері діяльності. Де дані, зібрані в джерелі, включатимуть Пристрої (включаючи МРТ, ПЕТ-сканування та подібні пристрої, носимі пристрої, сканери, датчики та IOT);

2. Управління професійною практикою: Професіонали, які розумно об’єднуються з людьми в бажаному для них темпі та забезпечують точне та точне виконання завдань у співпраці між різними експертами в екосистемі.

3. Управління клінічним життєвим циклом: Від тестування до фактичного лікування, будь то для оздоровлення чи медичних захворювань, процес лікування, що супроводжується прогнозом і доглядом, може бути більш ефективним за наявності правильного діагнозу, підкріпленого правильною історією.

4. Адміністрація Управління: Вміти організовувати та організовувати роботу (наприклад, хірургію), робочу силу (лікар, медсестри, анестезіолог, хімік тощо) та робочі місця (амбулаторні послуги, операційну, інтенсивну терапію, паліативну допомогу тощо) без перешкод від надходження до виписки.

5. Управління циклом доходів: Сукупні витрати, страхування, відшкодування, облік, претензії та врегулювання на розподіленому рівні для кожної з організацій, залучених до надання послуг.

6. Управління захворюваннями: Як було продемонстровано під час Covid, раннє виявлення вірусів може призвести до того, що місцеві вакцини та лікування стануть доступними до того, як це переросте в пандемію.

7. Управління виявленням ліків: Спільна співпраця над даними з джерел у всіх вищевказаних процесах, які сприяють органічній та біохімії, дослідженій у фармацевтичних лабораторіях і лікарняних лабораторіях.

8. Геномне управління: Об’єднання досліджень генетичної та комп’ютерної біології зі статистичним аналізом даних та інформатикою. Дозволяє дослідникам використовувати дані послідовності ДНК для дослідження захворювань і відкриття нових методів лікування та ліків.

Здоров’я людини в основному залежить від трьох факторів, включаючи генетичні, вроджені та соціально набуті. Щоб ефективно керувати охороною здоров’я людей, усі сім процесів, згаданих вище, повинні працювати разом із Track, Trace, Test і Treat. Обчислювальна потужність штучного інтелекту (AI) на рівні екосистеми має вирішальне значення для покращення якісних показників здоров’я в наших суспільствах. Це зменшить витрати для урядів у всьому світі, які надають медичне обслуговування як право. Рівень смертності є проблемою, а не можливістю, якщо якість здоров’я не розглядається як рішення.

Перетворювальна сила генетичного штучного інтелекту (покоління ШІ), ймовірно, з часом змінить індустрію охорони здоров’я, і організації починають діяти. У опитуванні McKinsey за 1 квартал 2024 року понад 70% респондентів з організацій охорони здоров’я — включно з платниками, постачальниками та командами медичних послуг і технологій (HST) — заявили, що шукають або вже впровадили можливості ШІ.
Станом на травень 2024 року, після офіційного впровадження Міжнародної класифікації хвороб МКХ-11, Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) повідомляє, що 132 країни-члени та регіони перебувають на різних етапах прийняття нової системи класифікації. Особливо:

• 72 країни розпочали процес впровадження, включаючи зусилля з перекладу.
• 50 країн впроваджують або розширюють пілотні програми впровадження.
• 14 країн і територій почали збирати або повідомляти дані за кодуванням МКБ-11.

Ця реалізація має вирішальне значення для алгоритмів аналізу та інтерпретації даних від особистого до глобального рівнів, покращуючи розуміння проблем здоров’я та сприяючи розробці ефективних рішень і програм.

Чи не парадоксально, що майже 4% госпіталізованих пацієнтів у всьому світі помирають від внутрішньолікарняних станів, не пов’язаних із початковою причиною госпіталізації? Бачення персоналізованої медичної допомоги, інтегрованої в систему охорони здоров’я, незабаром може дозволити людям отримувати допомогу вдома без госпіталізації. Ця концепція стала можливою завдяки інтеграції роботи, робочої сили та робочого місця за допомогою цифрових технологій і керованих штучним інтелектом (AI).

Автор є засновником і генеральним директором Giggr Technologies. Думки, висловлені у наведеній вище статті, є особистими і висловлюються виключно автором. Вони не обов’язково відображають погляди Firstpost.