Kunstmatige intelligentie (AI) zorgt voor een revolutie in verschillende industrieën, en de gezondheidszorg vormt daarop geen uitzondering. AI heeft het potentieel om de patiëntenzorg te verbeteren, medische processen te stroomlijnen en kosten te verlagen. In dit artikel ziet u hoe kunstmatige intelligentie wordt toegepast in de gezondheidszorg en begrijpt u de impact van AI op deze sector.
Medische diagnose met kunstmatige intelligentie
Door AI aangestuurde diagnostische tools kunnen medische beelden, patiëntgegevens en klinische notities analyseren om zorgprofessionals te helpen bij het nauwkeuriger en sneller diagnosticeren van ziekten.
Bij radiologie
AI-algoritmen kunnen medische beeldvormingsgegevens, zoals röntgenfoto’s, CT-scans en MRI-scans, verwerken en analyseren om anomalieën en patronen te detecteren die wijzen op ziekten zoals kanker of cardiovasculaire aandoeningen. Volgens een studie gepubliceerd in Nature Medicine behaalde een door Google ontwikkeld AI-algoritme een nauwkeurigheidspercentage van 94,5% bij het detecteren van borstkanker in mammogrammen, waarmee het beter presteerde dan menselijke radiologen die een nauwkeurigheidspercentage van 88,0% hadden (McKinney et al., 2020).
Bij pathologie
Door AI aangedreven pathologiesystemen kunnen weefselmonsters analyseren en kankercellen identificeren, waardoor het diagnostische proces wordt gestroomlijnd en menselijke fouten worden verminderd. Het door de FDA goedgekeurde Paige.AI-platform gebruikt bijvoorbeeld AI-algoritmen om prostaatkanker te detecteren in pathologieglaasjes met een gerapporteerde nauwkeurigheid van 98% (Bulten et al., 2020).
In de oogheelkunde
Kunstmatige intelligentiesystemen kunnen netvliesbeelden analyseren om vroege tekenen van diabetische retinopathie en leeftijdsgebonden maculaire degeneratie te detecteren. In een studie gepubliceerd in JAMA behaalde een door Google ontwikkeld AI-algoritme een gevoeligheid van 97,5% en een specificiteit van 93,4% bij het detecteren van diabetische retinopathie (Gulshan et al., 2016).
Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen met kunstmatige intelligentie
AI kan de tijd en kosten die gepaard gaan met het ontdekken en ontwikkelen van geneesmiddelen aanzienlijk verminderen door grote datasets te analyseren, de werkzaamheid van geneesmiddelen te voorspellen en het ontwerp van klinische onderzoeken te optimaliseren.
Bij het ontdekken van medicijnen
AI-algoritmen kunnen enorme hoeveelheden chemische en biologische gegevens analyseren om potentiële kandidaat-geneesmiddelen te identificeren, hun effectiviteit te voorspellen en hun chemische structuren te optimaliseren. Atomwise, een door AI aangedreven bedrijf voor het ontdekken van geneesmiddelen, gebruikt deep learning-algoritmen om de bindingsaffiniteit van kleine moleculen met doeleiwitten te voorspellen. In 2020 kondigde Atomwise een samenwerking aan met Hansoh Pharma om nieuwe kandidaat-geneesmiddelen te ontdekken en te ontwikkelen, met een potentiële dealwaarde van maximaal $ 1,5 miljard.
In klinische onderzoeken
AI kan het ontwerp van klinische onderzoeken, de werving en monitoring van patiënten optimaliseren, waardoor de kosten worden verlaagd en de onderzoeksresultaten worden verbeterd. Deep 6 AI, een platform voor het versnellen van klinische onderzoeken, gebruikt bijvoorbeeld AI om in aanmerking komende patiënten te matchen met geschikte klinische onderzoeken, waardoor het rekruteringsproces van patiënten van maanden naar minuten wordt teruggebracht.
Kunstmatige intelligentie in gepersonaliseerde geneeskunde
AI kan genomische gegevens, leefstijlfactoren en medische geschiedenis analyseren om gepersonaliseerde behandelplannen te maken en de patiëntenzorg te optimaliseren.
In de genomica
AI-algoritmen kunnen genomische gegevens verwerken en analyseren om ziekteverwekkende mutaties te identificeren, waardoor gerichte therapieën kunnen worden ontwikkeld. In 2019 toonde een studie gepubliceerd in Nature aan dat een AI-algoritme genaamd DeepVariant, ontwikkeld door Google, genetische varianten in het menselijk genoom nauwkeurig kon identificeren met een precisie van meer dan 99,9% (Poplin et al., 2018).
In precisie-oncologie
AI-gestuurde platforms zoals IBM Watson for Oncology kunnen patiëntgegevens analyseren, inclusief genetische mutaties, om gepersonaliseerde behandelplannen voor kankerpatiënten aan te bevelen. In een studie gepubliceerd in The Oncologist deed Watson for Oncology in 93% van de gevallen behandelaanbevelingen die in overeenstemming waren met een multidisciplinaire tumorcommissie (Somashekhar et al., 2018).
AI-aangedreven medische apparaten en wearables
Medische apparaten en wearables met AI kunnen de gezondheid van patiënten bewaken, realtime feedback geven en zorgprofessionals waarschuwen voor mogelijke problemen.
Continue glucosemonitoring
Door AI aangedreven apparaten voor continue glucosemonitoring, zoals de Dexcom G6, kunnen de bloedglucosewaarden in real-time volgen voor patiënten met diabetes, waardoor gepersonaliseerde inzichten worden geboden en gebruikers worden gewaarschuwd voor mogelijke hypoglykemie of hyperglykemie. Volgens een studie gepubliceerd in Diabetes Technology & Therapeutics behaalde de Dexcom G6 een gemiddeld absoluut relatief verschil (MARD) van 9,0% in vergelijking met referentiewaarden, wat de nauwkeurigheid aantoont bij het meten van bloedglucosewaarden (Šoupal et al., 2020).
Patiëntbewaking op afstand
AI-gestuurde systemen voor patiëntbewaking op afstand kunnen de vitale functies van patiënten volgen en vroege tekenen van verslechtering detecteren, waardoor zorgprofessionals snel kunnen ingrijpen. Het door de FDA goedgekeurde draagbare apparaat Current Health bewaakt bijvoorbeeld de vitale functies van patiënten, zoals hartslag, ademhalingsfrequentie en zuurstofverzadiging, en gebruikt AI-algoritmen om het risico op bijwerkingen te voorspellen.
Kunstmatige intelligentie in de zorgadministratie
Kunstmatige intelligentie kan administratieve processen in de gezondheidszorg optimaliseren, zoals patiëntplanning, facturering en toewijzing van middelen, waardoor de kosten worden verlaagd en de operationele efficiëntie wordt verbeterd.
Patiëntenplanning
Door AI aangedreven planningssystemen kunnen no-shows van patiënten voorspellen, tijdvakken voor afspraken optimaliseren en wachttijden verkorten. Het AI-gestuurde platform Zocdoc maakt bijvoorbeeld gebruik van machine learning-algoritmen om de waarschijnlijkheid van no-shows van patiënten te voorspellen, waardoor zorgverleners afspraken kunnen overboeken en inactieve tijd kunnen verminderen.
Beheer van facturatie en inkomstencyclus
AI-algoritmen kunnen factureringsgegevens analyseren, coderingsfouten identificeren en het beheer van de inkomstencyclus optimaliseren, het aantal weigeringen van claims verminderen en de financiële prestaties verbeteren. Bedrijven zoals Olive AI bieden AI-gestuurde oplossingen voor het automatiseren van het beheer van de inkomstencyclus, met gerapporteerde verbeteringen in de nauwkeurigheid van claims en het vastleggen van inkomsten.
Conclusie
Kunstmatige intelligentie transformeert de gezondheidszorg door verbeterde diagnostiek, personalisering van behandelingen, snellere medicijnontdekking en verbeterde patiëntbewaking en -zorg. AI-gestuurde technologieën optimaliseren niet alleen de administratie en operaties in de gezondheidszorg, maar bieden ook kosteneffectieve en efficiënte oplossingen voor patiënten en zorgverleners. Naarmate AI zich blijft ontwikkelen en integreren in gezondheidszorgsystemen, zal het potentieel ervan om de patiëntenzorg en -resultaten radicaal te veranderen alleen maar toenemen, wat aanzienlijke voordelen biedt voor zowel de medische gemeenschap als de patiënten.
Discussion about this post