Vad är användningen av AI i telemedicin?

Vi lever inte längre i en era där vi var tvungna att besöka läkare för grundläggande kontroller och kontinuerlig övervakning, allt tack vare AI. Medan de flesta av oss tror att AI bara är begränsad till ChatGPT, är användningsfallen för AI långt bortom textgenerering och ett av dem är inom telemedicin. 

Genom att kombinera AI med telemedicin förbättrar vårdgivare kvaliteten på behandlingen. Utöver det kan vi ta itu med traditionella utmaningar som geografiska barriärer och resursbegränsningar.

Om vi ​​pratar om siffror, I USA förväntas den AI-aktiverade telemedicinmarknaden nå $ 48.2 miljard vid 2033. I den här artikeln kommer vi att utforska hur AI förbättrar telemedicin och patientupplevelsen. 

Vad är telemedicin?

Telemedicin kan förstås som "fjärrleverans av hälsovårdstjänster." Även om det låter som ett mycket nytt koncept, är det inte det. Det tillåter patienter att få kontakt med läkare genom videosamtal, meddelandeappar eller bärbara enheter och dessa tekniker har funnits där i flera år nu. 

Den senaste AI-boomen förändrade dock telemedicinen helt. AI kan stärka telemedicinsektorn genom att automatisera uppgifter, analysera stora datamängder och leverera insikter som förbättrar vården.

Ett bra exempel på hur AI kan användas inom telemedicin: Låt oss anta att det finns en patient som ansluter till en virtuell läkare. I det här fallet kan AI analysera patientens rapporter och identifiera att patienten har diabetes. 

Läkaren kan sedan förbereda ett detaljerat program för att bota diabetes och kan koppla patienten till ett digitalt program för diabeteshantering. När du har registrerat dig kan AI ge personliga specifika rekommendationer för mediciner, kost och livsstilsförändringar. 

Hur AI förbättrar telemedicin?

Det finns flera faktorer i hur AI kan förbättra telemedicin. Med AI lägger du till intelligens, effektivitet och precision till de befintliga fjärrsjukvårdstjänsterna, och med detta förbättrar du den övergripande behandlingsupplevelsen för en patient.

1. Fjärrpatientövervakning

AI-drivna telemetriverktyg tillåter läkare att kontinuerligt spåra patienternas hälsa. Genom att göra det kan läkare få realtidsinsikter för att förbättra hanteringen av kroniska sjukdomar och vården av patienten. Här är några exempel på hur fjärrövervakning av patienten kan vara till hjälp:

• Kontinuerlig datainsamling: Enheter som smartklockor och bärbara plåster kan användas för att övervaka datamått som hjärtfrekvens, blodtryck och glukosnivåer. 
• Tidiga varningssystem: När data har samlats in kommer AI-algoritmer att analysera data för att identifiera mönster eller anomalier och förutsäga hälsoproblem som hjärthändelser eller plötsliga glukostoppar innan de inträffar.
• Minskade sjukhusbesök: Eftersom patienten övervakas kontinuerligt, minskar antalet sjukhusbesök avsevärt. 
• Anpassade varningar för vårdgivare: Med fjärrövervakning av patienten kan AI skicka meddelanden till läkare om kritiska förändringar i patientdata vilket gör att de kan ingripa omedelbart.

2. Virtuell triage

Termen virtuell tirage syftar på användningen av AI-teknik som ofta är det första steget i digital sjukvård då den låter dig prioritera patientens medicinska behov uppbackad av insamlad data. Se det som en situation där den insamlade informationen tyder på att patienten kan få en hjärtinfarkt snart, då kommer den att prioritera läkarbesöket baserat på hur kritiskt scenariot är. 

• Ärendeprioritering: Baserat på hur brådskande patienten är, kommer AI att tilldela patienten till lämpliga läkare för att säkerställa att de kritiska fallen behandlas omedelbart. 
• Resursoptimering: Genom att filtrera icke-brådskande fall kan AI säkerställa att sjukvårdsresurser allokeras effektivt, vilket minskar belastningen på medicinska team.
• Snabbare beslutsfattande: Med AI behöver patienter inte längre vänta i långa timmar/dagar för att få behandling eftersom kritiskt konditionerade patienter markeras som högsta prioritet.

3. Medicinsk bildanalys

Enligt vår åsikt är detta den mest uppmärksamma implementeringen av AI, inte bara inom telemedicin utan på hela den medicinska avdelningen, eftersom AI kan undersöka medicinska bilder som röntgen, MRI, CT-skanningar och ultraljud utan någon grad av fel. 

Detta gör inte bara medicinsk bildanalys snabbare och mer exakt utan också tillgänglig, särskilt i områden där specialister kanske inte är lättillgängliga.

• Hög precision: Det finns mycket mindre chanser att AI kommer att göra lika misstag som mänskliga läkare och lätt kan överträffa mänskliga radiologer för att upptäcka anomalier i röntgen, MRI och CT-skanningar. 
• Snabb diagnostik: AI kan inte bara behandla bilder mer exakt utan också snabbare än den mänskliga läkaren vilket möjliggör snabbare diagnos och behandling.
• Stöd för avlägsna områden: I avlägsna områden där du kanske inte hittar specialister kan AI analysera bilderna och ge diagnostiska insikter till den lokala läkaren så att patienter kan påbörja behandlingen så snabbt som möjligt. 

4. Virtuella assistenter och chatbots

Dessa verktyg liknar dina vanliga chatbots som Alexa och Siri men är utbildade på omfattande medicinska data. Dessa virtuella assistenter och chatbots använder naturlig språkbehandling (NLP) för att förstå och svara på patientfrågor på ett enkelt språk. 

• 24/7 tillgänglighet: Detta är den viktigaste punkten med att ha virtuella assistenter eftersom de är tillgängliga 24/7. På så sätt kan du få svar på grundläggande medicinska frågor utan att behöva besöka en läkare. 
• Schemaläggningssupport: Förutom tillgänglighet kan dessa virtuella assistenter också hjälpa dig att boka möten och påminnelser vilket sparar tid för både patienter och vårdpersonal.
• Läkemedelshantering: AI-chatbotar som är nära integrerade i modern teknik kan hjälpa patienter att ta sina mediciner i tid vilket minskar risken för missade doser.

5. Personliga behandlingsplaner

AI kan utforma skräddarsydda vårdstrategier för att möta varje patients specifika behov. AI tar inte bara hänsyn till de aktuella hälsoproblemen utan tar också hänsyn till en individs medicinska historia, genetik, livsstil och andra personliga faktorer för att rekommendera de mest effektiva behandlingarna.

• Anpassningsbara planer: Baserat på realtidsdata som samlats in från hälsojournalerna kan AI enkelt göra ändringar i den befintliga behandlingen för den mest effektiva behandlingen. 
• Patientcentrerat tillvägagångssätt: Med personlig vård kan patienter få tillfredsställande resultat eftersom behandlingsplanen är unik för varje patient. 

6. Hälsodataintegration och insikter

Detta är den bästa delen av telemedicin eftersom du inte litar på en utan flera källor för hälsodata som elektroniska hälsojournaler (EHR), bärbara enheter, diagnostiska rapporter och olika telemedicinska plattformar. På så sätt kan AI ha tillgång till en stor pool av data för att generera handlingsbara insikter utan att förlora en viktig del. 

• Unified Health Records: AI-system kan samla in data från flera källor inklusive wearables, medicinsk historia, labbresultat och andra källor till en centraliserad instrumentpanel som erbjuder en övergripande översikt över patienten till den medicinska sjukvårdspersonalen. 
• Predictive Analytics: Genom att kombinera data från flera källor kan AI enkelt förutsäga sannolikheten för sjukdomsprogression eller effekterna av vissa livsstilsförändringar.

Utmaningar med att implementera AI i telemedicin

Även om det finns flera fördelar med att integrera AI i telemedicin, kommer det med sina egna problem. Att ta itu med dessa utmaningar är avgörande för att säkerställa att behandlingen ges på ett så etiskt, effektivt och säkert sätt som möjligt.

1. Datasekretessproblem

Att skydda data är en av de största utmaningarna i AI-eran. För att lösa detta problem måste AI-system inom vården följa sekretessstandarder som HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) i USA och GDPR (General Data Protection Regulation) i Europa. 

Den känsliga karaktären hos data är mycket personlig eftersom den innehåller detaljer som medicinsk historia, genetisk information och hälsostatistik i realtid. I händelse av obehörig åtkomst kan det leda till problem som identitetsstöld. 

2. Bias in Algoritms

AI-system om de tränas på begränsad data kan ha fördomar och kan direkt påverka behandlingsplanen. Du kan också ställas inför en situation där AI-systemet oavsiktligt gynnar specifik demografi baserat på data som det utbildades på, vilket kan leda till skillnader i vården för minoriteter eller underbetjänade befolkningar.

AI-modeller är också kända för att bära Blackbox-effekt. Det händer när systemet växer till en viss del där systemets inre funktioner inte kan förstås. Så du kanske aldrig vet varför AI-systemet rekommenderade vissa läkemedel utan användning. 

3. Integrationsfrågor

Att integrera AI i det befintliga telemedicinsystemet är en ganska komplex och dyr uppgift. Du kanske måste stöta på äldre system (decennier gamla datorer) som kanske inte stöder moderna AI API:er. 

Det kan också störa det befintliga arbetsflödet för traditionella vårdgivare och kan leda till motstånd bland leverantörer och förseningar i adoptionen. Skalbarheten och tillhandahållandet av utbildning till befintliga yrkesverksamma är också en annan utmaning. 

Hur Shaip kan hjälpa till att övervinna utmaningar inom AI-aktiverad telemedicin

Som nämnts ovan kommer implementering av AI inom telemedicin med flera utmaningar, men Shaip kan hjälpa dig att övervinna dessa utmaningar genom att erbjuda dig skräddarsydda behov för att påskynda utvecklingen av AI-drivna telehälsosystem.

• Säkerställa datasekretess och efterlevnad:  Vi är specialiserade på att avidentifiera känslig medicinsk data för att uppfylla integritetsbestämmelser som HIPAA, GDPR och Safe Harbor-riktlinjer. Hittills har vi levererat över avidentifierade miljontals kliniska dokument för AI-projekt inom sjukvården som följer alla sekretessbestämmelser. 

• Adressering av algoritmisk bias: För att ta itu med fördomarna i AI är det viktigt att ha flera datakällor och det är anledningen till att Shaip har datauppsättningar från över 60 globala platser. Dessa datauppsättningar inkluderar medicinska bilder, EPJ och läkaranteckningar i olika regioner så att du kan träna AI-modeller utan fördomar. 

• Sömlös integration i kliniska arbetsflöden: För att integrera AI i befintligt arbetsflöde behöver du kompatibilitet med verktyg som EHR och bildplattformar. Det är här Shaip kommer in i bilden genom att förse dig med strukturerade och annoterade data skräddarsydda för specifik användning fall, såsom medicinsk bildanalys eller naturlig språkbehandling (NLP) för kliniska anteckningar. 

Genom att samarbeta med Shaip kan vårdgivare använda AI för att behandla sina patienter på ett så effektivt sätt som möjligt, allt tack vare vår år av expertis inom data av hög kvalitet.