Een recente Uit een rapport van CB Insights blijkt dat startups op het gebied van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg de afgelopen vijf jaar $ 4,3 miljard hebben opgehaald in 576 financieringsrondes - meer dan enige andere sector. Investeringen in het bouwen van AI die met mensen samenwerkt om gezondheidsproblemen aan te pakken, zullen wereldwijd worden voortgezet. Ondertussen vereist het vinden van duurzame antwoorden op tragische aandoeningen zoals de ziekte van Alzheimer nauwkeurig bijgehouden medische dossiers om vooruitgang te boeken - en de bereidwillige deelname te vragen van mensen wiens leven dodelijk wordt beïnvloed door de ziekte. De partij die uiteindelijk verantwoordelijk is voor het vinden van het antwoord op de ziekte van Alzheimer is misschien niet menselijk - of in ieder geval is de poging om de wereld van de ziekte te verlossen misschien niet volledig een menselijke.

Kunstmatige intelligentie biedt het medische veld nieuwe mogelijkheden om de lessen uit bestaande en nieuw gecreëerde datasets te gebruiken om de komende jaren complexe menselijke problemen op te lossen. Het complementaire nut van de technologie voor gezondheidswetenschap en medisch onderzoek biedt nieuwe mogelijkheden om minuscule aanwijzingen uit de geschiedenis van individuele patiënten te ontrafelen die tot wereldwijde doorbraken leiden. AI heeft het potentieel om te dienen als een natuurlijke partner voor medische onderzoekers en professionals die carrières besteden aan het doorzoeken van records om trends en anomalieën te ontdekken.

AI helpt mensen medische antwoorden te vinden.

Als industrie begint de gezondheidswetenschap de volledige voordelen te beseffen van het gebruik van precisiegeneeskunde om ziekten te behandelen. Vroege succesverhalen omvatten het boeken van vooruitgang bij het opsporen van kanker en het blootleggen van mogelijke gezondheidsindicatoren uit medische geschiedenis en DNA-analyse. Het onderliggende idee van het gebruik van AI voor met name gezondheidswetenschappen, is om naar de specifieke genetische of moleculaire profielen van mensen te kijken en per geval te bepalen welke gepersonaliseerde behandeling het beste werkt.

In de komende jaren zal het succesvol vooruitgaan van precisiegezondheidswetenschap afhangen van het verzamelen en opslaan van gegevens die verschillende patiëntenpopulaties vertegenwoordigen. Het zal ook vertrouwen op het vermogen van de gezondheidswetenschappelijke sector om geavanceerde AI- en machine learning-algoritmen te ontwikkelen die enorme hoeveelheden gegevens ontginnen om zeer specifieke gezondheidsvragen te beantwoorden. Vragen als:hoe vinden we de indicatoren die verborgen zitten in talloze gezondheidsdossiers? Welke genetische varianten zijn van belang? Waarom heeft één ziekte invloed op een patiënt en niet op iemand met een vergelijkbare genetische samenstelling? AI kan dienen als een middel om de gezondheidswetenschappelijke sector te helpen een aantal van deze vragen te beantwoorden, specifieke factoren nauwkeurig te analyseren en patiënten eerder in het diagnoseproces duidelijkheid te verschaffen.

De echte impact van AI in alle gezondheidssectoren.

AI's echte impact op de gezondheidswetenschap heeft zich al gemanifesteerd in de vorm van nieuwe farmaceutische combinaties, meer veelbelovende hypothesen, verbeterde medische diagnostiek, gerichte risicofactoranalyse en rapportage die leidt tot meer nauwkeurigheid in gepersonaliseerde geneeskunde. AI kan kritieke zorginformatie volledig absorberen, contextualiseren en analyseren in de tijd die een menselijke tegenhanger nodig heeft om een ​​paar dossiers door te lezen. De technologie is gebouwd om grote datasets autonoom te mobiliseren en te beheren. Ondertussen kunnen menselijke tegenhangers zich concentreren op het communiceren van de voordelen van AI-bevindingen, ze proactief gebruiken om individuele medische zorgen aan te pakken en meer gepersonaliseerde patiëntenzorg te bieden.

AI kan gegevens uit meerdere bronnen integreren en sneller dan mensen de relevantie voor specifieke gevallen bepalen. De technologie kan gegevens in realtime analyseren en bruikbare inzichten opleveren die enkele uren - of in sommige gevallen jaren - zouden duren voordat mensen ze zouden voltooien. Wanneer AI op verantwoorde wijze is gebouwd met behulp van objectieve datasets en in het laboratorium geteste technologie, heeft AI geen vooroordelen over de medische dossiers, DNA- en RNA-analyse en algemene informatie die het sorteert, waardoor mogelijke vooroordelen en foutieve conclusies worden geëlimineerd.

Het succes van AI op het gebied van gezondheidswetenschappen hangt af van de beschikbaarheid van door mensen samengestelde trainingsdatasets die prestatie- en biastests mogelijk maken voordat AI op de markt komt. De mogelijkheid om AI en talloze datasets met elkaar te verbinden, biedt de grootste kans voor medische professionals die op zoek zijn naar technologie voor antwoorden. In de praktijk zorgt AI's kernvermogen voor het automatiseren van gegevensanalyse ervoor dat medische onderzoekers zich kunnen concentreren op het eindresultaat, bevindingen kunnen toepassen op medische of farmaceutische onderzoeken in de echte wereld en, uiteindelijk, individuele zorgplannen kunnen aanpassen om nieuwe methoden op te nemen.

Vooruitkijken naar een onzekere toekomst.

De grootste uitdaging voor gezondheidswerkers die zich in 2019 tot AI wenden, blijft de beschikbaarheid van samengestelde datasets die nodig zijn om algoritmegestuurde technologieën te trainen die bestemd zijn voor ziektedetectie en ander cruciaal medisch werk. AI moet betrouwbaar genoeg zijn om nauwkeurige voorspellende beoordelingen te maken die een dramatische impact hebben op de patiëntenzorg en gezondheidsresultaten in de echte wereld. Het proces om AI voor te bereiden op gezondheid zal in de nabije toekomst gemakkelijker worden naarmate de technologie vordert, gewone mensen meer vertrouwd raken met AI en de toepassingen in de echte wereld voor ziektepreventie succesvol blijken te zijn.

Tenslotte is ziektepreventie de heilige graal. Technologieën, zoals AI, die vroege detectie en onderschepping van ziekten mogelijk maken, zullen de groothandel van patiëntenzorg transformeren. AI kan medische professionals helpen ziekten eerder op te sporen en mensen die door deze ziekten worden getroffen een kans geven om ze te overwinnen.

Ongetwijfeld zullen menselijke inspanningen om de wereld te verlossen van de ziekte van Alzheimer en andere dodelijke ziekten of erfelijke aandoeningen, vooruitgang boeken met de ondersteuning van gegevensgestuurde technologieën. Door AI voor die taken in te schakelen, kunnen artsen en medische professionals zich concentreren op het bieden van nauwkeurigere en empathischere patiëntenzorg. Onderzoekers kunnen tijd besteden aan het begrijpen van AI-gestuurde bevindingen om door machines ontdekte remedies in een zeer menselijke realiteit te brengen, zoals leven met de ziekte van Alzheimer, die levens verandert - en redt.

Geschreven door

Kate Merton

Kate Merton is het hoofd van NYC + Boston &JPOD @ Philadelphia voor JLABS, waar ze innovatiesourcing, portfoliobeheer, operationele uitmuntendheid, educatieve programmering en P&L stimuleert. Merton heeft een bachelordiploma in farmacologie en toxicologie van King's College London en een doctoraat in farmacologie en toxicologie van de Universiteit van Californië, Irvine Medical School. Ze behaalde haar MBA aan de Fuqua School of Business aan de Duke University.