Jak uczenie maszynowe redefiniuje branżę opieki zdrowotnej

Światowy przemysł opieki zdrowotnej kwitnie. Zgodnie z ostatnimi badaniami oczekuje się, że w tym roku przekroczy on granicę 2 bilionów dolarów, pomimo powolnych perspektyw gospodarczych i napięć w handlu światowym. Ogólnie rzecz biorąc, ludzie żyją dłużej i zdrowiej.

Wzrosła świadomość dotycząca dawstwa żywych narządów. Roboty są wykorzystywane do usuwania pęcherzyka żółciowego, wymiany stawu biodrowego i przeszczepów nerek. Wczesna diagnostyka nowotworów skóry z minimalnym błędem ludzkim jest rzeczywistością. Operacje rekonstrukcyjne piersi umożliwiły osobom, które przeżyły raka piersi, udział w odbudowie gruczołów.

Wszystkie te prace były nie do pomyślenia sześćdziesiąt lat temu. Teraz jest ekscytujący czas dla globalnego sektora opieki zdrowotnej, który rozwija się na swojej drodze ku przyszłości.

Ponieważ jednak populacja 7,7 miliarda na całym świecie prawdopodobnie osiągnie 8,5 miliarda do 2030 r., zaspokojenie potrzeb zdrowotnych może być wyzwaniem. Właśnie tam znaczące postępy w uczeniu maszynowym (ML) mogą pomóc zidentyfikować ryzyko infekcji, poprawić dokładność diagnostyki i opracować spersonalizowane plany leczenia.

źródło: Deloitte Insights – globalna perspektywa opieki zdrowotnej 2020

W wielu przypadkach technologia ta może nawet zwiększyć wydajność pracy w szpitalach. Możliwości są nieskończone i ekscytujące, co prowadzi nas do istotnego fragmentu artykułu:

Zastosowanie uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej

Czy rozumiesz pojęcie indeksu LACE?

Zaprojektowany w Ontario w 2004 roku, identyfikuje pacjentów zagrożonych ponownym przyjęciem lub śmiercią w ciągu 30 dni od wypisania ze szpitala. Kalkulacja opiera się na czterech czynnikach – długości pobytu pacjenta w szpitalu, powadze przyjęcia, współistniejących chorobach i wizytach w izbie przyjęć.

Indeks LACE jest powszechnie akceptowany jako barometr jakości opieki i jest znany z teorii uczenia maszynowego. Wykorzystując przeszłą dokumentację medyczną pacjentów, koncepcja pomaga przewidzieć ich przyszły stan zdrowia. Umożliwia lekarzom terminowe przydzielanie zasobów w celu zmniejszenia śmiertelności.

Obszary w opiece zdrowotnej ewoluują dzięki uczeniu maszynowemu

Ten postęp technologiczny zaczął kłaść podwaliny pod bliższą współpracę między zainteresowanymi stronami z branży, niedrogie i mniej inwazyjne opcje chirurgii, terapie holistyczne i nowe modele opieki. Oto pięć przykładów obecnych i pojawiających się innowacji ML:

1. Odkrywanie leków

Od wstępnych badań przesiewowych związków leków do obliczania wskaźników powodzenia konkretnego leku w oparciu o czynniki fizjologiczne pacjentów – Knight Cancer Institute w Oregonie i Microsoft Project Hanover obecnie stosują tę technologię do personalizacji kombinacji leków w leczeniu raka krwi.

Uczenie maszynowe zrodziło również nowe metodologie, takie jak medycyna precyzyjna i sekwencjonowanie nowej generacji, które mogą zapewnić odpowiedni wpływ leku na pacjentów. Na przykład dzisiaj lekarze mogą opracowywać algorytmy, aby zrozumieć procesy chorobowe i innowacyjne metody leczenia takich dolegliwości, jak cukrzyca typu 2.

2. Zoptymalizowana rekrutacja pacjentów do badań klinicznych

Zapisywanie ochotników do badań klinicznych nie jest łatwe. Aby zobaczyć, kto nadaje się do badania, trzeba zastosować wiele filtrów. Dzięki uczeniu maszynowemu zbieranie danych pacjentów, takich jak przeszła dokumentacja medyczna, zachowania psychologiczne, historia zdrowia rodziny i inne, jest łatwe.

Ponadto technologia ta jest również wykorzystywana do monitorowania wskaźników biologicznych ochotników i ewentualnych szkód w badaniach klinicznych w dłuższej perspektywie. Dysponując tak przekonującymi danymi, lekarze mogą skrócić okres próbny, zmniejszając w ten sposób ogólne koszty i zwiększając efektywność eksperymentu.

3. Zabiegi spersonalizowane

Każde ludzkie ciało funkcjonuje inaczej. Reakcje na produkt spożywczy, lekarstwo lub porę roku są różne. Dlatego mamy alergie. W takim przypadku, dlaczego dostosowywanie opcji leczenia na podstawie danych medycznych pacjenta nadal jest tak dziwną myślą?

Uczenie maszynowe pomaga specjalistom medycznym określić ryzyko dla każdego pacjenta, w zależności od ich objawów, wcześniejszej dokumentacji medycznej i historii rodziny za pomocą mikro-bioczujników. Te drobne gadżety monitorują stan zdrowia pacjenta i sygnalizują nieprawidłowości bez uprzedzeń, umożliwiając w ten sposób bardziej wyrafinowane możliwości pomiaru stanu zdrowia.

4. Wczesne wykrywanie raka skóry

Cisco informuje, że połączenie maszyna-maszyna w globalnej opiece zdrowotnej rośnie w tempie 30% CAGR — co jest najwyższym wynikiem w porównaniu z jakąkolwiek inną branżą!

Uczenie maszynowe służy głównie do wydobywania i analizowania danych pacjentów w celu znalezienia wzorców i przeprowadzenia diagnozy tak wielu schorzeń, z których jednym jest rak skóry.

Ponad 5,4 mln osób w USA rocznie diagnozuje tę chorobę. Niestety diagnoza jest procesem wirtualnym i czasochłonnym. Opiera się na długich badaniach klinicznych, obejmujących biopsję, dermoskopię i badanie histopatologiczne.