INFOGRAFIKA. Wyzwania przed sektorem zdrowia 2024+

Jakie wyzwania stoją przed ochroną zdrowia w 2024 roku i następnych latach? Najważniejsze wnioski z nowego raportu Deloitte „Global Health Care Outlook”.

Kliknij tutaj, aby pobrać czasopismo OSOZ z infografiką (s. 39 – 42)

5 wyzwań przed sektorem zdrowia

• Transformacja cyfrowa z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Nowe technologie dają nadzieję na zwiększenie efektywności świadczenia usług zdrowotnych.
• Ograniczona dostępność świadczeń medycznych. Spowodowana czynnikami ekonomicznymi, geograficznymi, dostępem do technologii i wiedzy.
• Opieka społeczna. Konieczność rozbudowy opieki wychodzącej naprzeciw starzejącemu się społeczeństwu, stawiającej na zdrowe i aktywne starzenie się.
• Zielona ochrona zdrowia. Zmniejszenie negatywnego wpływu sektora zdrowia na środowisko oraz wzmocnienie opieki świadczonej w domu.
• Ewolucja w kierunku koncepcji human health. Uwzględnienie środowiskowych determinantów zdrowia w profilaktyce i leczeniu, a nie tylko danych z kartotek medycznych.

3 obszary, w których AI będzie miała największy wpływ na ochronę zdrowia

• Inteligentna diagnostyka. Rozwiązania oparte na AI mogą wspierać lekarzy w stawianiu precyzyjnych diagnoz dzięki całościowej analizie danych pacjenta (wyniki badań, informacje w EDM, nagrania rozmów, dane biometryczne i genetyczne, informacje zbierane 24/7 przez czujniki noszone na ciele.
• Personalizowane plany opieki. Dzięki nieograniczonym możliwościom analizy danych, AI może pełnić rolę doradców w zakresie zdrowego stylu życia. Mając wgląd do biomarkerów z inteligentnych urządzeń, AI będzie proponować zalecenia dotyczące snu, diety, a nawet łagodzenia stresu. Cyfrowe awatary uzupełnią lukę w opiece wspierając pacjentów każdego dnia, poza gabinetem lekarskim.
• Zarządzanie zdrowiem populacji. AI jest zdolna do rozpoznawania trendów zdrowotnych w populacji. Na przykład, przeglądając dane genomiczne, socjoekonomiczne i EDM, AI może zidentyfikować czynniki ryzyka chorób dla indywidualnych osób, a następnie generować personalizowane audiowizualne zaproszenia na badania przesiewowe.

AI i ochrona zdrowia w liczbach

360 mln USD to suma potencjalnych oszczędności rocznie w amerykańskim systemie zdrowia dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji (AI) w ciągu najbliższych pięciu lat.

2,3 ZB (zettabajtów) danych, czyli 1021 bajtów wygenerował w 2020 roku globalny sektor opieki zdrowotnej. Ochrona zdrowia jest sektorem generującym ponad 30% danych dostępnych na świecie.

1500 dostawców rozwiązań sztucznej inteligencji funkcjonuje w sektorze opieki zdrowotnej. Połowa z nich powstała w ciągu ostatnich siedmiu lat.

692 urządzenia medyczne wykorzystujące algorytmy AI zatwierdziła Amerykańska Agencja ds. Leków i Żywności do października 2023 roku.

Jak AI może pomóc świadczeniodawcom?

Zwiększenie zaangażowania pacjentów. Wielu pacjentów ma trudności z rezerwacją wizyt, dostępem do dokumentacji medycznej, poruszaniem się po systemie zdrowia i uzyskaniem odpowiedzi na proste pytania dotyczące zdrowia. Sztuczna inteligencja może poprawić interakcje między pacjentami a świadczeniodawcami poprzez:

• Upraszczanie złożonych informacji medycznych. Przetwarzanie języka naturalnego może sprawić, że dane medyczne będą czytelniejsze dla każdej grupy wiekowej.
• Usprawnienie komunikacji między pracownikami służby zdrowia. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą skutecznie filtrować i podsumowywać istotne informacje.
• Przyspieszenie przeszukiwania baz danych. Zamiast ręcznego wyszukiwania, wystarczy wskazać, jakie dane są potrzebne.
• Udoskonalenie chatbotów. Chatboty mogą odpowiadać na proste pytania pacjentów oraz pomagać w planowaniu wizyt.

 Skuteczne i dokładne diagnozy

Diagnoza wymaga analizy danych pacjenta oraz zestawienia ich z wynikami najnowszych badań klinicznych i doniesieniami naukowymi. AI może znacznie usprawnić ten proces poprzez:

• Analizowanie obszernych danych medycznych. AI może identyfikować wzorce w danych, które mogą zostać przeoczone przez ludzi ze względu na ich ilość.
• Oferowanie rekomendacji. Technologie AI, takie jak głębokie sieci neuronowe i uczenie maszynowe, mogą usprawnić analizę danych pacjenta, podpowiadając metody leczenia na podstawie podobnych przypadków klinicznych.

  Spersonalizowana opieka zdrowotna

Medycyna precyzyjna bierze pod uwagę różnorodne zbiory danych: genetykę, środowisko
i styl życia, aby zapewnić podejście nastawione na specyficzne potrzeby każdej osoby.
AI może zapewnić bardziej spersonalizowane diagnozy, profilaktykę i leczenie poprzez:

• Łączenie różnych zbiorów danych. Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie zestawiać obrazy z tekstem itd. Technologia multimodalnej AI pozwoli analizować nawet dane, które nie są interoperacyjne.
• Analizowanie i gromadzenie ogromnych ilości danych. AI i uczenie maszynowe umożliwiają bardziej efektywne gromadzenie i analizę danych, bez względu na ich ilość.
• Opracowywanie spersonalizowanych metod leczenia i opieki. Analityka AI umożliwia świadczeniodawcom dopasowywanie opieki nie tylko na podstawie danych z EDM, ale także najnowszych wytycznych. Analiza danych przez AI pozwala na przesunięcie opieki ze szpitali do domów.

 Optymalizacja zasobów i personelu

Popyt na usługi medyczne jest zmienny, kształtowany przez wiele czynników w tym m.in. zachorowania sezonowe, fale upałów itd. Ta fluktuacja utrudnia planowanie zasobów. Predykcyjna AI jest w stanie prognozować liczbę pacjentów, pomagając zarządzać procesami organizacyjno-logistycznymi:

• Przewidywanie przyszłego zapotrzebowania na zasoby. Eksploracja danych z przeszłości i modelowanie AI pozwalają lepiej zarządzać działalnością operacyjną, poprawiając efektywność ochrony zdrowia.
• Identyfikacja wzorców i trendów. Analiza danych z podmiotu leczeniczego i informacji populacyjnych pozwala identyfikować długookresowe trendy i potencjalne zagrożenia.

Czytaj także: 9 innowacji technologicznych dla zdrowia 2024