Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: wyzwania i rozwiązania

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej: wyzwania i rozwiązania

Starzejemy się. W nadchodzących dziesięcioleciach starzejąca się populacja wyżu demograficznego w połączeniu ze spadkiem wskaźnika urodzeń i rosnącą oczekiwaną długością życia zwiększy zarówno liczbę, jak i odsetek osób w wieku powyżej 65 lat. 

Gdzie ludzie będą mieszkać? W jaki sposób otrzymają wsparcie w sytuacji, w której potrzeby opiekuńcze rosną z czasem? I jak możemy to zapewnić, jednocześnie umożliwiając im zachowanie niezależności? 

90% osób starszych chce pozostać we własnych domach i społecznościach. Nowe technologie opieki zdrowotnej sprawiają, że jest to coraz bardziej realna opcja. 

W tym artykule przyjrzymy się niektórym przeszkodom stojącym na drodze do pomyślnego starzenia się i zaproponujemy, jak można je pokonać.

Zbieżne trendy wywołują pilną potrzebę innowacji

Miniony rok ujawnił słabe strony globalnego systemu opieki zdrowotnej. Podczas COVID-19 nie było wystarczającej liczby personelu, aby poradzić sobie z dużym napływem nowych pacjentów. Chociaż mamy nadzieję, że najgorszy etap pandemii jest już za nami, dało nam to wgląd w funkcjonowanie systemu opieki zdrowotnej pod zwiększonym obciążeniem, które nadejdzie.

Światowa Organizacja Zdrowia szacuje niedobór kadr w opiece zdrowotnej na poziomie 18 milionów pracowników do 2030 roku. Z dziesięcioma tysiącami osób kończącymi 65 lat każdego dnia w samych Stanach Zjednoczonych, sytuacja będzie się tylko pogarszać. Ponadto, jednocześnie ze wzrostem potrzeb w zakresie opieki rosną również koszty z tym związane.

Krótko mówiąc, to czas na dobre rozwiązania oparte na technologii.

Projektowanie z myślą o starzeniu się 

W firmie Star opracowaliśmy rozwiązanie mające na celu poprawę życia starszych pacjentów przy jednoczesnym zmniejszeniu obciążenia służby zdrowia.

Zespół miał jeden cel: zaprojektować coś intuicyjnego i łatwego w użyciu dla obu grup.

Z reguły gdy projektuje się produkt dla osób starszych, przygotowuje się dedykowane projekty interfejsu z większymi przyciskami i prostszymi ekranami. Można również wykorzystać technologię głosową i inne narzędzia ułatwiające dostęp. W tym przypadku projektanci zastanowili się, co by było, gdyby technologia była dla nich niewidoczna i w sposób bezinwazyjny wkomponowała by się w ich życie?
 

W naszym rozwiązaniu nie ma aplikacji i systemów, których obsługi musieliby się nauczyć. Zamiast tego, stworzyliśmy platformę bazującą na  sztucznej inteligencji, która monitoruje różnego rodzaju czujniki. Umożliwia to opiekunom śledzenie danych dotyczących zdrowia użytkowników i porównywanie ich ze wskaźnikami zdefiniowanymi przez ekspertów w dziedzinie zdrowia geriatrycznego w celu ułatwienia wdrożenia pomocy diagnostycznej. 

Czujniki zainstalowane są w takich urządzeniach jak inteligentna odzież i zegarki czy systemy do zdalnego monitorowania domu. Wszystkie te urządzenia wysyłają dane do jednej centrali znajdującej się w miejscu zamieszkania pacjenta. Algorytm interpretuje wszystkie dane wejściowe i przedstawia kluczowe informacje dostawcom. 

Rezultatem jest rozwiązanie dla opiekunów, które pomaga im śledzić pacjentów i wiedzieć, kiedy konieczne jest zwiększenie ich opieki. Może to być wysłanie lekarza, pielęgniarki lub innego pracownika służby zdrowia do ich domu, a w razie potrzeby wezwanie służb ratunkowych.

Zespół Star wdrożył algorytm do analizy tych danych, aby pomóc opiekunom w sformułowaniu niezbędnych zaleceń zdrowotnych w oparciu o następujące cele: 

  • 30% redukcja wskaźników przyjęć do szpitala dla starszych pacjentów 
  • 30% skrócenie czasu pobytu w szpitalu lub na ostrym dyżurze 
  • 30% redukcja utraty autonomii po hospitalizacji
  • 20% redukcja powiązanych wyzwań społecznych, takich jak zwiększona izolacja.

Działające na rynku od nieco ponad roku urządzenie pomogło obniżyć liczbę hospitalizacji o 80% i ma 97% wskaźnik zadowolenia pacjentów.

Uproszczenie życia dostawców

Nasza platforma IoMT (ang. internet of medical things) została zaprojektowana w celu zmniejszenia obciążenia świadczeniodawców opieki zdrowotnej. Głównym celem usługi jest zapewnienie, że będzie ona pasowała do organizacji pracy pracowników służb zdrowia.

Rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji łączy różne przepływy danych w jedną wspólną strukturę, którą można ponownie wykorzystać do różnych celów. Stworzona architektura tłumaczy wszystkie formaty danych wejściowych z czujników na jedną, spójną bazę danych.

Pomysł polega na stworzeniu nieskończenie rozszerzalnej struktury z możliwością dodawania nowych technologii w miarę ich pojawiania się.

Wyzwanie techniczne związane z tworzeniem platformy IoMT 

W trakcie projektowania rozwiązania zespół projektowy napotkał na następujące wyzwania:

  • zintegrowanie backendu rozwiązania w bezpieczny i bezproblemowy sposób;
  • lokalne przepisy uniemożliwiły korzystanie ze znanych rozwiązań chmurowych takich jak AWS (Amazon Web Services) do przechowywania danych pacjentów;
  • rozwiązanie wymagało ścisłej kontroli dostępu w bardzo dynamicznym środowisku.

Aby pokonać te przeszkody, zostało zastosowane następujące podejście: 

  • wykorzystaliśmy system zarządzania jakością, aby zapewnić kompletną dokumentację i pełną zgodność z normami;
  • zaadoptowaliśmy hybrydowe rozwiązanie chmurowe i architekturę opartą na kontenerach, która umożliwia pakowanie oprogramowania i jego zależności w odseparowane jednostki;
  • opracowaliśmy mechanizmy kontroli dostępu, aby zapewnić, że lekarze, dyspozytorzy i administratorzy mogą wykonywać swoje obowiązki bez ujawniania wrażliwych informacji o stanie zdrowia pacjentów.

Ostatecznie pełny zespół projektowy opracował oprogramowanie będące urządzeniem medycznym klasy III, wykorzystujące sztuczną inteligencję i pozwalające na zrealizowanie celów projektu. Rezultatem jest platforma telemonitoringu, która integruje dane IoT oraz wyzwala alarmy dla opiekunów, na podstawie historii pacjenta i jego aktualnego stanu zdrowia.

W przyszłości Star planuje wykorzystać sztuczną inteligencję do konfigurowania najlepszych planów leczenia dla pacjentów, jednocześnie umożliwiając dostawcom analizowanie ogromnych ilości danych klinicznych w celu uzyskania głębokiego wglądu w zdrowie pacjentów. Będzie to okazja do obniżenia kosztów opieki, maksymalizacji efektywności wykorzystania zasobów i lepszego zarządzania zdrowiem populacji. 




Avatar
Project Manager at Star Poland Sp. z o.o.
May 5
AWS announces a new cloud service & Google opens up PaLM-E. AI/ML Digest #0
So there are links to hardcore research with detailed code examples and analysis of language models as well as review articles and updates that will help you keep up with the latest industry events.
Apr 28
Firmy, które płacą najwięcej specjalistom ds. danych
Data Science stała się jednym z najbardziej pożądanych obszarów pracy w dzisiejszych czasach. Oto lista firm, które płacą najwyższe wynagrodzenia dla specjalistów ds. danych.
Apr 3
Czy ChatGPT zostawi bez pracy programistów?
Społeczność r/Polska postawiła pytania o przyszłość programistów w kontekście pojawienia się AI. Oto odpowiedzi, które otrzymała od użytkowników forum.

This site uses cookies to offer you a better browsing experience.

Find out more on how we use cookies and how to change cookie preferences in our Cookies Policy.

Customize
Save Accept all cookies