5 Real-World toepassingen van AI in de geneeskunde (met voorbeelden)

Het valt niet te ontkennen dat kunstmatige intelligentie (AI) alomtegenwoordig is geworden. Het wordt steeds geavanceerder in het efficiënt doen van wat mensen doen:leren, redeneren en logica toepassen.

Net als in veel andere bedrijfssectoren heeft AI een enorm potentieel om de medische industrie te verbeteren.

Je gebruikt misschien al een paar AI-compatibele wearables om je gezondheid bij te houden:FitBit, Smartwatch of een Smart Belt.

Als je goed kijkt, vind je veel geweldige voorbeelden van AI in de geneeskunde. Het wordt stilaan onderdeel van ons zorgecosysteem.

In deze blog bespreken we de real-world toepassing en use cases van AI in de medische wereld.

AI in de geneeskunde:de markttrends

Artificial Intelligence gaat een prominente rol spelen in de geneeskunde &gezondheidszorg.

Hier zijn veel redenen voor, zoals:

• Vooruitgang in rekenkracht,
• Leren van algoritmen,
• Beschikbaarheid van enorme hoeveelheden gegevens uit medische dossiers, en
• Draagbare gezondheidsapparaten.

De zorgmarkt voor kunstmatige intelligentie groeit met de dag en de markttrends zien er allesbehalve veelbelovend uit.

Marktwaarde

Volgens rapporten zal AI in de wereldwijde marktwaarde voor de gezondheidszorg naar verwachting groeien van 3,14 miljard USD in 2019 tot 23,85 miljard USD in 2025.

Het zal naar verwachting groeien met een CAGR (Compound Annual Growth Rate) van 40,15% tijdens de prognoseperiode van 2020 tot 2025.

Inzicht in eindgebruik

Het advertentie- en mediasegment leidde in 2019 de AI-markt en was goed voor meer dan 20% van de wereldwijde omzet. De gezondheidssector zal naar verwachting tegen het jaar 2027 een leidend aandeel in de AI-markt veroveren. (Bron)

Reële toepassingen van AI in de geneeskunde

Met een grote hoeveelheid beschikbare gegevens is AI klaar om de motor te zijn die de transformatie in de hele geneeskundesector stimuleert.

Met kunstmatige intelligentie worden leeralgoritmen nauwkeuriger en preciezer omdat ze ons, mensen, in staat stellen om inzicht te krijgen in diagnostiek, behandelingen en zorgprocessen.

Hier zijn enkele praktijktoepassingen van kunstmatige intelligentie in de geneeskunde die zowel patiënten als artsen ten goede kunnen komen.

1. Ziektediagnose

De juiste diagnose is de sleutel tot een succesvolle behandeling. Bij een verkeerde diagnose kan er veel mis gaan. Daarom is het uiterst belangrijk om het goed te doen, maar het is niet altijd gemakkelijk.

Het toepassen van kunstmatige intelligentie bij diagnoses in de gezondheidszorg biedt de medische industrie veel voordelen.

Op AI gebaseerde software kan beoordelen of een patiënt een bepaalde ziekte heeft, zelfs voordat er veel duidelijke symptomen optreden. En in de meeste gevallen zijn deze voorspellingen juist.

AI maakt diagnostiek goedkoper en toegankelijker.

Machine Learning – vooral Deep Learning-algoritmen worden tegenwoordig vrij veel gebruikt bij het automatisch diagnosticeren van ziekten.

Machineleren bij ziektediagnose

Nou, ML - Machine Learning-algoritmen leren patronen te zien die lijken op de manier waarop artsen ze zien. Een belangrijk verschil hierbij is dat algoritmen veel concrete voorbeelden nodig hebben om van te leren. En deze voorbeelden zijn gedigitaliseerd omdat machines in leerboeken niet tussen de regels kunnen lezen.

Machine Learning is dus vooral nuttig in gebieden waar de diagnostische informatie die een arts onderzoekt al is gedigitaliseerd. Afbeeldingen van MRI-machines, CT-scanners en röntgenfoto's bevatten bijvoorbeeld grote hoeveelheden complexe gegevens die moeilijk en tijdrovend zijn voor mensen om te evalueren.

Machine Learning kan handig zijn in:

• Opsporen van hersentumor of longkanker op basis van CT-scans
• Het risico op een plotselinge hartstilstand of andere hartaandoeningen beoordelen op basis van ECG en cardiale MRI-beelden
• Het classificeren van huidlaesies in huidafbeeldingen
• Het vinden van sporen van diabetische retinopathie in oogbeelden

Waarom AI gebruiken als artsen alles kunnen wat hierboven is vermeld?

Nu vraag je je misschien af ​​waarom je voor AI zou gaan als er artsen zijn om het te doen?

Kunstmatige-intelligentietechnieken zoals ML zijn als het tweede paar ogen dat de gezondheid van patiënten kan evalueren op basis van de kennis die uit beschikbare gegevens wordt gehaald.

In bovengenoemde gevallen is veel bruikbare data (CT, MRI, genomica, patiëntendossiers en handgeschreven dossiers) beschikbaar. En met al deze gegevens worden machine learning-algoritmen net zo efficiënt als de diagnostiek door een expert.

Machine learning-algoritmen vallen op omdat ze veel sneller conclusies kunnen trekken en de modellen tegen lage kosten over de hele wereld kunnen worden gerepliceerd.

O, betekent dat dan dat AI binnenkort de dokters zal vervangen?

Nee.

Het is vrij onwaarschijnlijk dat AI artsen en artsen binnenkort zal vervangen. In plaats daarvan zal AI worden gebruikt om potentieel kwaadaardige tumoren of levensbedreigende hartpatronen van patiënten te markeren. Hierdoor kunnen de artsen zich concentreren op de interpretatie van gemarkeerde signalen.

2. Snellere medicijnontwikkeling

Het ontwikkelen van een medicijn is een steeds competitievere en duurdere medische onderneming. Zelfs met de technologische vooruitgang stijgen de kosten van het maken van een nieuw medicijn om de paar jaar. AI kan hier een belangrijke rol spelen.

Toonaangevende medische en farmaceutische bedrijven gebruiken AI om hun R&D-kosten te verlagen en kostbare fouten te voorkomen.

Veel van de analytische processen bij de ontwikkeling van geneesmiddelen kunnen efficiënter worden gemaakt met Machine Learning. Dit heeft het potentieel om miljoenen investeringen te besparen.

Tegen 2026 kunnen de AI-toepassingen voor de gezondheidszorg mogelijk een jaarlijkse besparing van 150 miljard USD opleveren voor de Amerikaanse gezondheidszorgeconomie.

De ontwikkeling van geneesmiddelen is verdeeld in vier fasen.

• Fase 1 – Doelidentificatie voor interventie
• Fase 2 – De kandidaat-geneesmiddelen ontdekken
• Fase 3 – Versnelling van klinische proeven
• Fase 4 – Biomarkers vinden voor het diagnosticeren van de ziekte

Het zal je verbazen dat AI in al deze fasen al met succes wordt gebruikt. Laten we ze allemaal doornemen en begrijpen wat deze fasen doen.

Fase 1 – Doelidentificatie voor interventie

De eerste stap bij het ontwikkelen van een medicijn zou moeten zijn het begrijpen van de biologische oorsprong van een ziekte en zijn resistentiemechanismen. Dan moet u geschikte doelwitten (meestal eiwitten) kunnen identificeren om de ziekte te behandelen.

Hoewel met high-throughput-technieken, zoals short hairpin RNA (shRNA) screening en diepe sequencing, enorme gegevens beschikbaar worden gemaakt om mogelijke doelwitroutes te ontdekken.

Maar met traditionele methoden is het nog steeds een uitdaging om het grote aantal en de verscheidenheid aan gegevensbronnen te integreren - en vervolgens te zoeken naar de relevante patronen.

Machine learning-algoritmen analyseren hier snel alle beschikbare gegevens en leren automatisch goede doeleiwitten te identificeren.

Fase 2 – De kandidaat-geneesmiddelen ontdekken

De volgende stap is het vinden van een verbinding die op de gewenste manier kan interageren met het geïdentificeerde doelmolecuul.

Hierbij wordt een groot aantal potentiële verbindingen gescreend op hun effect op het doelwit (affiniteit). Deze verbindingen kunnen natuurlijk, synthetisch of biologisch ontwikkeld zijn.

Het huidige systeem kan echter onnauwkeurige en ontoereikende suggesties opleveren. Dus in werkelijkheid duurt het erg lang om de beste kandidaat-geneesmiddelen te vinden.

Machine Learning-algoritmen helpen hierbij:ze leren de geschiktheid van een molecuul te voorspellen op basis van structurele vingerafdrukken en moleculaire descriptoren. Vervolgens gaan ze door miljoenen potentiële moleculen en filteren ze allemaal naar de beste opties - die met minimale bijwerkingen.

Dit bespaart dus uiteindelijk veel tijd bij het ontwerpen van medicijnen.

Fase 3 – Versnelling van klinische proeven

Het is niet eenvoudig om geschikte kandidaten te vinden voor klinische proeven. Als u de verkeerde kandidaten selecteert, verlengt dit de proefperiode, wat zowel tijd als middelen kost.

Machine learning kan het proces van klinische proeven versnellen. Het kan geschikte kandidaten identificeren en zorgen voor een goede verdeling voor groepen proefdeelnemers. Het algoritme kan worden getraind om goede kandidaten van slechte te scheiden.

AI-technologie doet drie dingen voor het klinische proefproces:maakt het sneller, betrouwbaarder en veiliger.

Ze kunnen ook waarschuwen door een vroege waarschuwing te geven voor een klinische proef die geen afdoende resultaten oplevert, waardoor de onderzoekers eerder kunnen ingrijpen door de ontwikkeling van het medicijn te redden.

Fase 4 – Biomarkers vinden voor het diagnosticeren van de ziekte

Patiëntbehandeling voor een ziekte is alleen mogelijk als u zeker bent van de diagnose.

Biomarkers zijn moleculen die worden aangetroffen in lichaamsvloeistoffen zoals menselijk bloed en die concluderen of een patiënt een ziekte heeft of niet. Ze kunnen ook worden gebruikt om de progressie van de ziekte te volgen.

Maar het vinden van geschikte biomarkers voor een ziekte is niet eenvoudig. Het is een duur en tijdrovend proces waarbij duizenden potentiële kandidaat-moleculen worden gescreend.

AI automatiseert hier een groot deel van het handmatige werk en versnelt op zijn beurt het proces.

De algoritmen kunnen moleculen indelen in goede en slechte kandidaten, wat de experts helpt bij het analyseren van de beste vooruitzichten.

Biomarkers worden gebruikt om te identificeren:

• De aanwezigheid van ziekte op zijn vroegst – diagnostische biomarker
• Het risico dat een patiënt een ziekte ontwikkelt – risicobiomarker
• De waarschijnlijke voortgang van een ziekte – prognostische biomarker
• Of de patiënt zal reageren op een medicijn of niet – voorspellende biomarker

In 2017 werkte het in het VK gevestigde AstraZeneca bijvoorbeeld samen met biofarmaceutisch bedrijf Berg en gebruikte het AI om biomarkers en medicijnen voor neurologische aandoeningen te vinden.

3. Virtuele verpleegassistent

Als ze een optie zouden krijgen, zouden velen van ons ervoor kiezen om geen vermijdbaar bezoek aan ziekenhuizen te brengen. Maar is het mogelijk?

Met virtuele verpleegassistenten lijkt dit een mogelijkheid.

Virtuele verpleegassistenten verminderen onnodige ziekenhuisbezoeken en verminderen de last voor medische professionals.

Een door AI aangedreven virtuele verpleegassistent kan de patiënten een persoonlijke ervaring bieden. Het kan helpen bij het identificeren van ziekten op basis van symptomen, het bewaken van de gezondheidsstatus, het plannen van doktersafspraken en nog veel meer. Het kan voorkomen dat een chronische situatie erger wordt.

Virtuele assistenten zijn tegenwoordig in de mode. Ziekenhuizen en medische professionals gebruiken ze om de betrokkenheid van patiënten te vergroten en hun zelfmanagementvaardigheden te verbeteren.

4. Zorg voor een gepersonaliseerde behandeling

Verschillende patiënten reageren verschillend op medicijnen en behandelschema's. Met gepersonaliseerde behandelingsopties is er een enorm potentieel om de levensduur van patiënten te verlengen.

Machine Learning wordt gebruikt om een ​​gepersonaliseerde behandeling te bieden.

Hoe?

Het kan helpen bij het ontdekken van de kenmerken die erop wijzen dat een patiënt een specifieke reactie op een bepaalde behandeling zal hebben. Het kan de waarschijnlijke reactie van een patiënt op een bepaalde behandeling voorspellen.

Maar hoe leert het ML-algoritme dit?

Het systeem leert dit door gegevens van vergelijkbare patiënten te vergelijken en hun behandelingen en resultaten te vergelijken. Dit is erg handig voor artsen om het juiste behandelplan voor de patiënt op te stellen.

5. Verbeter het bewerken van genen

Bovendien wordt AI ook gebruikt in genomisch onderzoek.

Machine Learning-technieken blijven hun weg vinden naar genoomsequencing en annotatie, en andere dingen. En dat is niet het einde.

Het wordt ook gebruikt in op genoom gebaseerde diagnostiek.

En als je denkt dat AI onze genen niet kan veranderen, moet je opnieuw nadenken.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), met name het CRISPR-Cas9-systeem voor genbewerking, heeft een grote stap voorwaarts gemaakt in ons vermogen om DNA op een kosteneffectieve en nauwkeurige manier te bewerken. Daarnaast hebben we ook TALEN's en ZFN's om bij te dragen aan gene editing.

AI helpt ons al op veel meer manieren. Maar dit is nog maar het begin.

Hoe meer we onze medische gegevens kunnen digitaliseren en verenigen, hoe meer we AI kunnen gebruiken om verdere nauwkeurige en kosteneffectieve beslissingen te nemen in complexe analytische processen.

De toekomst van AI in de geneeskunde in 2021 en daarna

Kunstmatige intelligentie heeft veel potentieel, en om dat volledig te realiseren, hebben we de gecombineerde inspanningen nodig van experts op het gebied van geneeskunde, computerwetenschappen, wiskunde en nog veel meer.

1. Het potentieel van AI op specifieke gebieden verkennen

Kunstmatige intelligentie kan de geneeskunde op de volgende gebieden transformeren:

• Medische fouten verminderen

Medische fouten leiden tot een verkeerde diagnose. Bij borstkanker kunnen fout-negatieve mammogramrapporten bijvoorbeeld de behandeling voor veel vrouwen vertragen. AI wordt veelvuldig gebruikt om dergelijke afwijkingen te detecteren die menselijke ogen niet kunnen zien.

• Zorg weer menselijk maken

Dit kan de meest gunstige bijdrage van AI aan de gezondheidszorg zijn. Het onnodige werk dat gepaard gaat met gegevensinvoer kan worden vermeden. De arts kan de patiënt liever met compassie behandelen zonder in te gaan op gegevensinvoer.

• De diagnose stellen met behulp van een foto

De toekomst kan een tijdperk zijn van "medische selfie" om alleen met een selfie te worden gediagnosticeerd.

2. Gegevens voor iedereen toegankelijk maken

Denk je dat het voldoende is als we alleen medische AI-producten bouwen?

Nee. Wat belangrijker is, is om deze producten toegankelijk te maken voor mensen.

Laten we het voorbeeld nemen van in Amerika getrainde AI-modellen voor longziekten die geen tbc in hun etikettering opnemen. Tuberculose is een probleem voor de ontwikkelingslanden, maar niet in Amerika, dus scans van tuberculose worden niet gevonden in de trainingsdataset.

Maar AI moet overal en voor iedereen werken. Het toevoegen van afbeeldingen van tuberculose aan de datasets zou AI helpen veralgemenen en democratiseren naar andere delen van de wereld.

3. IoMT – Internet van medische dingen

We hebben veel meer apparaten en mobiele apps nodig die een cruciale rol zullen spelen bij het opsporen en voorkomen van chronische ziekten voor patiënten en hun artsen.

Het groeiende potentieel van AI om synergie te creëren met andere zorgtechnologieën kan dus veel mogelijkheden bieden in de industrie.

Bouw een slim, door AI aangedreven medisch platform met verbeeldingskracht

Ben je bereid om je zorg- en medische business te transformeren met AI? Zo ja, neem contact met ons op .

Wij zijn een bekroond technologiebedrijf met uitgebreide ervaring in het maken van op AI gebaseerde applicaties. Laten we praten .