AI in de Geneeskunde: 5 Bewijzen van Praktische Toepassingen met Concrete Voorbeelden

Het is onmiskenbaar dat kunstmatige intelligentie (AI) alomtegenwoordig is geworden. AI wordt steeds geavanceerder in het uitvoeren van taken die mensen efficiënt uitvoeren: leren, redeneren en logica toepassen.

Net als in veel andere zakelijke sectoren heeft AI een enorm potentieel om de medische sector te verbeteren.

Misschien gebruikt u al AI-gestuurde wearables om uw gezondheid in de gaten te houden – zoals een FitBit, smartwatch of slimme riem.

Als u nauwkeurig kijkt, vindt u veel indrukwekkende voorbeelden van AI in de geneeskunde. Het wordt geleidelijk een integraal onderdeel van ons gezondheidszorg-ecosysteem.

In dit artikel bespreken we de praktische toepassingen en use cases van AI in het medische veld.

AI in de Geneeskunde: Marktrends

Kunstmatige intelligentie is gedestineerd om een prominente rol te spelen in de geneeskunde en gezondheidszorg.

Er zijn veel redenen hiervoor, zoals:

• Voortgang in rekenkracht,
• Leeralgoritmen,
• Beschikbaarheid van massive hoeveelheden data uit medische dossiers, en
• Wearable gezondheidsapparaten.

De healthcaresector voor kunstmatige intelligentie groeit dagelijks, en de markttrends zijn alles behalve onbelovend.

Marktwaarde

Volgens rapporten wordt verwacht dat de wereldwijde marktwaarde van AI in de gezondheidszorg groeit van 3,14 miljard USD in 2019 naar 23,85 miljard USD in 2025.

De verwachte CAGR (Compound Annual Growth Rate) bedraagt 40,15% tijdens de voorspellingsperiode van 2020 tot 2025.

Inzicht in Eindgebruik

Het advertentie- en mediasegment leidde de AI-markt in 2019 en stelde meer dan 20% van de wereldwijde opbrengst. De gezondheidszorgsector wordt verwacht een leidende aandeel in de AI-markt te krijgen tegen het jaar 2027. (Bron)

Praktische Toepassingen van AI in de Geneeskunde

Met een hoog volume aan beschikbare data is AI klaar om de motor te zijn die transformatie drijft in de geneeskundige sector.

Met kunstmatige intelligentie worden leeralgoritmen nauwkeuriger en preciezer, wat ons, mensen, in staat stelt inzicht te krijgen in diagnostiek, behandelingen en zorgprocessen.

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

1. Ziekte Diagnostiek

De juiste diagnose is de sleutel tot een succesvolle behandeling. Bij een misdiagnose kan veel misgaan. Daarom is het cruciaal om het goed te doen, maar dat is niet altijd makkelijk.

Het toepassen van kunstmatige intelligentie op gezondheidszorgdiagnostiek levert veel voordelen op voor de medische industrie.

AI-gebaseerde software kan beoordelen of een patiënt een bepaalde ziekte heeft, zelfs voordat duidelijke symptomen verschijnen. En in de meeste gevallen zijn deze voorspellingen nauwkeurig.

AI maakt diagnostiek goedkoper en toegankelijker.

Machine Learning – met name Deep Learning algoritmen – wordt tegenwoordig veel gebruikt voor het automatisch diagnosticeren van ziekten.

Machine Learning in Ziekte Diagnostiek

Machine Learning algoritmen leren patronen te herkennen, vergelijkbaar met de manier waarop artsen dat doen. Een belangrijk verschil is dat algoritmen veel concrete voorbeelden nodig hebben om van te leren. En deze voorbeelden zijn gedigitaliseerd, omdat machines niet tussen de regels door kunnen lezen in leerboeken.

Machine Learning is dan ook specifiek nuttig in gebieden waar de diagnostische informatie die een arts onderzoekt al gedigitaliseerd is. Bijvoorbeeld, beelden van MRI-scanners, CT-scanners en röntgenfoto's bevatten grote hoeveelheden complexe data die moeilijk en tijdrovend voor mensen zijn om te evalueren.

Machine Learning kan handig zijn bij:

• Hersentumor of longkanker detecteren op basis van CT-scans
• Risico op plotselinge hartstilstand of andere hartziektes beoordelen op basis van ECG en cardiale MRI-beelden
• Huidafwijkingen classificeren in huidafbeeldingen
• Sporen van diabetische retinopathie opsporen in oogafbeeldingen

Waarom AI Gebruiken Als Artsen Alles Bovenstaande Kunnen Doen?

U vraagt zich misschien af waarom u voor AI zou kiezen als er artsen zijn die het kunnen doen?

Kunstmatige intelligentie technieken zoals ML zijn als een tweede paar ogen die de gezondheid van de patiënt kunnen beoordelen op basis van kennis die is onttrokken aan beschikbare data.

Er is veel nuttige data beschikbaar (CT, MRI, genomica, patiëntendossiers, en handgeschreven bestanden) in de bovengenoemde gevallen. En met al deze data worden machine learning algoritmen net zo efficiënt als diagnostiek door een expert.

Machine learning algoritmen onderscheiden zich omdat ze veel sneller conclusies kunnen trekken en de modellen tegen lage kosten overal in de gerepliceerd kunnen worden.

Betekent dit dat AI de artsen binnenkort zal vervangen?

Nee.

Het is zeer onwaarschijnlijk dat AI artsen en huisartsen snel zal vervangen. AI zal in plaats daarvan gebruikt worden om potentieel maligne tumoren of levensbedreigende cardiale patronen van patiënten te markeren. Hierdoor kunnen artsen zich richten op de interpretatie van gemarkeerde signalen.

2. Snellere Medicijnontwikkeling

Het ontwikkelen van een medicijn is een steeds concurrerender en duurder medisch bedrijf. Zelfs met technologische vooruitgang stijgt de kosten van het creëren van een nieuw medicijn elke paar jaar. AI kan hier een significante rol spelen.

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

Veel van de analytische processen in medicijnontwikkeling kunnen efficiënter worden gemaakt met Machine Learning. Dit heeft het potentieel om miljoenen aan investaties te besparen.

Tegen 2026 kunnen health AI-toepassingen potentiël 150 miljard USD aan jaarlijkse besparingen creëren voor de Amerikaanse gezondheidseconomie.

Medicijnontwikkeling is verdeeld in vier fasen.

• Fase 1 – Doelwitidentificatie voor interventie
• Fase 2 – Ontdekken van medicijinkandidaten
• Fase 3 – Versnellen van klinische studies
• Fase 4 – Biomarkers vinden voor het diagnosticeren van de ziekte

U zult verbazd zijn dat AI al met succes in al deze fasen wordt gebruikt. Laten we elk van hen doorlopen en begrijpen wat deze fasen inhouden.

Fase 1 – Doelwitidentificatie voor Interventie

De eerste stap in het ontwikkelen van een medicijn moet zijn het begrijpen van de biologische oorsprong van een ziekte en de resistentiemechanismen. Vervolgens moet u in staat zijn om geschikte doelen (meestal eiwritten) te identificeren voor het behandelen van de ziekte.

Hoewel met high-throughput technieken, zoals short hairpin RNA (shRNA) screening en diep sequenceren, enorme hoeveelheden data beschikbaar worden gemaakt om mogelijke doelwitpaden te ontdekken.

Maar met traditionele methoden is het nog steeds uitdagend om het grote aantal en de variëteit van databronnen te integreren – en vervolgens naar relevante patronen te zoeken.

Machine learning algoritmen analyseren hier snel alle beschikbare data en leren automatisch goede doelwiteitwritten te identificeren.

Fase 2 – Ontdekken van Medicijinkandidaten

De volgende stap omvat het vinden van een stof die kan interacteren geïdentificeerde doelwitmolecuul op de vereiste manier.

Dit betreft het screenen van een enorm aantal potentiële stoffen op hun effect op het doelwit (affiniteit). Deze stoffen kunnen natuurlijk, synthetisch of bio-engineered zijn.

Echter, het huidige systeem kan onnauwkeurige en onvoldoende suggesties creëren. In de praktijk duurt het dan ook erg lang voordat de beste medicijinkandidaten zijn vastgelegd.

Machine Learning algoritmen helpen hier: Ze leren de geschiktheid van een molecuul te voorspellen op basis van structurele vingerafdrukken en moleculaire descriptoren. Vervolgens doorlopen ze miljoenen potentiële moleculen en filteren ze allemaal naar de beste opties – degene met minimale bijwerkingen.

Dit bespaart dus veel tijd in medicijinontwerp.

Fase 3 – Versnellen van Klinische Studies

Het is niet makkelijk om geschikte kandidaten voor klinische studies te vinden. Als u de verkeerde kandidaten selecteert, zal dit de studie verlengen – wat zowel tijd als middelen kost.

Machine learning kan het proces van klinische studies versnellen. Het kan geschikte kandidaten identificeren en ervoor zorgen dat er een juiste verdeling is voor groepen deelnemers aan de studie. Het algoritme kan getraind worden om goede kandidaten van de slechte te scheiden.

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

Ze kunnen ook waarschuwen door een vroege waarschuwing te geven voor een klinische studie die geen conclusieve resultaten oplevert – zodat onderzoekers eerder kunnen ingrijpen en de medicijinontwikkeling kunnen redden.

Fase 4 – Biomarkers Vinden voor het Diagnosticeren van de Ziekte

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

Biomarkers zijn moleculen die in lichamelijke vloeistoffen zoals menselijk bloed worden gevonden en die concluderen of een patiënt een ziekte heeft of niet. Ze kunnen ook gebruikt worden om ziektevoortgang te volgen.

Maar het ontdekken van geschikte biomarkers voor een ziekte is niet makkelijk. Het is een duur en tijdrovend proces dat het screenen van duizenden potentiële molecuulkandidaten omvat.

AI automatiseert een groot deel van het handmatige werk hier en versnelt daarmee het proces.

De algoritmen kunnen moleculen classificeren in goede en slechte kandidaten – wat experts helpt de beste vooruitzichten te analyseren.

Biomarkers worden gebruikt om te identificeren:

• De aanwezigheid van de ziekte op het vroegst mogelijke moment – diagnostische biomarker
• Het risico van een patiënt een ziekte te ontwikkelen – risico biomarker
• De waarschijnlijke voortgang van een ziekte – prognostische biomarker
• Of de patiënt zal reageren op een medicijn of niet – predictieve biomarker

Bijvoorbeeld, in 2017, collaboreerde het Britse AstraZeneca met het biopharma bedrijf Berg en gebruikte AI om biomarkers en medicijnen voor neurologische ziekten te vinden.

3. Virtuele Verpleegkundige Assistent

Als men de keuze geeft, zouden velen van ons een onnodig bezoek aan het ziekenhuis vermijden. Maar is dat mogelijk?

Met virtuele verpleegkundige assistenten lijkt dit een mogelijkheid.

Virtuele verpleegkundige assistenten verminderen onnodige ziekenhuisbezoeken en verlichten de belasting op medische professionals.

Een AI-aangedreven virtuele verpleegkundige assistent kan een gepersonaliseerde ervaring bieden aan patiënten. Het kan helpen bij het identificeren van ziekten op basis van symptomen, de gezondheidsstatus monitoren, afspraken met de huisarts plannen, en nog veel meer. Het kan voorkomen dat een chronische situatie erger wordt.

Virtuele assistenten zijn op dit moment heel populair. Ziekenhuizen en medische professionals gebruiken ze om de betrokkenheid van patiënten te vergroten en hun zelfmanagementvaardigheden te verbeteren.

4. Gepersonaliseerde Behandeling Bieden

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

Machine Learning wordt gebruikt om gepersonaliseerde behandeling te bieden.

Hoe?

Het kan helpen bij het ontdekken van kenmerken die aangeven dat een patiënt een specifieke reactie zal hebben op een bepaalde behandeling. 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 data van vergelijkbare patiënten te kruisrefereren en hun behandelingen en resultaten te vergelijken. Dit is erg nuttig voor artsen om het juiste behandelplan voor de patiënt te ontwerpen.

5. Genbewerking Verbeteren

Bovendien wordt AI ook gebruikt in genomisch onderzoek.

Machine Learning technieken vinden voortdurend hun weg in genoomsequencing en annotatie, en andere dingen. En dat is nog niet het einde.

Het wordt ook gebruikt in genoombaseerde diagnostiek.

En als u denkt dat AI onze genen niet kan veranderen, zult u opnieuw moeten nadenken.

Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats (CRISPR), met name het CRISPR-Cas9 systeem voor genbewerking, heeft een grote stap voorwaarts geboden in onze mogelijkheid om DNA op een kosteneffectieve en nauwkeurige manier te bewerken. Naast deze hebben we ook TALENs en ZFNs die bijdragen aan genbewerking.

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

Hoewel meer we onze medische data kunnen digitaliseren en unificeren, des te meer zullen we in staat zijn AI te gebruiken om nog nauwkeurigere en kosteneffectiefere beslissingen te nemen in complexe analytische processen.

De Toekomst van AI in de Geneeskunde in 2021 en Daarbuiten

Kunstmatige intelligentie heeft veel potentieel, en om dat volledig te realiseren, zouden we gecombineerde inspanningen nodig hebben van experts in Geneeskunde, Informatica, Wiskunde, en nog veel meer.

1. AI's Potentieel in Specifieke Gebieden Verkennen

Kunstmatige intelligentie kan de geneeskunde transformeren in de volgende gebieden:

• Medische fouten verminderen

Medische fouten leiden tot misdiagnose. Bijvoorbeeld, bij borstkanker kunnen vals-negatieve mammografierapporten de behandeling voor veel vrouwen vertragen. AI wordt uitgebreid gebruikt om dergelijke afwijkingen te detecteren die het menselijk oog niet kan zien.

• Gezondheidszorg weer menselijk maken

Dit kan de meest nuttige bijdrage van AI aan de gezondheidszorg zijn. Het onnodige werk dat betrokken is bij gegevensinvoer kan worden vermeden. De arts kan zich in plaats daarvan met compassie richten op de patiënt zonder in gegevensinvoer te hoeven duiken.

• Gediagnosticeerd worden met behulp van een foto

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

2. Data Toegankelijk Maken voor Iedereen

Denkt u dat het voldoende is als we alleen medische AI-producten bouwen?

Nee. Wat belangrijker is, is dat deze producten beschikbaar komen voor mensen.

Laten we het voorbeeld nemen van Amerikaanse AI-modellen voor longziektes die TB niet in hun labeling opnemen. TB is een probleem voor ontwikkelingslanden, maar niet zo in Amerika, dus scans van TB komen niet voor in de trainingsdataset.

Maar AI moet overal voor iedereen werken. Het toevoegen van beelden van tuberculose aan de datasets zou helpen om AI te generaliseren en te democratiseren naar andere delen van de wereld.

3. IoMT – Internet of Medical Things

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

AI's groeiende potentieel om te synergiseren met andere gezondheidstechnologieën kan dus veel mogelijkheden in de industrie presenteren.

Bouw een Slim AI-Gedreven Medisch Platform met Imaginovation

Bent u bereid uw gezondheidszorg- en medisch bedrijf te transformeren met AI? Zo ja, neem contact met ons op.

We zijn een prijswinnend technologiebedrijf met uitgebreide ervaring in het creëren van AI-gebaseerde applicaties. Laten we praten.