Сектор здравоохранения растет значительно быстрее, чем мировая экономика в целом. В то же время искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается в своих возможностях по расширению услуг по оказанию медицинской помощи. Хотя может возникнуть нежелание внедрять ИИ в клиническую практику из-за страха перед бесчеловечным уходом, при разумном подходе он может освободить когнитивное пространство медицинской бригады для пациентов. Медицинских кадров недостаточно для удовлетворения потребностей стареющего населения. К 2050 году каждый четвертый человек в Европе и Северной Америке будет старше 65 лет. В то же время нехватка врачей, медсестер и акушерок составит 9,9 миллиона человек. В идеале ИИ можно использовать для смягчения нагрузки, с которой сталкивается персонал, за счет улучшения удаленного мониторинга и повышения качества обслуживания.

Первичная медико-санитарная помощь — это область, в которой открываются возможности для использования ИИ в самом широком масштабе. В настоящее время на первичные визиты приходится 51% всех визитов к врачу. Несмотря на это, менее 10% респондентов в опросе первичной медико-санитарной помощи применяют ИИ для сокращения административных задач. Существует множество областей, где можно использовать ИИ, включая коучинг по вопросам здоровья, сортировку и управление здоровьем населения. Хотя каждое из этих направлений имеет свои потенциальные преимущества, самопомощь пациента может дополнить традиционное обучение пациентов и изменить парадигму в отношениях между пациентом и специалистом.

По мере увеличения бремени хронических заболеваний обучение самопомощи при хронических заболеваниях может стать неотъемлемой частью высококачественной первичной медико-санитарной помощи. Оценка хорошо зарекомендовавших себя программ самоконтроля, таких как Программа самоконтроля при артрите и Программа самоконтроля при диабете, показала большие перспективы. Это включает в себя повышение воспринимаемой самоэффективности и меньшее количество посещений врача; эти эффекты сохранялись не менее четырех лет после участия в программе. Интернет-программы, ориентированные на молодых людей с диабетом, доказали свою эффективность в увеличении позитивных изменений в поведении. Кокрановский обзор различных стратегий самопомощи выявил достоинства программ, посвященных таким темам, как пероральная антикоагулянтная терапия, астма и диабет. Однако, учитывая острую нехватку медицинского персонала, расширение этих программ на уровне местных сообществ может быть затруднено.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения может обеспечить более интеллектуальные и автоматизированные вмешательства, которые не зависят от постоянной доступности медицинских работников. Венчурные капиталисты уже вложили более 800 миллионов долларов США в чат-ботов для здравоохранения. Ключевым примером является диабет, где терапевтическое обучение остается важным компонентом долгосрочного лечения. Зееви и др. al, например, разработал алгоритм машинного обучения, способный учитывать параметры крови, пищевые привычки, показатели крови и физическую активность когорты из 800 человек, чтобы прогнозировать постпрандиальные гликемические реакции на настоящие приемы пищи. Результаты показали, что персонализированные диеты могут снизить постпрандиальное повышение уровня глюкозы. Идеальный бот с искусственным интеллектом в этом случае должен включать в себя основные принципы поведенческих наук для создания новых процедур и преодоления психологических барьеров.

В то время как ИИ относительно хорошо зарекомендовал себя в некоторых отраслях, здравоохранение остается областью, где его еще предстоит внедрить в повседневную практику. Преимущество этого заключается в том, что новаторы могут использовать опыт, полученный в других областях, для преодоления общих проблем при его внедрении. К ним относятся потребность в надежных и качественных наборах данных, стоимость настройки и учет временного разрыва между проверкой концепции и производством. Эта задержка может еще больше усугубиться в здравоохранении, поскольку сохранение конфиденциальности пациентов и защита личных данных о здоровье остаются главной задачей.

Существует множество способов, с помощью которых эти инновации должны быть адаптированы исключительно к условиям здравоохранения. В то время как стартапы сосредоточены на качестве и производительности алгоритмов, только 14% стартапов считают, что на раннем этапе разработки решающую роль сыграли специалисты в области здравоохранения. Кроме того, управление инновациями и изменениями требует открытого клинического руководства и переосмысления образования, чтобы больше внимания уделять ИИ и машинному обучению. Наконец, творческие модели финансирования могут гарантировать, что выгоды распределяются между организациями.

Увеличение бремени хронических заболеваний в сочетании с постоянно растущей нехваткой кадров в здравоохранении представляет собой проблему с точки зрения оптимизации долгосрочных результатов для людей, страдающих хроническими заболеваниями. Первичная медико-санитарная помощь является ключевой областью здравоохранения, с помощью которой можно охватить пациентов, дать им возможность контролировать свое лечение и, в конечном итоге, побудить их вести более высокое качество жизни. ИИ — это новый инструмент с функциями, которые можно использовать для персонализированного долгосрочного управления. При правильном внедрении использование ИИ для лечения хронических заболеваний может улучшить результаты лечения пациентов, снизить клиническую нагрузку и улучшить отношения между пациентом и врачом за счет высвобождения времени на клиническом приеме. Здравоохранение может использовать испытания и невзгоды, выпавшие на долю других отраслей, чтобы оптимизировать производительность технологий ИИ.

Использованная литература:

  1. Гордон, К. (2022, 6 января). Инновации искусственного интеллекта в здравоохранении. Форбс. Получено 7 июля 2022 г. с https://www.forbes.com/sites/cindygordon/2021/09/30/ai-innovations-in-healthcare/?sh=7d2fb8f136ed.
  2. Мистри, П. (2019). Искусственный интеллект в первичной медико-санитарной помощи. Британский журнал общей практики, 69(686), 422–423.
  3. Спатару, А., Иеронимус, С., и Дженкинс, Дж. (2021, 1 июля). Преобразование здравоохранения с помощью ИИ: влияние на персонал и организации. Маккинзи и компания. Получено 7 июля 2022 г. с https://www.mckinsey.com/industries/healthcare-systems-and-services/our-insights/transforming-healthcare-with-ai.
  4. Лин, С.Ю., Махони, М.Р., и Сински, Калифорния (2019). Десять способов, которыми искусственный интеллект изменит первичную медико-санитарную помощь. Журнал общей внутренней медицины, 34(8), 1626–1630.
  5. Варси, А., Ван, П.С., ЛаВэлли, М.П., ​​Эйворн, Дж., и Соломон, Д.Х. (2004). Образовательные программы по самоконтролю при хронических заболеваниях: систематический обзор и методологическая критика литературы.
  6. Барлоу, Дж., Тернер, А., Сваби, Л., Гилкрист, М., Райт, К., и Доэрти, М. (2009). 8-летнее наблюдение за участниками программы самостоятельного лечения артрита. Ревматология, 48(2), 128–133.
  7. Пауэрс, М. А., Бардсли, Дж., Сайпресс, М., Дукер, П., Фаннелл, М. М., Хесс Фишл, А., … и Вивиан, Э. (2015). Обучение самоконтролю диабета и поддержка при диабете 2 типа: совместное заявление о позиции Американской диабетической ассоциации, Американской ассоциации преподавателей диабета и Академии питания и диетологии. Diabetes care, 38(7), 1372–1382.
  8. Грей, М., Уиттемор, Р., Джон, С., Мерфи, К., Фолкнер, М.С., Деламатер, А., и Исследовательская группа TeenCope. (2013). Психообразовательные интернет-программы улучшают результаты лечения молодых людей с диабетом 1 типа. Diabetes care, 36(9), 2475–2482.
  9. Гарсия-Аламино, Дж. М., Уорд, А. М., Алонсо-Коэльо, П., Перера, Р., Бэнкхед, К., Фицморис, Д., и Хенеган, С. Дж. (2010). Самоконтроль и самоконтроль приема пероральных антикоагулянтов. Кокрановская база данных систематических обзоров, (4).
  10. Боэльс, А.М., Вос, Р.К., Метцендорф, М.И., и Руттен, Г.Е. (2017). Обучение и поддержка по самоконтролю диабета, предоставляемые мобильными медицинскими вмешательствами (мобильное здравоохранение) для взрослых с сахарным диабетом 2 типа. Кокрановская база данных систематических обзоров, 2017(11).
  11. Рой, А., Шульц, Т.Дж., Карсон, К.В., Смит, Б.Дж., Пауэлл, Х., Уилсон, А., и Уолтерс, Э.Х. (2011). Обучение самоконтролю астмы с регулярным осмотром врачом или составлением письменных планов действий, или и того, и другого у взрослых. Cochrane Database Syst Rev, 12.
  12. Зееви Д., Корем Т., Змора Н., Исраэли Д., Ротшильд Д., Вайнбергер А., … и Сигал Э. (2015). Персонализированное питание путем прогнозирования гликемических реакций. Cell, 163(5), 1079–1094.