Θεματολόγιο Πνευμονολογίας

Καθώς οι ηλεκτρονικοί υπολογιστές και η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύχθηκαν παράλληλα μετά τη δεκαετία 1940,  η ιατρική έσπευσε να εξετάσει τις πιθανές εφαρμογές ους κυρίως στη διάγνωση. Το 1959 ο Keeve Brodman και οι συνεργάτες του σημείωναν ότι «Η πραγματοποίηση σωστών διαγνωστικών ερμηνειών των συμπτωμάτων μπορεί να είναι μια διαδικασία από όλες τις απόψεις λογική και τόσο πλήρως καθορισμένη που μπορεί να πραγματοποιηθεί από ένα μηχάνημα». 12 χρόνια αργότερα, ο William B. Schwartz έγραψε στο περιοδικό NEJM "Η επιστήμη των υπολογιστών πιθανότατα θα ασκήσει τα κύρια αποτελέσματά της αυξάνοντας και, σε ορισμένες περιπτώσεις, αντικαθιστώντας σε μεγάλο βαθμό τις πνευματικές λειτουργίες του γιατρού". Και προέβλεψε ότι προς το έτος 2000 οι υπολογιστές θα ΄'εχουν έναν εντελώς καινούργιο ρόλο στην Ιατρική1 / 

Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη παρουσιάζει επίσης προκλήσεις που σχετίζονται με το απόρρητο των δεδομένων, την προκατάληψη και τις ηθικές ανησυχίες. Είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι η ανάπτυξη και η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη καθοδηγείται από ηθικές αρχές και σεβασμό της αυτονομίας και της ιδιωτικής ζωής των ασθενών.

Συνολικά, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα της φροντίδας που παρέχεται στους ασθενείς, να αυξήσει την αποτελεσματικότητα και να μειώσει το κόστος στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης. Ωστόσο, είναι σημαντικό να εξισορροπηθούν τα οφέλη με τους πιθανούς κινδύνους και τους ηθικούς λόγους, διασφαλίζοντας ότι η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται και χρησιμοποιείται υπεύθυνα στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης.

τεχνητή νοημοσύνη.

Η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης στην στη διαλογή ασθενών με αναπνευστικά προβλήματα.

Η AI (Τεχνητή Νοημοσύνη) έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης με πολλούς τρόπους, όπως:

1. Ιατρική Απεικόνιση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση ιατρικών εικόνων όπως ακτινογραφίες, αξονικές τομογραφίες , τογραφίες εκπομοής ποζιτρονίου και μαγνητικές τομογραφίες για να βοηθήσει στον εντοπισμό και τη διάγνωση ασθενειών. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν μοτίβα και ανωμαλίες που μπορεί να είναι δύσκολο να ανιχνευθούν από τους ανθρώπινους ακτινολόγους.

2. Εξατομικευμένη Ιατρική: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην ανάπτυξη εξατομικευμένων σχεδίων θεραπείας που βασίζονται σε δεδομένα μεμονωμένων ασθενών, όπως ιατρικό ιστορικό, γενετική σύνθεση και παράγοντες τρόπου ζωής.

3. Διάγνωση ασθενειών: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων ασθενών, συμπεριλαμβανομένων ιατρικών αρχείων και εργαστηριακών αποτελεσμάτων, για να βοηθήσει στη διάγνωση ασθενειών.

4. Ανακάλυψη φαρμάκων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να επιταχύνει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων προβλέποντας την αποτελεσματικότητα πιθανών νέων φαρμάκων και εντοπίζοντας νέους στόχους φαρμάκων.

5. Εικονικοί Βοηθοί: Οι εικονικοί βοηθοί με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βοηθήσουν τους επαγγελματίες υγείας να αυτοματοποιήσουν τις διοικητικές εργασίες, να βελτιώσουν την επικοινωνία των ασθενών και να βελτιώσουν τη φροντίδα των ασθενών.

6. Predictive Analytics: Η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάλυση δεδομένων ασθενών για την πρόβλεψη της πιθανότητας εμφάνισης ορισμένων ασθενειών ή επιπλοκών, κάτι που μπορεί να βοηθήσει τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να λάβουν προληπτικά μέτρα και να βελτιώσουν τα αποτελέσματα των ασθενών.

7. Υποστήριξη κλινικής απόφασης: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει υποστήριξη κλινικών αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο σε παρόχους υγειονομικής περίθαλψης, δίνοντάς τους πρόσβαση στις πιο πρόσφατες ιατρικές γνώσεις και κατευθυντήριες γραμμές για να βοηθήσουν στη λήψη αποφάσεων διάγνωσης και θεραπείας.

8. Απομακρυσμένη παρακολούθηση: φορητές συσκευές με τεχνητή νοημοσύνη και άλλα εργαλεία απομακρυσμένης παρακολούθησης μπορούν να βοηθήσουν τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης να παρακολουθούν τους ασθενείς εξ αποστάσεως, παρέχοντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για ζωτικά σημεία, τήρηση φαρμάκων και άλλες σημαντικές μετρήσεις.

9. Χειρουργική Ακρίβειας: Το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βοηθήσει με χειρουργικές επεμβάσεις ακριβείας, επιτρέποντας μεγαλύτερη ακρίβεια και μειωμένο κίνδυνο επιπλοκών.

10. Δέσμευση ασθενών: Τα chatbot που υποστηρίζονται από AI και άλλα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν τους ασθενείς να διαχειρίζονται καλύτερα την υγεία τους παρέχοντας εξατομικευμένη εκπαίδευση, υπενθυμίσεις και υποστήριξη.

11. Δοσολογία φαρμάκου: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον καθορισμό της κατάλληλης δόσης φαρμάκων με βάση την ηλικία, το βάρος, το ιατρικό ιστορικό και άλλους παράγοντες του ασθενούς. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη μείωση του κινδύνου ανεπιθύμητων ενεργειών του φαρμάκου και στη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών.

12. Ανίχνευση απάτης: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό πιθανών περιπτώσεων απάτης, σπατάλης και κατάχρησης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων τιμολόγησης και αξιώσεων.

13. Ψυχική Υγεία: Τα chatbot που υποστηρίζονται από AI και άλλα εργαλεία μπορούν να βοηθήσουν στην έγκαιρη ανίχνευση και θεραπεία διαταραχών ψυχικής υγείας παρέχοντας υπηρεσίες προσυμπτωματικού ελέγχου και υποστήριξης στους ασθενείς.

14. Δημόσια Υγεία: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση εστιών ασθενειών και την παρακολούθηση της εξάπλωσης μολυσματικών ασθενειών, επιτρέποντας πιο αποτελεσματικές παρεμβάσεις στη δημόσια υγεία και μέτρα ελέγχου ασθενειών.
    Πρόσφατες μελέτες δείχνουν ότι βρισκόμαστε σε ένα σημείο καμπής στην ικανότητα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης να μεταμορφώσει την υγειονομική περίθαλψη και το 75% των στελεχών υγειονομικής περίθαλψης συμφωνεί. Ωστόσο, μόνο το έξι τοις εκατό αυτών των στελεχών έχουν εφαρμόσει μια στρατηγική AI, σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Bain &; Company.
    Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι μία από τις πιο βασικές και πιεστικές ανησυχίες για τους επαγγελματίες, τα νοσοκομεία και ολόκληρο το οικοσύστημα υγειονομικής περίθαλψης. Η δυνατότητα της τεχνητής νοημοσύνης να φέρει επανάσταση στη φροντίδα των ασθενών, να εξορθολογίσει τις διαδικασίες, να ενισχύσει τη διαγνωστική ακρίβεια και να οδηγήσει στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων την έχει αναδείξει στην πρώτη γραμμή των πιο κρίσιμων συζητήσεων της υγειονομικής περίθαλψης. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα αντικαταστήσει τους επαγγελματίες υγείας, αλλά θα αυξήσει τις δυνατότητές τους να παρέχουν ανώτερη φροντίδα στους ασθενείς.
    Ως ισχυροί υποστηρικτές του ιατρικού επαγγέλματος, δεσμευόμαστε να παρέχουμε καθοδήγηση, ειδήσεις και φωνές εμπειρογνωμόνων σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη μέσω της πλατφόρμας Leading Voices in Healthcare. Στόχος μας είναι να μοιραστούμε εφαρμόσιμες στρατηγικές για να καθοδηγήσουμε τους επαγγελματίες υγείας καθώς εξερευνούν νέες τεχνολογίες.
    Η δέσμευσή μας να υπηρετούμε όσους παρέχουν φροντίδα βρίσκεται στον πυρήνα του ποιοι είμαστε. Είμαστε αφοσιωμένοι στη διερεύνηση και εξέταση διαφόρων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης με επίκεντρο την ασφάλεια των ασθενών και την ποιοτική φροντίδα. Όπως πάντα, παραμένουμε σταθεροί στη δέσμευσή μας να προωθήσουμε, να ανταμείψουμε και να προστατεύσουμε την άσκηση της καλής ιατρικής

15. Διαχείριση χρόνιων ασθενειών: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη διαχείριση χρόνιων ασθενειών όπως ο διαβήτης, οι καρδιακές παθήσεις και η ΧΑΠ παρέχοντας παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο και εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας.

16. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης για την ανάπτυξη και τη βελτίωση ιατρικών συσκευών, συμπεριλαμβανομένων των προσθετικών, των υποστηρικτικών τεχνολογιών και των διαγνωστικών εργαλείων. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει την υγειονομική περίθαλψη με πολλούς τρόπους, αλλά είναι σημαντικό να διασφαλιστεί ότι αυτές οι τεχνολογίες αναπτύσσονται και

τεχνητή νοημοσύνη.

Η συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης στην στη διαλογή ασθενών με αναπνευστικά προβλήματα.

1. Brodman K, Van Woerkom AJ, Erdmann AJ Jr, Goldstein LS. Interpretation of symptoms with a data-processing machine. AMA Arch Intern Med 1959;103:776-82.*