چگونه هوش مصنوعی، تشخیص و تحقیقات بالینی برای ایجاد آینده ای شخصی تر از مراقبت های بهداشتی همگرا می شوند

مراقبت های بهداشتی به طور فزاینده ای مصرف کننده محور می شود. این تغییر چه معنایی برای بیماران و صنعت دارد؟

مصرف کنندگان کنترل بسیار بیشتری بر سلامت خود دارند و ما آن را در افزایش تست های آغاز شده توسط مصرف کننده، دستگاه های متصل و برنامه های بهداشتی می بینیم. مردم اکنون از مراقبت های بهداشتی همان سرعت، سادگی و شفافیت را انتظار دارند که در هر جای دیگری در زندگی خود دریافت می کنند، و مراقبت های بهداشتی در برآورده کردن این انتظارات کند بوده است.

واقعیت این است که مراقبت های بهداشتی پراکنده است. بیماران باید اطلاعات سیستم‌های متعدد را به هم بچسبانند تا سلامت خود را درک کنند، و از آنجایی که تعداد بیشتری از آنها آزمایش‌ها را سفارش می‌دهند و نتایج را تفسیر می‌کنند، نیاز به حمایت دارند، نه اینکه خودشان رها شوند. فرصت صنعت ما صرفا دادن اطلاعات بیشتر به مصرف کنندگان نیست. این به آن‌ها بینش‌های عمیق‌تر و طولی‌تر در مورد نتایج آزمایشگاهی، تاریخچه بالینی و ژنومیک می‌دهد تا بتوانند سلامت کلی خود را بهتر درک کنند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

ما باید فراتر از ارائه یک نتیجه حرکت کنیم و به مردم کمک کنیم تا نقشی فعال در مراقبت از آنها داشته باشند.

مصرف کنندگان بیش از هر زمان دیگری به اطلاعات بهداشتی دسترسی دارند. چگونه از اطلاعات به بینش های معنادار حرکت کنیم؟

چالش کمبود اطلاعات نیست. این نقطه ها را به هم وصل می کند و آن اطلاعات را به چیزی ترجمه می کند که مراقبت را بهبود می بخشد. یک نتیجه تنها یک عکس فوری است، اما وقتی می‌بینید که چگونه در طول زمان تغییر می‌کند، الگوهایی ظاهر می‌شوند که در غیر این صورت از قلم می‌افتند. اتصال داده ها در تشخیص، سوابق بالینی، ژنومیک و ادعاهای بسته چیزی است که اطلاعات خام را به درک واقعی تبدیل می کند.

در Labcorp، ما در حال ایجاد این تجربه مرتبط هستیم. برنامه MyLabcorp ما نتایج آزمایشگاهی، اطلاعات سلامتی و بینش های مبتنی بر هوش مصنوعی را در یک مکان به ارمغان می آورد، بنابراین افراد می توانند روندها را ردیابی کنند و مکالمات آگاهانه تری با ارائه دهندگان خود داشته باشند.

بیش از 4 میلیون کاربر این برنامه را در کمتر از دو ماه دانلود کردند، که نشان می‌دهد مصرف‌کنندگان نه تنها به دنبال داده‌ها، بلکه به دنبال بینش‌های عملی هستند.

هوش مصنوعی یکی از فناوری‌های مورد بحث در حوزه سلامت است. امروز بیشترین فرصت برای تاثیرگذاری را کجا می بینید؟

ما در حال حاضر شاهد تسریع کشف و توسعه دارو توسط هوش مصنوعی هستیم. امروزه داروهایی در آزمایشات بالینی وجود دارد که هوش مصنوعی به شناسایی آنها کمک کرده است و من انتظار دارم که این تعداد در سال های آینده به میزان قابل توجهی افزایش یابد. ما همچنین شاهد پیشرفت هایی در زمینه هایی مانند آزمایش حداقل بیماری باقیمانده (MRD) هستیم، که در آن تجزیه و تحلیل های پیچیده می تواند به شناسایی زودتر عود و حمایت از مداخله به موقع کمک کند.

تنها بزرگترین فرصت کمک به پزشکان برای تمرین بهتر پزشکی است: هدایت پزشکان به آزمایش صحیح، ترکیب داده های جمع آوری شده بیمار برای بینش عمیق تر و حمایت از برنامه درمانی مناسب. اینجاست که مراقبت واقعا شخصی می شود. تست یاب ما با هوش مصنوعی مثال خوبی است. این به پزشکان اجازه می دهد تا با استفاده از زبان طبیعی، آزمایش مناسب را شناسایی کنند، بنابراین ارائه دهندگان زمان کمتری را برای جستجوی کاتالوگ ها و زمان بیشتری را با بیماران صرف می کنند.

برخی از مردم نگران هستند که هوش مصنوعی جایگزین تصمیم گیری انسانی در مراقبت های بهداشتی شود. بزرگترین تصور غلط چیست؟

بزرگترین تصور غلط این است که هوش مصنوعی جایگزین تخصص انسانی است. این نیست. مراقبت های بهداشتی مربوط به مردم است و فناوری زمانی بهترین کار را انجام می دهد که از پزشکان، دانشمندان و محققان در تصمیم گیری های حیاتی هر روز حمایت کند.

هوش مصنوعی می‌تواند سال‌ها سابقه بیمار را مرور کند، الگوها و بینش‌های سطحی را شناسایی کند که تشخیص آن‌ها برای هر فردی به تنهایی دشوار است. می تواند دقت تفاسیر آسیب شناسی را بهبود بخشد و بار اداری را کاهش دهد. اما پزشک همچنان صاحب تصمیم است. قضاوت انسانی، مسئولیت پذیری و نظارت باید در مرکز باقی بماند، به ویژه در جایی که یک تصمیم بر زندگی یک فرد تأثیر می گذارد.

هدف جایگزینی افراد نیست. این برای رهایی آنها از سر و صدا است تا بتوانند بهترین کاری را که انجام می دهند انجام دهند: مراقبت از بیماران.

چگونه می بینید که تشخیص در پنج سال آینده تکامل می یابد؟

تشخیص ها پیش بینی تر می شوند و به ارائه دهندگان کمک می کنند تا خطر را زودتر شناسایی کنند، پیشرفت بیماری را نظارت کنند و تصمیمات شخصی تری بگیرند. پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی و مدل‌های پیشرفته‌تر باعث پیشرفت در تشخیص زودهنگام، کشف نشانگرهای زیستی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری بالینی می‌شود.

مهم‌ترین تغییر حرکت فراتر از نشانگرهای زیستی فردی یا حتی پانل‌های نشانگرهای زیستی به سمت دید جامع‌تری از سلامت خواهد بود. با ادغام نتایج تشخیصی با تاریخچه بالینی، ژنومیک و سایر داده های مربوط به سلامت، ارائه دهندگان به درک عمیق تری از مشخصات سلامت منحصر به فرد هر بیمار دست خواهند یافت. از آنجایی که توانایی ما برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات در حال پیشرفت است، پزشکان برای توسعه استراتژی های تشخیصی و درمانی شخصی مجهزتر خواهند بود.

تشخیص به جای ارائه یک نتیجه ساده، زمینه و بینش عملی مورد نیاز برای کمک به راهنمایی مراقبت و بهبود نتایج را فراهم می کند.

اکثر مردم در زندگی روزمره خود به آزمایشات بالینی فکر نمی کنند. چرا آنها باید؟

آزمایشات بالینی فقط در مورد توسعه داروهای آینده نیست. برای بسیاری از بیماران، آنها یک گزینه مراقبت هستند.

تقریبا هر پیشرفت پزشکی به تحقیقات بالینی برای ایجاد ایمنی و اثربخشی بستگی دارد. چه کسی یک بیماری مزمن را مدیریت کند یا با یک تشخیص جدی روبرو باشد، آزمایش‌هایی که امروز اجرا می‌شوند، گزینه‌های در دسترس فردا را شکل می‌دهند و آنها به طور مداوم درک علمی جمعی ما را گسترش می‌دهند.

چگونه فناوری به تسریع سفر از تحقیقات بالینی به مراقبت از بیمار در دنیای واقعی کمک می کند؟

هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیشرفته به محققان کمک می کند تا داده های تشخیصی و بالینی را برای شناسایی جمعیت مناسب بیماران، بهبود طراحی کارآزمایی و ساده کردن فرآیندهای آهسته و دستی به یکدیگر متصل کنند. با اتصال داده‌های نتایج، از جمله ادعاهای بسته، با نشانگرهای زیستی و داده‌های بالینی، توسعه‌دهندگان دارو می‌توانند تصمیمات استخدام هوشمندانه‌تری بگیرند و پروتکل‌های بهتری طراحی کنند. با هم، این توسعه را تسریع می‌کند و هزینه ارائه یک درمان به بازار را کاهش می‌دهد.

ما این را عملی می کنیم. از طریق کار خود با AWS و Datavant، ما از هوش مصنوعی برای داده های دنیای واقعی در مقیاس بزرگ استفاده می کنیم تا ماه ها آماده سازی و تجزیه و تحلیل را به دقیقه تبدیل کنیم. ما همچنین در حال پیشرفت راه‌حل‌هایی مانند Global Trial Connect برای دیجیتالی کردن گردش‌های کاری محققین هستیم.

اما فناوری به تنهایی کافی نیست. برای ارائه تأثیر معنادار، هوش مصنوعی باید به جای اینکه به عنوان یک ابزار مستقل در نظر گرفته شود، در جریان های کاری روزمره تعبیه شود. سازمان‌هایی که موفق می‌شوند هوش مصنوعی را در مقیاس عملیاتی می‌کنند، نه اینکه فقط با آن آزمایش کنند.

همانطور که مراقبت های بهداشتی دیجیتالی تر می شود، چگونه اعتماد ایجاد و حفظ می کنید؟

اعتماد به چیزی بیش از محافظت از داده های بیمار نیاز دارد. این به معنای ایجاد امنیت، شفافیت و پاسخگویی در نحوه توسعه و استقرار هوش مصنوعی از ابتدا، با استانداردهای حاکمیتی روشن، نظارت انسانی مناسب و نظارت مستمر است تا سیستم ها قابل اعتماد و ایمن بمانند. در جایی که یک تصمیم می تواند بر زندگی شخصی تأثیر بگذارد، نوآوری مسئولانه باید به اندازه خود نوآوری مهم باشد.

اعتماد نیز باید قابل مشاهده باشد. بیماران و پزشکان باید بدانند که اطلاعات پشت یک توصیه از کجا آمده است و چرا آن توصیه ارائه شده است.

اگر به ده سال آینده نگاه کنید، امیدوارید تجربه مراقبت های بهداشتی برای افراد عادی چه حسی داشته باشد؟

من می خواهم سیستم هوشمندتر، متصل تر، شخصی و پیش بینی کننده تر باشد. این را تصور کنید: بر اساس داده‌های سلامتی و تاریخچه طولی شما، سیستم نگرانی‌های بالقوه را شناسایی می‌کند و به پزشک شما نقطه شروع آگاهانه‌تری برای ارزیابی، کاهش حدس‌ها و آزمایش‌های غیرضروری می‌دهد. دستگاه‌های متصل شما یک مشکل بالقوه را تشخیص می‌دهند، به شما و پزشکتان اطلاع می‌دهند و مراقبت زودتر شروع می‌شود، اغلب قبل از اینکه علائمی را احساس کنید. پیمایش در سیستم مراقبت های بهداشتی به مراتب دشوارتر می شود.

امید من این است که مراقبت های بهداشتی واقعا فعال و شخصی شود، با بیمارانی که درک واضح تری از سلامت خود دارند، بینش های عملی در صورت نیاز در دسترس هستند و ارائه دهندگان فناوری به آنها کمک می کند تا زودتر مداخله کنند. بهترین آینده آینده ای نیست که فناوری جایگزین تعامل انسانی شود. این جایی است که فناوری در پس‌زمینه بی‌صدا کار می‌کند و پیچیدگی را کاهش می‌دهد تا بیماران و ارائه‌دهندگان بتوانند روی مهم‌ترین چیز تمرکز کنند: نتایج سلامت بهتر.

این مقاله توسط شخص ثالث پرداخت شده است. نظرات و نظرات بیان شده نظرات نیوزویک نیست و محصولات، خدمات یا افراد ذکر شده را تایید نمی کند.