Contoh Peningkatan Masa Depan Layanan kesehatan – Kecerdasan buatan menyederhanakan kehidupan pasien, dokter, dan administrator rumah sakit dengan menyelesaikan tugas yang biasanya dilakukan manusia dalam waktu lebih singkat dan biaya lebih rendah.

Contoh Peningkatan Masa Depan Layanan kesehatan

roskapital – AI dalam layanan kesehatan berkembang dalam berbagai cara, termasuk menemukan hubungan baru antara kode genetik, meningkatkan robot yang membantu dalam operasi, mengotomatiskan tugas-tugas administratif, dan mempersonalisasi pilihan perawatan.

Sederhananya, AI menciptakan dan menghidupkan kembali layanan kesehatan modern melalui mesin yang dapat memprediksi, memahami, belajar, dan bertindak.

Untuk membantu Anda lebih memahami bidang yang berkembang pesat ini, kami telah mengumpulkan beberapa contoh terbaik AI dalam bidang kesehatan dan perusahaan-perusahaan yang memimpin.

Contoh AI dalam diagnosis medis
Setiap tahunnya, sekitar 400.000 pasien rawat inap menderita kerugian yang sebenarnya dapat dicegah, termasuk 100.000 kematian. Dengan mengingat hal ini, salah satu penerapan AI di bidang kesehatan yang paling menarik adalah potensinya untuk meningkatkan proses diagnostik.

 

baca jugaa : Bagaimana AI Generatif Dapat Mentransformasi Layanan Kesehatan

 

Riwayat medis yang tidak lengkap dan jumlah kasus yang banyak dapat menyebabkan kesalahan manusia yang fatal. Karena AI tidak terpengaruh oleh variabel-variabel ini, AI dapat memprediksi dan mendiagnosis penyakit lebih cepat dibandingkan kebanyakan profesional medis.

Berikut adalah perusahaan yang menunjukkan kekuatan AI untuk mengurangi kesalahan dan menyelamatkan nyawa.

Cawan Suci
GRAIL menggunakan AI untuk mendeteksi kanker pada tahap awal. Tes Galleri perusahaan menggunakan tes darah untuk memeriksa lebih dari 100.000 wilayah DNA untuk mencari tanda-tanda kanker. Jika sel kanker terdeteksi, tes ini dapat memprediksi jaringan atau organ mana yang terlibat dalam kanker. GRAIL berencana menjadikan tesnya sebagai bagian dari skrining kanker rutin, bersama dengan metode deteksi komprehensif lainnya.

Dengan kata lain.ai

Dalam layanan kesehatan, penundaan dapat menjadi penentu antara hidup dan mati. Itu sebabnya Viz.ai menggunakan solusi layanan kesehatan bertenaga AI untuk membantu tim perawatan merespons lebih cepat. Produk AI perusahaan dapat mendeteksi masalah dan memperingatkan tim medis dengan cepat, memungkinkan penyedia layanan kesehatan mendiskusikan pilihan dan membuat keputusan pengobatan lebih cepat, sehingga berpotensi menyelamatkan nyawa. jalur AI

PathAI mengembangkan teknologi pembelajaran mesin untuk membantu ahli patologi membuat diagnosis yang lebih akurat. Tujuan perusahaan saat ini termasuk mengurangi kesalahan dalam diagnosis kanker dan mengembangkan perawatan yang dipersonalisasi. PathAI bekerja sama dengan pengembang obat seperti Bristol-Myers Squibb dan organisasi seperti Bill & Melinda Gates Foundation untuk memperluas teknologi AI-nya ke industri perawatan kesehatan lainnya.

 

baca jugaa :Awal Mula Teknologi Yang Akan Mengambil Alih Industri Musik 

 

pelampung kesehatan

Dikembangkan oleh tim di Harvard Medical School, Buoy Health adalah pemeriksa gejala dan pengobatan berbasis AI yang menggunakan algoritma untuk mendiagnosis dan mengobati penyakit. Begini cara kerjanya: Chatbot mendengarkan gejala dan masalah kesehatan pasien serta memandu pengobatan yang tepat berdasarkan diagnosis.

Entrik

Enlitic mengembangkan alat pembelajaran mendalam medis untuk menyederhanakan diagnosis radiologi. Platform pembelajaran mendalam perusahaan menganalisis data medis tidak terstruktur seperti gambar radiologi, tes darah, elektrokardiogram, genomik, dan riwayat kesehatan pasien untuk membantu dokter mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang kebutuhan pasien secara real time. Masu.

Pusat Medis Diakon Beth Israel

Beth Israel Deaconess Medical Center, sebuah rumah sakit pendidikan di Harvard, memanfaatkan AI untuk mendiagnosis kelainan darah yang berpotensi mematikan pada tahap awal. Dokter telah mengembangkan mikroskop bertenaga AI untuk mencari bakteri berbahaya seperti E. coli dan staphylococcus dalam sampel darah dengan lebih cepat dibandingkan pemindaian manual. Para ilmuwan menggunakan 25.000 gambar sampel darah untuk mengajarkan mesin mencari bakteri. Mesin tersebut kemudian belajar mengidentifikasi dan memprediksi bakteri berbahaya dalam darah dengan akurasi 95%.

kondisi kesehatan yang berulang

Iterative Health menerapkan AI pada gastroenterologi untuk meningkatkan diagnosis dan pengobatan penyakit. Layanan rekrutmen AI perusahaan ini menggunakan algoritme komputasi untuk mengotomatisasi proses mengidentifikasi pasien sebagai kandidat uji klinis penyakit radang usus. Iterative Health juga mengembangkan SKOUT, alat bertenaga AI yang membantu dokter mengidentifikasi polip yang mungkin bersifat kanker.

pembuluh darah

Artery memproduksi produk untuk pengobatan presisi. Platform pencitraan medis AI milik perusahaan dapat digunakan untuk mendeteksi kanker payudara, menganalisis gambar MRI jantung, membaca sinar-X di ruang gawat darurat, melacak nodul paru-paru, mendiagnosis tumor otak, dan mendeteksi stroke.

Contoh AI dalam penelitian farmasi
Industri pengembangan obat terhambat oleh meningkatnya biaya pengembangan dan penelitian, yang memerlukan ribuan jam kerja. Diperkirakan dibutuhkan biaya rata-rata $1,3 miliar untuk memindahkan setiap obat melalui uji klinis, namun hanya 10% yang berhasil dipasarkan.

Seiring kemajuan teknologi, perusahaan biofarmasi dengan cepat menyadari efisiensi, presisi, dan wawasan yang dapat diberikan oleh AI.

Berikut adalah beberapa perusahaan yang mengandalkan AI untuk mengembangkan obat-obatan gelombang berikutnya. terapi bioexcel

BioXcel Therapeutics menggunakan AI untuk mengidentifikasi dan mengembangkan obat baru di bidang imuno-onkologi dan ilmu saraf. Selain itu, program inovasi obat perusahaan menggunakan AI untuk menemukan kegunaan baru dari obat-obatan yang sudah ada dan mengidentifikasi pasien baru.

Kesehatan Valo

Valo memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mencapai misinya mengubah proses penemuan dan pengembangan obat. Valo menggunakan platform Opal Computing untuk mengumpulkan data yang berpusat pada manusia guna mengidentifikasi penyakit umum di seluruh fenotipe, genotipe, dan konteks lainnya, sehingga menghilangkan kebutuhan akan pengujian pada hewan. Perusahaan kemudian fokus pada desain molekuler dan pengembangan klinis. genomik yang mendalam

Platform AI Deep Genomics membantu para peneliti menemukan kandidat obat yang layak terkait dengan penyakit neuromuskular dan neurodegeneratif. Menemukan kandidat yang tepat selama pengembangan obat secara statistik meningkatkan kemungkinan keberhasilan menyelesaikan uji klinis sekaligus mengurangi waktu pemasaran dan biaya.