Trí tuệ nhân tạo là phép biến đổi y học trong công nghệ chăm sóc sức khỏe

Trí tuệ nhân tạo ngày càng được khai thác trong nhiều khía cạnh khác nhau của quá trình phát triển thuốc, từ việc phát hiện ra các hợp chất có khả năng cứu sống, xác định bệnh nhân tiềm năng. AI có thể được sử dụng để phân tích và dự đoán hành vi của bệnh nhân, phát triển các giải pháp y học chính xác và cải thiện cả dịch vụ chăm sóc và chất lượng cuộc sống. Thông qua việc tân dụng tầm nhìn máy tính và AI để thu thập dữ liệu âm thanh và hình ảnh bệnh nhân.

Thách thức của y học nằm ở kết hợp đúng bệnh nhân với đúng loại thuốc vào đúng điểm bệnh tật của họ. Ngành khoa học đời sống ngày càng nhận ra rằng điều này bắt đầu từ việc hiểu rõ các sắc thái của tình trạng bệnh nhân và phản ứng điều trị. Các cuộc thăm khám trực tiếp lẻ tẻ chỉ cung cấp một cái nhìn sơ lược về tình trạng bệnh nhân tại thời điểm thăm khám, nhưng khoảng thời gian giữa các lần thăm khám này giữ thông tin quan trọng về tình trạng bệnh của họ, giúp tăng hiệu quả điều trị và tác động của nó đến chất lượng sự sống của bệnh nhân.

Ngày càng nhiều các nhà dược phẩm chuyển sang sử dụng công cụ dự đoán và hỗ trợ AI để tăng cường các đăng ký truyền thống này. Công nghệ giúp nắm bắt một cách khách quan và chủ động trải nghiệm hàng ngày của bệnh nhân có thể cung cấp cho các nhà tài trợ và các trang web thông tin chi tiết quan trọng để cung cấp thông tin cho việc chăm sóc bệnh nhân nhắm được mục tiêu, được cá nhân hóa, cả về những biện pháp can thiệp và hỗ trợ nào có thể hoạt động tốt nhất, cũng như bất kỳ điều chỉnh kịp thời nào cần thiết cho kế hoạch điều trị của họ.

Cụ thể, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để nâng cao độ chính xác của y học trong không gian nghiên cứu lâm sàng. Cũng giống như bộ gen đã biến đổi việc chăm sóc ung thư trong vài thập kỷ qua và cung cấp khả năng điều trị chính xác, các phép đo hành vi mà chúng ta hiện có thể nắm bắt băng các công cụ AI sẽ giúp xúc tác y học chính xác trong việc phát triển thuốc và can thiệp điều chỉnh với độ đặc hiệu chưa từng có. Ví dụ, các đánh giá mới về bệnh nhân như các dấu ấn sinh học kỹ thuật số dựa trên video và âm thanh có thể xác định các mức độ tinh tế của tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và phản ứng với điều trị theo những cách mà chỉ đánh giá trực tiếp không thể. Đặc biệt đối với các tình trạng có các triệu chứng cần hoặc có thể được đánh giá bằng các dấu hiệu âm thanh và hình ảnh bằng cách theo dõi các số liệu âm thaanh và hình ảnh bằng cách theo dõi các số liệu như biểu hiện trên khuôn mặt, co giật mắt, giọng nói hoặc cử động của bệnh nhân, dấu ấn sinh học kỹ thuật số giúp phát hiện các hành vi cụ thể liên quan đến một số bệnh nhất định và điều trị bằng nhiều cách khác chính xác hơn bao giờ hết.

Bằng cách đánh giá những hiểu biết khách quan này theo thời gian, các bác sĩ có thể hiểu được thuốc đang ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng cuộc sống của một người, chẳng hạn như khả năng buộc dây giày hoặc viết tên của họ và đưa ra quyết định sáng suốt về tương lai của kế hoạch chăm sóc của họ.

Ngoài các dấu ấn inh học kỹ thuật số, phân tích dự đoán được hỗ trợ bởi AI cũng có thể giúp điều khiển thuốc chính xác bằng cách dự đoán hành vi của bệnh nhân trước khi bắt đầu thử nghiệm. Sử dụng AI có thể giúp dự đoán xem bệnh nhân có khả năng tuân thủ kế hoạch điều trị của họ hay họ có xu hướng gặp khó khăn khi đi đúng hướng.

Nguồn: Outsourcing pharma