Danas podaci postaju sve vrjedniji u svim industrijama jer su tehnologije poput interneta i pametnih telefona postale uobičajene. Ti se podaci mogu koristiti za razumijevanje korisnika, izgradnju poslovnih strategija i učinkovitije pružanje usluga.

Poznato je da su zdravstveni podaci jedni od najtraženijih ali i najosjetljivijih izvora informacija u digitalnom dobu. Ako se ugrađuju u napredne analitičke alate kao što je umjetna inteligencija, mogu pomoći u poboljšanju pružanja skrbi i ishoda liječenja.

Primjena umjetne inteligencije velika je posljednjih godina u zdravstvu, no od ključne je važnosti razumjeti osnove ovih tehnologija, njihove prednosti i nedostatke te način na koji oblikuju zdravstvenu industriju.

U nastavku je navedeno 12 načina na koje umjetna inteligencija utječe na zdravstvenu zaštitu:

1. Praćenje zdravlja pomoću uređaja i mobilnih aplikacija: umjetna inteligencija može analizirati podatke s nosivih uređaja i pametnih telefona kako bi proaktivno pratili zdravlje bolesnika.
2. Unapređenje odnosa s bolesnicima: Chatbotovi i virtualni asistenti mogu pružiti podršku bolesnika i poboljšati komunikaciju između posjeta liječniku.
3. Prilagođene medicinske strategije i usluge: umjetna inteligencija može analizirati podatke pacijenata a cilj je individualizacija i personalizacija liječenja i mogućnosti prevencije.
4. Analiza nestrukturiranih podataka: umjetna inteligencija može obraditi tekstualne bilješke iz elektronskih kartona kao i druge nestrukturirane podatke kako bi dobili nova saznanja
5. Razvoj lijekova: umjetna inteligencija može ubrzati i poboljšati otkriće novih lijekova jer može analizirati velike skupine podataka i predvidjeti potencijalne kandidate.
6. Analiza CT nalaza: algoritmi umjetne inteligencije mogu analizirati CT snimke s većom preciznošću od ljudi što će omogućiti bržu i točniju dijagnozu.
7. Uporaba selfija s pametnog telefona za dijagnozu: umjetna inteligencija se može koristiti za analizu fotografija kože ili drugih dijelova tijela kako bi se detektirale abnormalnosti i potencijalne bolesti.
8. Predviđanje rizika od bolesti: umjetna inteligencija može analizirati elektroničke dravstvene kartone kako bi identificirali visokorizične bolesnike.
9. Unapređenje imunoterapije za liječenje raka: umjetna inteligencija može pomoći u razvoju novih imunoterapija za rak nakon analize genetičkih podataka pojedinih bolesnika.
10. Smanjenje rezistencije na antibiotike: umjetna inteligencija se može koristiti u racionalnoj uporabi antibiotika i smanjenju rizika razvoja rezistencije na pojedine bakterije.
11. Povećan pristup medicinskoj skrbi u nerazvijenim područjima: rješenja umjetne inteligencije mogu se koristiti za pružanje udaljene dijagnostike i skrbi bolesnicima u područjima gdje postoji nedostatak liječničke skrbi.
12. Unutarnja učinkovitost i optimizacija: umjetna inteligencija se može koristiti za optimizaciju unutarnjih procesa u zdravstvenim ustanovama kroz bolju raspodjelu resursa i smanjivanje troškova.