I 2030 vil sensitive biosensorer være i utbredt bruk, og enorme mengder helsedata vil bli lagret på skyen, noe som gjør helsen beregningsbar. Folk vil være i stand til proaktivt å håndtere helsen sin, og flytte fokus fra behandling til forebygging. Drevet av teknologier som IoT og AI, vil tilpassede behandlinger bli en realitet. Bærbart medisinsk utstyr vil gjøre det mulig for folk å få tilgang til koordinerte telemedisinske tjenester hjemmefra.
Spådom
Ved å bruke datateknologier for å identifisere potensielle helseproblemer, flytte fokus fra behandling til forebygging
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Bygg en kunnskapsgraf for å oppnå sanntid og effektiv helsehåndtering
Teknologier som big data og IoT vil gjøre leger i stand til å bygge kunnskapsgrafer basert på brukernes data, inkludert helseindikatorer, medisinske diagnoser og behandlingsresultater. Leger kan sammenligne og analysere kunnskapsgrafene for å formulere personlige helseløsninger for brukerne.
Et digitalt helseforetak bygde en kunnskapsgraf for å undersøke forholdet mellom kosthold og sykdom. Helsehåndteringsundersøkelsen utført av selskapet viste at deltakerne registrerte gjennomsnittlig 35 minutter mer søvn daglig, og en total kroppsvekt omtrent 1,5 kg lettere gjennom året, noe som resulterte i lavere sannsynlighet for sykdom.
Helsekunnskapsgrafer og medisinske kunnskapsgrafer kan også brukes sammen for å forutsi brukernes sykdomsrisiko og fremtidig helsetilstand. De kan også hjelpe leger med å oppnå en raskere og mer nøyaktig diagnose.
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Gjør prediksjon av smittsomme sykdommer mer nøyaktig
Ny digital teknologi, for eksempel behandling av naturlig språk, kan også utvide mengden data som kan brukes til epidemiologisk håndtering. Disse teknologiene lar folkehelseinstitusjoner samle og analysere nyhetsartikler, rapporter og søkemotorindekser for å spore store folkehelsehendelser rundt om i verden. Et teknologiselskap har brukt behandling av naturlig språk og maskinlæring for å samle data fra hundretusenvis av offentlige kilder, inkludert uttalelser fra offisielle folkehelseorganisasjoner, digitale medier, globale billettselskaper for flyselskaper, samt husdyrhelserapporter og befolkningsdemografi, til analysere spredning av sykdom 24 timer i døgnet.
Presisjonsmedisin
Presisjonsmedisin og behandlingsplaner
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Mer nøyaktige legemiddelforsøk som skifter behandling fra “one-size-fits-all” til “skreddersydd”
Under normale omstendigheter har leger ikke mye tid til å forstå alle aspekter av pasientens tilstand. De stoler hovedsakelig på sin ekspertise og erfaring for raskt å formulere en generell behandlingsplan.
Imidlertid kan AI hjelpe leger med å utvikle tilpassede behandlingsplaner ved å analysere tusenvis av patologirapporter og behandlingsplaner, og bestemme hvilken som vil være best egnet for hver pasient.
Ett forskningsinstitutt i Singapore har til og med laget en AI-drevet farmasøytisk plattform som optimaliserer medisindoser. Plattformen kan raskt analysere pasientens kliniske data, gi pasienten en anbefalt legemiddeldose eller kombinasjonsbehandling basert på deres spesifikke tilstand, og revidere svulststørrelser eller biomarkørnivåer basert på tilgjengelige data.
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Oppnå sikker og presis identifisering av kreftceller med AI
Presisjonsmedisin kan hjelpe mot kreft. Ved hjelp av AI -teknologi kan adaptive strålebehandling (ART) systemer kan automatisk identifisere endringer i lesjonsposisjonering og mer nøyaktig skissere målområdene for strålebehandling. Dette bidrar til å fokusere strålingen på bare kreftcellene og reduserer skader på sunt vev.
AI muliggjør allerede nøyaktig identifisering og automatisk konturering av målområder for ulike typer medisinsk bildebehandling, inkludert CT, ultralyd og MR. AI-basert bilderegistrering kan automatisk identifisere organer og målområder basert på kliniske behov, noe som gjør bilderegistrering raskere og mer nøyaktig. Ved hjelp av AI kan en kontureringsbelastning som en gang ville ha tatt timer nå fullføres på mindre enn et minutt, og skaden forårsaket av strålebehandling på sunt vev kan reduseres med 30%.
Hjemmeside: Bruk synergier med sky-edge-enheter for å bringe helsetjenester inn i pasientens hjem
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Bærbare enheter som senker terskelen for profesjonelle medisinske undersøkelser
Etter hvert som komponentene blir mindre og chipteknologien utvikler seg, blir store medisinske enheter som tidligere bare kunne brukes på sykehus nå bærbare, noe som gjør mobile medisinske undersøkelser til virkelighet.
Håndholdte ultralydskannere er et godt eksempel på denne trenden. Kompakte og bærbare skannere er utstyrt med de samme funksjonene som store konvensjonelle skannere. Dette er mulig fordi funksjonene til konvensjonelle ultralydprober er integrert i en enkelt brikke som brukes i bærbare skannere. En håndholdt ultralydskanner koster bare noen få tusen amerikanske dollar, men har samme funksjonalitet som en omfangsrik konvensjonell skanner, som sykehus ofte bruker mer enn 100 000 dollar på.
Øyeblikksbilde fra fremtiden: Skybaserte diagnosetjenester som forbinder pasienter med online eksperter
I nær fremtid vil de komplekse behandlingsbelastningene for bildeapparater bli håndtert i skyen. Leger vil snart få tilgang til medisinske bildediagnostiske resultater og AI-assisterte diagnostiske verktøy gjennom skyen. Medisinske bilder, undersøkelsesresultater og medisinske journaler blir synkronisert i sanntid. Dette vil hjelpe leger å gi pasienter fjerndiagnoser og behandlingstjenester, uansett hvor de er.
Med bruk av en “enhetsdatasamling + 5G + skyberegning” -modell, kan medisinske bilder lettere deles mellom samfunnssykehus og medisinske sentre. Etter at bilder er tatt på medisinsk utstyr på samfunnssykehus, kan de lastes opp automatisk eller manuelt til skyen. Eksperter på medisinske sentre kan deretter få tilgang til bildene i skyen og utstede diagnostiske rapporter.
