Umetna inteligenca in podatkovna znanost omogočata zdravstveno varstvo, ki temelji na vrednosti

Zdravstvo je eden najpomembnejših in najzahtevnejših sektorjev na svetu. Vpliva na življenje in dobro počutje več milijard ljudi ter porabi znaten delež svetovnega gospodarstva. Vendar se zdravstveno varstvo sooča tudi s številnimi težavami, kot so naraščajoči stroški, neenakomerna kakovost, neučinkovito izvajanje in neenak dostop. Te težave se še povečujejo zaradi vse večjega povpraševanja po zdravstvenih storitvah, ki ga povzročajo dejavniki, kot so staranje prebivalstva, kronične bolezni in pandemije.

Za reševanje teh težav je potreben premik paradigme v zdravstvu, in sicer od modela, ki temelji na obsegu, k modelu, ki temelji na vrednosti. Model, ki temelji na obsegu, se osredotoča na količino opravljenih storitev, kot je število testov, postopkov ali hospitalizacij. Model, ki temelji na vrednosti, se osredotoča na kakovost doseženih rezultatov, kot so zdravstveno stanje, zadovoljstvo in izkušnje pacientov. Cilj modela, ki temelji na vrednosti, je izboljšati zdravje in dobro počutje bolnikov ter hkrati zmanjšati izgube in neučinkovitost sistemov zdravstvenega varstva, podatkovna znanost pa lahko omogoči zdravstveno varstvo, ki temelji na vrednosti, na različne načine, npr:

Povečanje vključenosti in opolnomočenja bolnikov

Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko pomagata pacientom, da postanejo bolj informirani, vključeni in proaktivni pri svojem zdravju in oskrbi. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko na primer zagotavljata personalizirane in prilagojene informacije, izobraževanje in svetovanje pacientom glede na njihovo zdravstveno stanje, cilje in želje. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko zagotovita tudi interaktivna in inteligentna orodja, kot so klepetalni boti, glasovni pomočniki in nosljive naprave, ki lahko pacientom pomagajo spremljati, upravljati in izboljševati njihovo zdravje in počutje.

Izboljšanje diagnosticiranja in zdravljenja

Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko izvajalcem zdravstvenih storitev pomagata pri sprejemanju boljših in hitrejših odločitev na podlagi najboljših razpoložljivih dokazov in podatkov. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko na primer analizirata velike in zapletene podatkovne nize, kot so zdravstveni zapisi, slike, genomika in senzorji, ter zagotovita vpoglede, napovedi in priporočila za diagnozo in zdravljenje. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko omogočita tudi precizno medicino, ki pomeni prilagajanje zdravstvenega varstva individualnim značilnostim, potrebam in željam vsakega bolnika.

Optimizacija zagotavljanja zdravstvenega varstva in delovanja

Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko zdravstvenim organizacijam pomagata izboljšati učinkovitost, uspešnost in kakovost njihovih storitev in procesov. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko na primer optimizirata dodeljevanje in uporabo virov, kot so osebje, oprema in prostori, ter zmanjšata stroške, napake in izgube. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko izboljšata tudi usklajevanje in sodelovanje zdravstvenih ekip ter racionalizirata delovne procese in komunikacijo zdravstvenih delavcev in pacientov.

Pospeševanje inovacij in raziskav v zdravstvu

Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko pomagata raziskovalcem in inovatorjem v zdravstvu pri odkrivanju novih in boljših načinov za preprečevanje, diagnosticiranje, zdravljenje in zdravljenje bolezni in stanj. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko na primer pospešita razvoj in preskušanje novih zdravil, naprav in terapij ter skrajšata čas in stroške kliničnih preskušanj. Umetna inteligenca in podatkovna znanost lahko omogočita tudi ustvarjanje in razširjanje novega znanja in dokazov ter spodbujata kulturo učenja in izboljšav v zdravstvu.

Da bi izkoristili celoten potencial umetne inteligence in podatkovne znanosti za zdravstveno varstvo, ki temelji na vrednosti, je potreben sodelovalni pristop z več deležniki, ki vključuje bolnike, izvajalce, plačnike, zakonodajalce, raziskovalce in inovatorje. Potrebno je tudi podporno in spodbudno okolje, ki spodbuja razvoj, sprejemanje in vrednotenje rešitev umetne inteligence in podatkovne znanosti za zdravstveno varstvo. Potreben je tudi stalen in prilagodljiv proces učenja in izboljševanja, ki izkorišča povratne informacije in podatke iz aplikacij umetne inteligence in podatkovne znanosti ter vključuje najboljše prakse in izkušnje, pridobljene na drugih področjih in v drugih sektorjih.