Dr. Anmol Kapoor, CardiAI ir BioAro įkūrėjas, yra tikslios sveikatos priežiūros, dirbtinio intelekto ir blokų grandinės technologijų ekspertas. Jis pateikė daugiau nei 70 patentų įvairiose srityse – nuo ​​AI ir genomikos iki kvantinių mokslų ir skaitmeninės sveikatos. Savo darbu jis siekia pakeisti šiuolaikinę sveikatos priežiūrą pasitelkdamas individualizuotus, tiksliai pagrįstus metodus.

Kalbėjomės su Kapoor neseniai pasinaudojo savo patirtimi ir giliau suprato šias naujas priežiūros naujovių sritis. Aptarėme dirbtinio intelekto pagrįstą genominę analizę, ištyrėme, kur yra strateginių galimybių C-suite tiksliojoje medicinoje, ir aptarėme, kaip paskirstytos knygos technologija gali padidinti duomenų saugumą ir pasitikėjimą sveikatos sistemomis, siekiančiomis genomikos.

Jis taip pat aptarė, kaip daugialypė integracija gali pasiūlyti konkurencinį pranašumą toms sveikatos sistemoms, ir apibūdino, kaip klinikinių ir C-suite lyderiai turėtų įveikti etinius ir reguliavimo iššūkius, kai dirbtinio intelekto varoma tiksli medicina tampa vis dažnesnė.

K. Kaip dirbtinis intelektas padeda atlikti genomo analizę ir kaip jis gali pasiūlyti strateginę galimybę ligoninėms ir sveikatos sistemoms pagerinti pacientų rezultatus ir veiklos efektyvumą?

A. Dirbtinio intelekto pagrįsta genomika ir tiksli medicina suteikia ligoninėms ir sveikatos sistemoms didelę galimybę pagerinti savo paslaugas ir pagerinti darbuotojų savijautą. Naudodami genominius ir mikrobiomų duomenis, C-suite vadovai gali įgyvendinti tikslines darbo vietų sveikatingumo programas.

Šios iniciatyvos gali apimti darbuotojų patikrą ir stebėjimą, siekiant nustatyti polinkį į širdies ir kraujagyslių, medžiagų apykaitos ar psichikos sveikatos sutrikimus. Asmeniniai sveikatos planai, apimantys gyvenimo būdo ir mitybos pokyčius, gali padėti sumažinti prarastas darbo valandas ir skatinti bendrą gerovę. Be to, psichikos sveikatos palaikymas gali būti sustiprintas nustatant rizikos grupei priklausančius asmenis ir suteikiant galimybę naudotis konsultavimo ir streso valdymo programomis.

Mikrobiomas, kurį sudaro mūsų kūne esantys mikroorganizmai, atlieka gyvybiškai svarbų vaidmenį tiek fizinėje, tiek psichinėje sveikatai. Žarnyno ir smegenų ašis parodo, kaip žarnyno sveikata veikia psichinę gerovę.

Stebėdamos pacientus ir darbuotojus, sveikatos sistemos gali sukurti dietines intervencijas, mažinančias stresą, nerimą ir depresiją, kartu didinant produktyvumą. Šios intervencijos gali pagerinti energijos lygį ir bendrą darbo jėgos sveikatą.

Dirbtiniu intelektu pagrįstos gairės ypač naudingos didelio streso patiriančiose pramonės šakose, pvz., oro linijų ir kasybos srityse, kur įprastas dėmesys detalėms ir ilgos darbo valandos. Dirbtinio intelekto įrankiai gali analizuoti darbuotojų duomenis, siekiant optimizuoti tinkamumą darbui, nustatyti optimalias darbo valandas ir pasiūlyti tinkamą pertraukų laiką ir darbo rotaciją.

Šis metodas sumažina perdegimą ir padidina bendrą produktyvumą. Mašininiu mokymusi pagrįsta nuspėjamoji analizė gali sukurti modelius, leidžiančius įvertinti, kaip darbo vietos aplinka, streso lygis ir genetinis polinkis įtakoja sveikatą ir produktyvumą.

Be to, Naudojama sveikatos technologija, integruota su dirbtiniu intelektu, gali nuolat stebėti sveikatos rodiklius, pvz., širdies susitraukimų dažnį ir streso lygį realiuoju laiku, suteikdama vertingų įžvalgų, kaip pagerinti darbo sąlygas ir užtikrinti darbuotojų gerovę.

K. Kodėl manote, kad „blockchain“ yra ideali technologija, skirta apsaugoti jautrią genominę informaciją?

A. „Blockchain“ technologija suteikia negrįžtamą ir neredaguojamą tvirtą sistemą, todėl ji yra labai veiksminga genominių ir daugiafunkcinių duomenų apsaugai. Įrašę duomenis, jų keisti ar ištrinti negalima, taip apsaugant nuo neteisėtų pakeitimų. Naudojant šifravimą ir decentralizuotus identifikatorius, genominiai duomenys išlieka konfidencialūs, net jei jie pasiekiami be leidimo.

Be to, „blockchain“ gali efektyviai tvarkyti didelius genominių duomenų kiekius, užtikrindama, kad tinklas išliktų greitas ir patikimas augant duomenų kiekiui.

Išmaniosios sutartys gali suteikti asmenims nuosavybės teisę ir valdyti savo genominius duomenis, kuriuos jie gali suteikti arba atšaukti realiuoju laiku. Tai sukuria skaidrią kiekvienos prieigos prie duomenų audito seką ir padidina atskaitomybę.

Saugus sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų ir mokslininkų apsikeitimas sveikatos įrašais, naudojant blokų grandinę, ne tik palaiko labiau susietą sveikatos priežiūros ekosistemą, bet ir apsaugo asmens privatumą. Taip pat gali būti naudinga išlaikyti nuolatinį taisyklių laikymąsi.

K. Siūlote integruoti genomiką, proteomiką ir metabolomiką naudojant dirbtinį intelektą gali sukurti konkurencinį pranašumą sveikatos sistemoms. Prašau patikslinti.

A. Dirbtiniu intelektu pagrįsta daugiafunkcinių duomenų integracija palengvina individualizuotą mediciną, leidžiančią tiksliai ir individualiai valdyti pacientus su minimaliu neigiamu poveikiu.

Dirbtinio intelekto algoritmai gali padėti nustatyti biologinius žymenis, kurie gali būti naudojami ankstyvam ligų aptikimui ir rizikos prognozavimui naudojant nuspėjamą analizę, todėl sveikatos priežiūra tampa iniciatyvi ir mažiau reaguojanti.

Tai taip pat padeda paspartinti mokslinius tyrimus ir plėtrą, siekiant nustatyti naujus biologinius ligos kelius ir mechanizmus, kurie veda prie naujoviškų gydymo būdų ir sustiprintos klinikinių sprendimų priėmimo pagalbos sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams.

K. Ligoninėms ir sveikatos sistemoms taikant dirbtinio intelekto pagrįstas genomo technologijas, C-suite vadovai turi spręsti etinius, reguliavimo ir teisinius iššūkius. Kaip vadovybė turėtų užtikrinti etišką duomenų naudojimą, paciento sutikimą ir besikeičiančių taisyklių laikymąsi?

A. Etiniai iššūkiai, su kuriais susiduria ligoninės ir sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai, pirmiausia kyla dėl paciento privatumo ir sutikimo, todėl yra didelė piktnaudžiavimo ir pažeidimų galimybė. AI / ML modelių šališkumas ir sudėtingas AI algoritmo dizainas gali kelti susirūpinimą dėl skaidrumo ir atskaitomybės.

C-suite vadovai, tiek sveikatos priežiūros organizacijoje, tiek už jos ribų, turėtų kurti skaidrumo ir etiško duomenų naudojimo kultūra, daugiausia dėmesio skiriant pacientų ir darbuotojų interesams. Tai galima pasiekti sukuriant etikos vertinimo tarybas ir įtraukiant plačiosios visuomenės narius į politikos sprendimų priėmimo procesus.

Technologijų pažanga dažnai pranoksta reglamentus, todėl sunku įveikti reguliavimo iššūkius, susijusius su AI pagrįstų genominių duomenų naudojimu. Būtina aktyviai laikytis HIPAA, PIPEDA ir GDPR bei reguliariai atlikti duomenų tvarkymo praktikos auditus ir vertinimus.

Aiškios DI taikomųjų programų sveikatos priežiūros gairės taip pat labai svarbios, o personalo mokymas apie atitikties ir duomenų apsaugos standartus gali pagerinti organizacijos gebėjimą veiksmingai naršyti reguliavimo srityje.

Stebėkite Billo HIT aprėptį „LinkedIn“: Billas Siwickis
El. paštu: bsiwicki@himss.org
„Healthcare IT News“ yra HIMSS žiniasklaidos leidinys