Opšte

Eksponencijalna medicina: prema velikoj transformaciji medicine i zdravlja u narednih 10 godina

Eksponencijalna medicina: prema velikoj transformaciji medicine i zdravlja u narednih 10 godina



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

U narednih deset godina zdravlje i medicina će pretrpjeti veliko
transformacija
, veći nego u bilo kojem drugom sektoru. Nema sumnje da će tretmani i tehnologija drastično napredovati.
značajan. Međutim, biće tako objavljivanje podataka šta će učiniti
zdravstvena zaštita je specifičnija, proaktivnija i efikasnija
.

Izvor: exponential.singularityu.org

Prema velikoj transformaciji zdravlja i medine u narednih 10 godina

Prevladavajuća tema u Kongres eksponencijalne medicine ove godine je informacija.

U svom uvodnom govoru gosp. Peter Diamandis, predsjednik i izvršni direktor Fondacije X PRIZE, rekao je da će zdravlje i medicina u narednih deset godina proći do velike transformacije, veće od one u bilo kojoj drugoj industriji ili polju. Naravno, tretmani i tehnologija značajno će napredovati, ali to će biti puštanje podataka koji će zdravstvo učiniti ciljanijim, proaktivnijim i efikasnijim.

Ali da bismo razumjeli budućnost, ključno je shvatiti gdje se sada nalazimo:

Problem: dijagnoza i liječenje su umjetnost, suočimo se s tim

Prema njemu venture capitalist Vinod Khosla, dijagnoza i liječenje su plus "Umetnost" ono što je većina spremna priznati; I to je problem.

Deseci tisuća pacijenata godišnje umiru u ICU zbog pogrešne dijagnoze i ako odemo do tri različita liječnika i dobit ćemo tri različite dijagnoze i liječenja. Međutim, problem nije u ljekarima, već u tome što se suočavaju sa nemogućim zadatkom.

Vinod Khosla, eksponencijalna medicina

Problem kliničkih ispitivanja: opći zaključci na temelju malih skupova podataka

Kao što današnji ljekari donose odluke o životu i smrti na temelju vrlo ograničenih informacija, istraživači i naučnici izvode opće zaključke iz malih skupova podataka, izvučenih iz malog dijela populacije u kratkom vremenskom periodu.

U svom predavanju o kliničkim ispitivanjima, dr Laura Esserman je to primijetila 70% kliničkih ispitivanja nije uspjelovjerovatno zato što studije na kojima se zasnivaju ta ispitivanja nisu potkrijepljene informacijama prikupljenim od velike populacije, već su ograničene pretjeranom specifičnošću i nedovoljnim podacima.

Obećanje: senzori, veliki podaci, analitika ...

Danas informacije nisu besplatne, ali su predviđene promjena na horizontu:

1) Velika količina novih informacija prikupljenih senzorima za tijelo.

Ubrzo će se smjestiti u okoliš i u naše tijelo brojni tjelesni senzori mali i efikasni, sa niskom potrošnjom energije i, što je najvažnije, povezani, koji će prikupljati informacije svaki dan, sat ili minut i omogućit će da se bolest otkrije prije nego što postane ozbiljna, tj. prije nego što nas simptomi dovedu do traženja pomoći, postizanja ranijih i preciznijih dijagnoza.

Većina popularnih zdravstvenih uređaja prilagođava senzore pokreta pametnim telefonima za otkrivanje pokreta, ali to je tek početak. Sljedeća generacija senzora mjerit će različite vitalne znakove koji se odnose na srce, krv i mozak.

Senzori predstavljeni u Exponential Medicine uključuju:

  • Dva elegantna EEG uređaji za snimanje moždane aktivnosti.
  • The Muse traka za glavu.
Izvor: selectmuse.com
  • On iBrain.
Izvor: neurovigil.com
  • On pobednik XPRIZE Nokia Sensing Challenge, Nagrađen tokom Kongresa: Kompaktan sistem sposoban za obavljanje širokog spektra dijagnostičkih laboratorijskih testova sa jednom kapom krvi.

2) Reorganizacija informacija koje su već u sistemu kako bi bile korisne.

Kako senzori dobivaju nove informacije, možemo početi otključavati i iskoristiti podatke koji već postoje u sistemu. Bolnice imaju veliku količinu informacija koje su nevidljive i pacijentima i ljekarima. Sve su te informacije raspršene i uronjene u splet podataka, ali znanstvenici tvrde da eSoftver te informacije može preurediti i učiniti ih korisnim.

Dr Isak Kohane ispričao je priču o grupi pacijenata koji su tražili ponavljajuća lečenja raznih povreda. Koristeći softver za analizu obrazaca tretmana, Kohane je postavio iznenađujuću dijagnozu: nasilje u porodici. Kasnije, dugo nakon otpusta, potvrđeno je da su ovi pacijenti bili žrtve porodičnog nasilja.

Kohane vjeruje da bi se mnogo više informacija moglo dobiti u bolnicama, ako se neko muči da traži.

3) Istraživači će biti u mogućnosti koristiti sve ove informacije

Pored lekara, istraživači mogu koristiti informacije sa senzora i samog sistema proučavati populaciju desetina ili stotina hiljada pacijenata. I ova će istraživanja obuhvatiti razdoblja prije, za vrijeme i nakon akutnih faza bolesti.

Čuveni Framingham studija srca svake godine prikupljao informacije od nekoliko tisuća pacijenata tijekom nekoliko desetljeća, a kroz nju su otkriveni važni uvidi o srčanim bolestima. Sada zamislimo da iznova napravimo istu studiju, ali svaki dan prikupljamo informacije i proširujemo populaciju studije redoslijedom ili više.

On Zdravstvena eHeart studija, predvođen dr. Jeffom Olginom s UCSF-a, ima za cilj upravo to.

Kakva će biti budućnost: uloga umjetne inteligencije

Ljekari su već preplavljeni količinom informacija. Kako ćemo postupiti kada se informacije eksponencijalno povećaju?

Vinod Khosla u to vjeruje računari će zamijeniti ljekare u čak 80% zadataka koje danas rade. Rezultat:

  • Mnogo manje grešaka
  • Niži troškovi
  • Manje posla po doktoru
  • Brže interakcije
  • Više mogućnosti ljekara za istragu.

Za Craig Venter, poznati biohemičar i biznismen, odgovor se krije u umjetnoj inteligenciji.

Craig Venter, eksponencijalna medicina

Međutim, izvršni direktor Exponential Medicine Daniel Kraft smatra da na to ne bismo trebali razmišljati kao o umjetnoj inteligenciji, već kao o povećanju inteligencije. Ubuduće će ljekari raditi s inteligentnim softverom da brže i temeljnije istražuju, dijagnosticiraju i propisuju tretmane.

Na primjer, IBM-ov Watson računar, u stanju je u djeliću sekunde skenirati čitavo tijelo najsavremenijih medicinskih istraživanja na polju i pokazati:

  • Relevantne studije.
  • Rijetke nuspojave lijekova.
  • Pa čak i moguće dijagnoze.

Tu je i softver koji analizira slike

Tehnike mašinskog učenja omogućavaju softveru da skenira slike. Preciznost u razvrstavanju objekata ili prepoznavanje diskretnih karakteristika na slikama bilježi ogromna poboljšanja posljednjih godina. Ovi algoritmi već dokazuju da su bolji od ljudi u analizi nekih karcinoma..

Da li će računari zameniti lekare?

Nije nužno. Dok mašine rade ono što najbolje rade, ljekari, manje preplavljeni podacima koje ne mogu probaviti, možda će naći vremena za poboljšanje odnosa liječnik-pacijent, odgovarajući na njihova pitanja, držeći ih informisane i čineći da se osjećaju ugodno.

Mračna strana: je li naša privatnost ugrožena?

Kako se prikuplja više podataka o pacijentima i stavljaju na raspolaganje za proučavanje i dijagnozu na uređajima koji se povezuju na Internet, zdravstvene informacije mogu postati meta iskorištavanja: ako je online, hakira se.

Prema Marcu Goodmanu, tipična krađa identiteta za kradljivca vrijedi 2.000 dolara, a krađa medicinskog identiteta vrijedi još više, oko 20.000 dolara. Trenutno u 2014. godini medicinska cyber kriminala iznosi 600%, jer, prema Goodmanu, to je laka meta.

Marc Goodman, eksponencijalna medicina

Kako god, Odgovor nije zaustaviti inovaciju, već obratiti više pažnje na sigurnost i poštovanje zakona. Goodman predlaže nekoliko jednostavnih rješenja:

  • Koristite različite lozinke na svakoj web stranici
  • Zaštitite veze s javnim mrežama
  • Šifrirajte podatke
  • I, što je najvažnije, vodite računa o tome koje se informacije dijele na mreži.

Tehnologija je amoralna, to je ono što ljudska bića čine s njom koja određuje da ona postaje sila dobra ili zla. Možemo odlučiti da postavimo stroge granice za razmjenu informacija i kako, Općenito, koristi od razmjene informacija nadmašit će rizike.

Izvor: http://singularityhub.com/2014/11/16/exponential-medicine-data-deluge-to-disrupt-healthcare-this-decade/

Nastavite čitati:

  • Veliki podaci transformirat će zdravstvo
  • Appleov HealthKit testira se u dvije američke bolnice.
  • Superračunari čine otkrića što naučnici ne mogu


Video: Regeneracija očiju - Tehnologija br. 3 (Avgust 2022).