AI innovatie in de gezondheidszorg
in het kort:
In een tijd waarin chronische ziekten toenemen en mensen langer leven dan ooit tevoren, zijn nieuwe oplossingen voor betere patiëntenzorg dringend nodig.
AI lijkt hierin een grote vernieuwing te zijn en biedt bedrijven in de zorgsector de kans om sneller en beter te functioneren.
We bekijken van dichtbij vier manieren waarop AI de gezondheidszorg vooruit helpt en hoe Johnson & Johnson het gebruikt om de kwaliteit van de medische zorg over de hele wereld te verbeteren.
AI in de zorg
In een tijd waarin chronische ziekten toenemen en mensen langer leven dan ooit tevoren, zijn nieuwe oplossingen voor betere patiëntenzorg dringend nodig. In het volgende hoofdstuk van de gezondheidszorg zal een nieuw soort technologie een grotere rol spelen dan ooit tevoren.
Geworteld in de simulatie van menselijke intelligentie door computersystemen en machines, heeft AI het potentieel om te transformeren hoe mensen leren, werken en met elkaar omgaan in elk aspect van het leven.
"De snelle groei van beschikbare gezondheidsgerelateerde gegevens in de afgelopen jaren stelt ons in staat om grotere vragen te stellen", zegt Jeff Headd, Vice President, Commercial Data Science, Janssen North America Business Technology.
"Met behulp van de nieuwste innovaties op het gebied van AI en machine learning (ML) kunnen we snel deze enorme datasets analyseren (inclusief elektronische medische dossiers, laboratoriumresultaten of zelfs medische beeldvorming zoals röntgenfoto's, MRI's en CT-scans), nieuwe inzichten ontdekken en vervolgens acties ondernemen met echt potentieel om de resultaten voor patiënten te verbeteren."
De belofte die AI met zich meebrengt, is de reden waarom Johnson & Johnson actief gebruikmaakt van deze technologie op verschillende manieren, van het versnellen van het proces van het ontdekken van nieuwe medicijnen tot het helpen van chirurgen bij het analyseren van de resultaten van procedures. Tijdens de South by Southwest-conferentie van dit jaar organiseerde het bedrijf ook een paneldiscussie over de rol van AI in het transformeren van de gezondheidszorg.
"Er is een grote vraag naar oplossingen in de gezondheidszorg", zegt Shan Jegatheeswaran, Global Head of MedTech Digital, Johnson & Johnson, die op het panel sprak.
"Maar het is belangrijk om te onthouden dat het meest geavanceerde in de klinische workflow nog steeds de menselijke hersenen zijn. De rol van AI is om een menselijke beslissing of actie op een manier te verbeteren die de snelheid, kwaliteit of beide verbetert."
Vroegtijdige detectie van ziekten faciliteren
Als het gaat om het vroegtijdig opsporen en diagnosticeren van ziekten, kan AI een echte gamechanger zijn. Door AI toe te passen op gegevens afgeleid van of gegenereerd door gangbare diagnostische tests, zoals elektrocardiogrammen en echocardiogrammen, kunnen zorgverleners ziekten nauwkeuriger diagnosticeren, vertragingen in de zorg voorkomen en mogelijk levens redden.
Bijvoorbeeld, bij pulmonale hypertensie (PH) en cardiale amyloïdose, twee progressieve en vaak fatale ziekten, is vroegtijdige diagnose cruciaal. Beide ziekten worden vaak in een vroeg stadium verkeerd gediagnosticeerd omdat hun symptomen lijken op die van andere, veel voorkomende ziekten.
Om deze ziekten te helpen diagnosticeren, heeft Johnson & Johnson samengewerkt met partners zoals Anumana en Mayo Clinic voor pulmonale hypertensie, en Ultromics Ltd. en Atman Health om AI-algoritmen te ontwikkelen die gericht zijn op het helpen van het vroegtijdig opsporen van deze ziekten.
"We hebben als doel om AI-verbeterde tools te ontwikkelen die naadloos kunnen worden geïntegreerd in de huidige klinische workflow van artsen", zegt Mona Selej, Senior Director, Cardiovascular-Metabolism and Pulmonary Hypertension, Data Science & Digital Health, R&D, Janssen Pharmaceutical Companies van Johnson & Johnson en arts gespecialiseerd in PH.
"We hebben bepaald welke tests patiënten vaak ontvangen in de vroege stadia van hun diagnostische trajecten - elektrocardiogrammen in het geval van PH en echocardiogrammen in het geval van cardiale amyloïdose - en hebben AI-algoritmen ontwikkeld die subtiliteiten kunnen detecteren die onzichtbaar zijn voor het blote oog, wat suggereert dat patiënten moeten worden aangemerkt voor bevestigende tests."
Gedreven geneesmiddelenonderzoek
Traditioneel is het ontdekken en ontwikkelen van nieuwe medicijnen om ziekten te behandelen een lang en complex proces, maar AI staat klaar om dit proces te versnellen.
Om geneesmiddelen te ontwikkelen, moeten onderzoekers begrijpen welke biologische en genetische variaties ziekten veroorzaken. Door AI toe te passen op geanonimiseerde medische datasets, zoals elektronische gezondheidsdossiers of laboratoriumresultaten, kunnen wetenschappers ontbrekende informatie invullen over wat deze ziekten veroorzaakt.
AI maakt het ook mogelijk dat onderzoekers gerichtere medicijnen ontwikkelen, wat de voortgang naar precisiegeneeskunde bevordert.
In de oncologie kan bijvoorbeeld een AI-algoritme worden toegepast op gedigitaliseerde beelden van biopsieën om subtiele verschillen tussen tumoren te identificeren, wat wijst op de aanwezigheid van genetische mutaties bij een subset van patiënten. Onderzoekers kunnen deze bevindingen gebruiken om medicijnen te ontwikkelen die specifiek zijn ontworpen voor die subset van patiënten. Dezelfde algoritmen die kunnen helpen bij het identificeren van genetische mutaties, kunnen vervolgens worden gebruikt om deze patiënten in de echte wereld te vinden om de werving voor klinische onderzoeken en klinische besluitvorming te vergemakkelijken.
"Drukmiddelontdekking is een uiterst uitdagend proces, waarbij slechts een klein percentage van de leidende verbindingen naar klinische proeven gaat en een nog kleiner percentage goedgekeurde geneesmiddelen worden", zegt Chris Moy, Scientific Director, Oncology, Data Science & Digital Health, R&D, Janssen. "AI helpt ons niet alleen de juiste doelwitten te identificeren voor complexe ziekten, maar helpt ons ook om op maat gemaakte moleculen te ontwikkelen om ziekten te behandelen en ze te optimaliseren om gerichte behandeling van de ziekte te bieden en tegelijkertijd de impact van bijwerkingen te verminderen."
Lees ook: Waarom chipbedrijven dalen vandaag
Meer gerichte werving voor klinische proeven mogelijk maken
Een van de grootste uitdagingen bij het uitvoeren van klinische onderzoeken is het snel en efficiënt werven en inschrijven van patiënten die aan de selectiecriteria voldoen. Het gebruik van AI-technologie kan dit probleem mogelijk oplossen.
Bijvoorbeeld bij Johnson & Johnson passen onderzoekers AI- en ML-algoritmen toe op grote geanonimiseerde datasets om klinisch onderzoekssites te identificeren en te lokaliseren waar patiënten mogelijk baat kunnen hebben bij bestudeerde medicijnen. Het team voor klinische proefoperaties kan dan werken om de kans te bepalen dat de nieuw geïdentificeerde sites zich inschrijven voor hun onderzoeken.
"Historisch gezien hebben veel klinische onderzoeken voornamelijk plaatsgevonden in grote academische medische centra, maar we weten dat niet alle patiënten toegang hebben tot deze centra", zegt Nicole Turner, Senior Director of Global Development, Data Science & Digital Health, R&D, Janssen. "Ons doel is om de kracht van AI te benutten om onderzoeken naar meer patiënten te brengen, in plaats van te wachten tot patiënten naar ons komen."
Data en AI helpen onderzoekers ook om klinische onderzoeken te diversifiëren, aangezien geavanceerde analyses locaties en zorginstellingen vinden waar waarschijnlijker diverse patiënten worden behandeld. Onderzoekers kunnen dan prioriteit geven aan het werven van in aanmerking komende patiënten van die onderzoeksites in klinische onderzoeken. Dit is cruciaal gezien het belang van het waarborgen van medicijnen die worden bestudeerd in diverse patiëntenpopulaties die representatief zijn voor degenen die worden getroffen door ziekten.
Zorgen dat behandelingen bij patiënten terechtkomen
Eerst komt de ontdekking en ontwikkeling van therapieën, medicijnen en andere gezondheidsproducten. Vervolgens is het volgende cruciale punt ervoor zorgen dat deze producten bij patiënten terechtkomen, en AI kan daarbij helpen.
Het opslaan van producten in ziekenhuizen, apotheken, klinieken en andere zorginstellingen waar ze nodig zijn, vereist een nauwkeurige voorspelling van vraag en aanbod.
Dit kan uitdagend zijn, aangezien een breed scala aan factoren van invloed kan zijn op de supply chain, waaronder markttrends, economische verstoringen, leveranciersproblemen en meer.
Conclusie
In een tijd van groeiende chronische ziekten en een vergrijzende bevolking speelt kunstmatige intelligentie (AI) een cruciale rol in de gezondheidszorg. AI verbetert vroegtijdige ziekte detectie, versnelt geneesmiddelenonderzoek, vergemakkelijkt gerichte werving voor klinische proeven en optimaliseert de toeleveringsketen voor behandelingen. Johnson & Johnson zet zich in voor AI om wereldwijd medische zorg te verbeteren en levens te veranderen.
Wil je meer lezen?
Abonneer je op debelegger.nl om deze exclusieve post te kunnen blijven lezen.
