Размер и доля рынка искусственного интеллекта в взаимодействии с пациентами по типам (улучшенная коммуникация, чат-боты на базе искусственного интеллекта, виртуальные медицинские помощники, инструменты прогнозной аналитики и решения для порталов пациентов); Режим развертывания; Приложение; и конечное использование - SWOT-анализ, стратегический анализ конкуренции, региональные тенденции 2025-2037 гг.

ИИ в секторе взаимодействия с пациентами: драйверы роста и проблемы

Драйверы роста

• Растущее внедрение телемедицины и инструментов цифрового здравоохранения. Телемедицина позволяет пациентам получать удаленный доступ к медицинским услугам, что особенно важно в сельских или недостаточно обслуживаемых районах. Инструменты взаимодействия с пациентами на основе искусственного интеллекта, такие как виртуальные помощники, чат-боты и автоматические напоминания, расширяют возможности телемедицины, обеспечивая круглосуточную поддержку и улучшая взаимодействие с пациентами за пределами клинических посещений. Согласно опросу RockHealth Inc., проведенному в 2022 году, в целом телемедицина получила признание 80%, что делает ее основным способом лечения рецептурных препаратов и лечения легких заболеваний.
  
  Телемедицинские системы на базе искусственного интеллекта могут контролировать пациентов' показатели жизненно важных функций удаленно и обеспечивают раннее предупреждение о потенциальных проблемах со здоровьем, обеспечивая постоянное взаимодействие между пациентами и поставщиками услуг. Кроме того, системы искусственного интеллекта анализируют большие наборы данных в результате телемедицинских взаимодействий, генерируя ценную информацию, которая помогает медицинским работникам оптимизировать стратегии взаимодействия с пациентами и улучшить общие результаты.
• Рост распространенности хронических заболеваний. Хронические заболевания, такие как диабет, сердечно-сосудистые заболевания, астма и гипертония, требуют постоянного мониторинга, регулярного общения с медицинскими работниками и превентивного управления, чему могут способствовать технологии искусственного интеллекта. Например, по данным Диабетического атласа Международной диабетической федерации (IDF), по состоянию на 2021 год 537 миллионов взрослых (20–79 лет) живут с диабетом, и прогнозируется, что это число вырастет до 643 миллионов к 2030 году и 783 миллионов к 2045 году. ИИ помогает системам здравоохранения внедрять комплексные программы ведения хронических заболеваний (CCM). Эти программы используют ИИ для выявления пациентов из группы риска, проведения персонализированных медицинских вмешательств и обеспечения непрерывного взаимодействия с помощью автоматизированных инструментов и оповещений. ИИ также помогает оптимизировать сбор данных и отчетность, делая программы CCM более эффективными.
• Достижения в области обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML): NLP и MI играют решающую роль в стимулировании роста использования ИИ в взаимодействии с пациентами. Эти технологии меняют способы взаимодействия пациентов с системами здравоохранения, повышая качество и эффективность оказания медицинской помощи. НЛП позволяет чат-ботам и виртуальным помощникам, управляемым искусственным интеллектом, понимать запросы пациентов и отвечать на них в диалоговом режиме. Эти инструменты могут обрабатывать обычные запросы, проводить санитарное просвещение, назначать встречи и отвечать на вопросы о лекарствах или методах лечения.
  
  Недавние достижения в НЛП, особенно в понимании контекста, настроений и медицинской терминологии, позволяют осуществлять более сложные, человеческие взаимодействия, заставляя пациентов чувствовать себя более поддерживаемыми и вовлеченными. Больницы Apollo расширили свое партнерство с Google Cloud, чтобы сделать здравоохранение доступным каждому индийцу с помощью цифровой платформы Apollo 24|7. Команды Apollo 24|7 в сотрудничестве с Google Cloud разработали систему клинического интеллекта (CIE) с использованием моделей Vertex AI и моделей генеративного искусственного интеллекта (gen AI). Больницы Apollo также рассматривают возможность использования Med-PaLM 2, LLM, разработанного Google, который может отвечать на медицинские запросы и предоставлять клинические текстовые сводки.
  
  Алгоритмы МО в сочетании с НЛП могут анализировать историю здоровья, предпочтения и данные пациента в режиме реального времени, чтобы предлагать персонализированные советы и напоминания. Модели МО могут рекомендовать дозировки лекарств и изменения образа жизни или предупреждать пациентов о потенциальных рисках с учетом их уникального профиля здоровья. Такой уровень персонализации имеет решающее значение для поддержания взаимодействия, особенно для пациентов, страдающих хроническими заболеваниями.

Задачи

• Высокие затраты на внедрение и интеграцию. Внедрение систем взаимодействия с пациентами на базе искусственного интеллекта часто требует значительных инвестиций в технологическую инфраструктуру, включая интеграцию данных, разработку программного обеспечения и обучение моделей искусственного интеллекта. Для многих поставщиков медицинских услуг, особенно в условиях ограниченных ресурсов, стоимость внедрения этих передовых систем может оказаться непомерно высокой. Кроме того, интеграция решений искусственного интеллекта с существующими системами электронных медицинских карт (EHR) или другими платформами здравоохранения может быть технически сложной и дорогостоящей.
• Отсутствие стандартизации. Отсутствие стандартизации в алгоритмах ИИ, форматах данных и совместимости в сфере здравоохранения может препятствовать широкому использованию ИИ при взаимодействии с пациентами. Разные поставщики медицинских услуг используют разные системы, и интеграция инструментов ИИ на разных платформах без единых стандартов может привести к неэффективности, ухудшению обмена данными и снижению эффективности решений ИИ.