H jak Healthcare: jak sztuczna inteligencja wspomaga diagnostykę i leczenie chorób? 

Sztuczna inteligencja (AI) to termin, który coraz częściej pojawia się w kontekście medycyny. Nie jest to jednak nowy wynalazek, lecz rozwijająca się dziedzina nauki, która ma na celu stworzenie systemów lub maszyn, które mogą naśladować ludzką inteligencję w wykonywaniu zadań i usprawniać swoje działanie na podstawie zbieranych informacji AI nie ma zastąpić lekarzy, ale raczej pomóc im w codziennej pracy i poprawić jakość opieki zdrowotnej. Jakie są więc główne zastosowania sztucznej inteligencji w medycynie? 

Wsparcie dla lekarzy Jednym z najważniejszych obszarów, w których AI może wspierać lekarzy, jest diagnostyka. Dzięki zaawansowanym algorytmom i uczeniu maszynowemu, AI jest w stanie analizować duże ilości danych medycznych, takich jak wyniki badań laboratoryjnych, obrazy radiologiczne, tomograficzne czy rezonansowe, historie chorób czy dane genetyczne. Na tej podstawie AI może wykrywać nieprawidłowości, sugerować możliwe diagnozy, oceniać ryzyko powikłań czy prognozować rokowanie. Przykładem takiego rozwiązania jest system DeepMind firmy Google, który potrafi lepiej wykrywać nowotwory płuca w badaniach radiologicznych niż człowiek. 

AI może także pomagać lekarzom w doborze odpowiedniego leczenia dla pacjentów. Na przykład, system Watson for Oncology firmy IBM potrafi analizować dane kliniczne pacjentów z nowotworami i porównywać je z aktualnymi wytycznymi i publikacjami naukowymi. Na tej podstawie system proponuje lekarzom optymalne opcje terapeutyczne, uwzględniając indywidualne cechy pacjentów i ich preferencje. AI może także wspierać lekarzy w monitorowaniu stanu zdrowia pacjentów na odległość, np. poprzez aplikacje mobilne czy inteligentne opaski. 

AI w zarządzaniu zapasami w branży farmaceutycznej:  

Analityka predykcyjna oparta na AI umożliwia firmom farmaceutycznym prognozowanie przyszłego zapotrzebowania na leki i inne produkty medyczne. Dzięki temu mogą one lepiej zarządzać swoimi zapasami i łańcuchami dostaw, a także reagować na ewentualne zakłócenia lub zmiany rynkowe. To z kolei przekłada się na lepsze decyzje biznesowe i efektywniejsze planowanie operacji. 

AI wykorzystuje nie tylko dane historyczne o sprzedaży czy sezonowości chorób, ale także inne czynniki wpływające na popyt, takie jak kalendarz promocji, dni kalendarzowe czy prognozy pogody. AI potrafi ocenić znaczenie tych czynników (tzw. feature importance) i uwzględnić je w tworzeniu prognoz popytu. 

Wykorzystanie szerokiego zakresu danych rynkowych rynku farmaceutycznego pozwala na budowanie złożonych modeli predykcyjnych, które odzwierciedlają specyfikę biznesową danej firmy. Szczególnie skuteczne w tym zakresie są sieci neuronowe, które potrafią nawiązywać związki między wieloma zmiennymi wpływającymi na popyt i generować bardziej trafne prognozy. 

Prognozy przyszłych wielkości sprzedaży są przydatne do optymalizacji zapasów. W branży farmaceutycznej często stosuje się model dystrybucji dwustopniowej, w którym zapasy są przechowywane w więcej niż jednej lokalizacji. Przykładem takiego modelu jest VMR (Vendor Managed Replenishment), czyli model, w którym dostawca – np. producent leków – odpowiada nie tylko za zapasy w swoim magazynie dystrybucyjnym, ale także w magazynach swoich klientów np. hurtowni. 

Połączenie procesu prognozowania opartego na AI i ML z zarządzaniem zapasami i generowaniem rekomendacji zatowarowania na poziomie magazynu klienta i dostawcy daje dużą korzyść na poziomie operacyjnym. Każdego dnia trzeba podejmować decyzje o tym, co, gdzie i w jakich ilościach produkować i przechowywać w magazynach własnych lub klientów, dotyczące setek czy tysięcy produktów. Wsparcie tego procesu dokładnymi obliczeniami algorytmów AI i ML i automatyzacją przetwarzania danych to również znaczny wzrost produktywności pracowników. Nie muszą oni bowiem zajmować się wykonywaniem powtarzalnych operacji przygotowania i przetwarzania danych wejściowych oraz samodzielnymi przeliczeniami. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.