/Статьи по медицине/Искусственный интеллект для здравоохранения

Искусственный интеллект для здравоохранения

Когда дело доходит до нашего здоровья, особенно в вопросах жизни и смерти, обещание искусственного интеллекта (ИИ) улучшить результаты очень интригует. Несмотря на то, что все еще многое предстоит преодолеть для достижения ИИ-зависимого здравоохранения, в первую очередь проблемы конфиденциальности данных и опасения неправильного управления уходом из-за ошибки машины и отсутствия человеческого надзора, существует достаточный потенциал, что правительства, технологические компании и поставщики медицинских услуг готовы инвестировать и тестировать инструменты и решения, основанные на ИИ. Вот пять из достижений ИИ в области здравоохранения, которые, как представляется, имеют наибольший потенциал.
1.        АИ-помощь роботизированной хирургии

С оценочным значением $40 миллиардов к здравоохранению, роботы могут проанализировать данные от pre-op медицинских записей для того чтобы направить аппаратуру хирурга во время хирургии, которая может вести к уменьшению 21% в пребывании пациента в больнице. Робот-ассистированная хирургия считается "минимально инвазивной", поэтому пациентам не нужно будет исцеляться от больших разрезов. С помощью искусственного интеллекта роботы могут использовать данные прошлых операций для информирования о новых хирургических методах. Положительные результаты действительно обнадеживают. Одно исследование, в котором участвовали 379 ортопедических пациентов, показало, что роботизированная процедура с ИИ привела к пятикратному уменьшению осложнений по сравнению с хирургами, работающими в одиночку. Робот был использован на хирургии глаза в первый раз, и самый предварительный хирургический робот, Da Vinci позволяет докторам выполнить сложные процедуры с большим контролем чем обычные подходы. Кардиохирургам помогает Heartlander, миниатюрный робот, который входит в небольшой разрез на груди, чтобы выполнить картирование и терапию по поверхности сердца.

2.        Виртуальные ассистенты медсестер

От взаимодействия с пациентами до направления пациентов в наиболее эффективные лечебные учреждения, виртуальные помощники медсестер могут сэкономить отрасли здравоохранения $20 млрд ежегодно. Поскольку виртуальные медсестры доступны 24/7, они могут отвечать на вопросы, контролировать пациентов и предоставлять быстрые ответы. Большинство приложений виртуальных помощников медсестер сегодня позволяют более регулярно общаться между пациентами и поставщиками медицинских услуг между визитами в офис, чтобы предотвратить повторную госпитализацию или ненужные посещения больницы. Виртуальный помощник медсестры Care Angel может даже обеспечить проверку здоровья с помощью голоса и ИИ.

3.        Помощь клиническое суждение или диагноз

По общему признанию, использование ИИ для диагностики пациентов, несомненно, находится в зачаточном состоянии, но было несколько захватывающих случаев использования. Исследование Стэнфордского университета проверило алгоритм ИИ для обнаружения рака кожи против дерматологов, и он выполнялся на уровне людей. Датская компания по программному обеспечению искусственного интеллекта протестировала свою программу глубокого обучения, установив компьютерный подслушивающий аппарат, в то время как человеческие диспетчеры принимали экстренные вызовы. Алгоритм проанализировал то, что говорит человек, тон голоса и фоновый шум и обнаружил сердечные приступы с 93% - ным успехом по сравнению с 73% для людей. Исследование Baidu недавно объявило, что результаты ранних тестов на его алгоритме глубокого обучения показывают, что он может превзойти людей при выявлении метастазов рака молочной железы. Премьер-министр Тереза Мэй объявила, что революция ИИ поможет Национальной службе здравоохранения (NHS), системе здравоохранения Великобритании, предсказать тех, кто находится на ранней стадии рака, чтобы в конечном итоге предотвратить тысячи смертей, связанных с раком, к 2033 году. Алгоритмы будут изучать медицинские записи, привычки и генетическую информацию, собранную из благотворительных организаций здравоохранения, NHS и AI.

4.        Рабочий процесс и административные задачи

Еще один способ воздействия ИИ на здравоохранение-автоматизация административных задач. Ожидается, что это может привести к экономии 18 миллиардов долларов для отрасли здравоохранения, поскольку машины могут помочь врачам, медсестрам и другим поставщикам сэкономить время на задачах. Такие технологии, как транскрипция голоса в текст, могут помочь заказывать тесты, назначать лекарства и писать заметки в диаграммах. Одним из примеров использования ИИ для поддержки административных задач является партнерство между клиникой Кливленда и IBM, которая использует IBM Watson для добычи больших данных и помогает врачам обеспечить персонализированный и более эффективный опыт лечения. Одним из способов поддержки врачей Watson является возможность анализировать тысячи медицинских документов с использованием обработки естественного языка для информирования о планах лечения.

5.        Анализ изображений

В настоящее время анализ изображений очень трудоемкий для человеческих провайдеров, но исследовательская группа под руководством MIT разработала алгоритм машинного обучения, который может анализировать 3D-сканирование до 1000 раз быстрее, чем это возможно сегодня. Эта оценка почти в реальном масштабе времени может обеспечить критический входной сигнал для хирургов которые работают. Также есть надежда,что ИИ может помочь улучшить следующее поколение рентгенологических инструментов, которые не полагаются на образцы тканей. Кроме того, анализ изображений ИИ может поддерживать удаленные районы, которые не имеют легкого доступа к поставщикам медицинских услуг, и даже сделать телемедицину более эффективной, поскольку пациенты могут использовать свои телефоны-камеры для отправки фотографий высыпаний, порезов или синяков, чтобы определить, какой уход необходим.

В очень сложном мире здравоохранения инструменты искусственного интеллекта могут помочь поставщикам услуг предоставлять более быстрое обслуживание, диагностировать проблемы и анализировать данные для выявления тенденций или генетической информации, которая предрасполагает кого-то к определенному заболеванию. Когда экономия минут может означать спасение жизней, ИИ и машинное обучение могут быть преобразовательными не только для здравоохранения, но и для каждого отдельного пациента.