Искусственный интеллект (ИИ) больше не является концепцией, ограниченной научной фантастикой; вместо этого он стал частью нашей повседневной жизни, способствуя развитию различных секторов, от финансов до транспорта. Однако одно из самых сильных воздействий ИИ ощущается в сфере здравоохранения.
Способность ИИ учиться на огромных объемах данных и делать прогнозы меняет здравоохранение, улучшая уход за пациентами и медицинские исследования. От диагностики заболеваний с поразительной точностью до управления уходом за пациентами и новаторской персонализированной медицины ИИ — это не просто вспомогательный инструмент для медицинских работников, но и революционный подход к здравоохранению.
Более того, продолжающаяся интеграция ИИ в здравоохранение — это не просто тенденция, а значительный сдвиг в сторону более эффективной, ориентированной на пациента помощи. Это меняет наше понимание болезней, разработку методов лечения и оказание помощи, тем самым изменяя будущее здравоохранения.
Новый рубеж в обнаружении болезней
ИИ продемонстрировал огромный потенциал в диагностике заболеваний, особенно в радиологии. Исследования показали, что системы ИИ теперь могут соответствовать или даже превосходить рентгенологов в диагностике определенных состояний с помощью рентгенографии грудной клетки.
После обучения с использованием большого набора рентгеновских данных модели ИИ могут с высокой степенью точности идентифицировать ряд заболеваний, включая рак легких и туберкулез. Говоря о выявлении заболеваний на основе ИИ, Дмитрий Михайлов, соучредитель и главный научный сотрудник платформы медицинской диагностики на основе ИИ Acoustery, сказал:
«Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и компьютерная томография, для выявления аномалий и помощи в диагностике. Еще одна огромная сфера — открытие и разработка лекарств. ИИ революционизирует процесс открытия лекарств, анализируя огромное количество биологических и химических данных».
Более того, ИИ сыграл важную роль в продолжающейся борьбе с COVID-19. Алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные после 2020 года, были развернуты для прогнозирования вероятности развития у пациента тяжелых симптомов, помогая врачам расставлять приоритеты в уходе за теми, кто подвергается наибольшему риску. Модели ИИ также использовались для анализа компьютерных томограмм и выявления признаков заражения COVID-19 в самом начале, что является ценным диагностическим инструментом, особенно в регионах, где возможности тестирования остаются ограниченными.
Потенциал ИИ выходит за рамки радиологии и инфекционных заболеваний. Например, в области офтальмологии, области медицины, занимающейся изучением и лечением нарушений и заболеваний глаз, технология ИИ использовалась для диагностики диабетической ретинопатии, частой причины слепоты. В связи с этим исследование показало, что системы ИИ могут диагностировать заболевания, просто оценивая сканирование сетчатки глаза с точностью, сравнимой с точностью экспертов-людей.
В кардиологии ИИ использовался для прогнозирования сердечных приступов и инсультов. Эксперты показали, что диагностические платформы ИИ теперь могут обнаруживать медицинские события, влияющие на жизнь, на пять лет вперед, превосходя традиционные модели прогнозирования.
Наступает ли рассвет персонализированного здравоохранения?
За последние полвека искусственный интеллект также начал революционизировать управление пациентами. В связи с этим алгоритмы машинного обучения (МО) — важное применение ИИ — могут анализировать огромные объемы данных пациентов, чтобы прогнозировать индивидуальные риски для здоровья и предлагать персонализированные планы лечения.
Такой подход может привести к эффективному и действенному уходу, улучшению результатов лечения пациентов при одновременном снижении затрат на здравоохранение. Имеются данные, свидетельствующие о том, что модели машинного обучения могут с высокой точностью предсказывать смертность пациентов, частоту повторных госпитализаций и продолжительность пребывания в стационаре, а также другие исходы.
Источник: Animoca по-прежнему настроена оптимистично в отношении игр с блокчейном и ожидает лицензии для фонда метавселенной.
ИИ также помогает снизить административную нагрузку на врачей, высвобождая им больше времени для ухода за пациентами. На данный момент технология может упростить процесс ведения клинических заметок, уменьшая выгорание врача и улучшая результаты лечения пациентов.
Персонализированная медицина, которая адаптирует лечение к конкретному пациенту, — это еще одна область, в которой ИИ может оказать значительное влияние. Анализируя генетические данные и другую информацию о пациентах, ИИ может помочь определить наиболее эффективные методы лечения для каждого пациента, улучшить результаты и уменьшить побочные эффекты.
Михайлов заявил, что ИИ является ключевым фактором персонализированной медицины: поскольку алгоритмы ИИ могут анализировать индивидуальные данные пациентов, включая генетическую информацию, историю болезни и факторы образа жизни, они могут предоставлять персонализированные рекомендации по лечению для повышения эффективности лечения, сведения к минимуму побочных эффектов и оптимизации результатов лечения пациентов.
«Например, правильное лечение астмы эффективно только в том случае, если мы делаем лечение и вытяжение персонализированными. Это невозможно было сделать до того, как у каждого появилось мобильное устройство, а поскольку ИИ достаточно мощен, чтобы обрабатывать все данные человека, такое индивидуалистическое отношение теперь становится реальной реальностью», — сказал он.
Надзор за ИИ в здравоохранении
Поскольку ИИ продолжает проникать в сектор здравоохранения, поставщикам медицинских услуг становится все более важно осознавать риски, связанные с ИИ, и вытекающую из этого потребность в надзоре.
По словам Томаса О’Нила, управляющего директора Berkeley Research Group и бывшего директора по соблюдению требований Cigna, модели возмещения медицинских расходов на основе ИИ разрабатываются для использования больших объемов данных для прогнозирования ожидаемых платежей. Однако этот подход поднимает несколько этических соображений, включая информированное согласие на использование данных, безопасность и прозрачность, алгоритмическую справедливость и предвзятость, а также конфиденциальность данных.
О’Нил также отметил, что, хотя ИИ может упростить обработку требований и возмещение расходов, тем самым повышая точность, повышая качество рабочего процесса и снижая риск ошибок при вводе информации о пациенте или заявлениях о предварительной авторизации, эти области требуют тщательного контроля. По его мнению, необходимо создать совет или руководящий орган, отвечающий за надзор за такими стратегическими инициативами.
Михайлов считает, что одними из самых насущных проблем, когда речь идет о надзоре за системами ИИ в здравоохранении, являются конфиденциальность и безопасность данных. «Медицинские данные содержат конфиденциальную информацию о пациентах, поэтому важно работать с юристами, чтобы убедиться, что все сделано правильно», — отметил он.
Он добавил, что интеграция ИИ в системы здравоохранения сопряжена с множеством проблем, многие из которых выходят за рамки одного лишь управления.
Источник: Google Cloud продвигает амбиции Bitcoin Lightning благодаря партнерству с Voltage.
Начнем с того, что получение высококачественных данных является большой проблемой для медицинских организаций, поскольку модели ИИ требуют больших объемов информации для обучения и проверки. А поскольку медицинские данные часто фрагментированы, неструктурированы и хранятся в разных форматах в разных системах, этот вопрос требует более тщательного изучения.
Будущее ИИ в здравоохранении
Хотя потенциал ИИ в здравоохранении огромен, существуют и определенные проблемы, которые необходимо преодолеть. Тем не менее, благодаря постоянным исследованиям и разработкам, а также соответствующему регулированию, ИИ будет играть все более важную роль в глобальном секторе здравоохранения. Поэтому, поскольку все больше и больше людей переходят на использование децентрализованных технологий, само собой разумеется, что влияние ИИ — от диагностики заболеваний до ведения пациентов и персонализированной медицины — будет только расти.
Более того, поскольку технологический ландшафт продолжает развиваться, мы можем ожидать, что ИИ предложит еще более инновационные решения проблем, стоящих перед рынком здравоохранения, тем самым улучшая уход за пациентами и улучшая результаты.
Соберите эту статью как NFT, чтобы сохранить этот момент в истории и показать свою поддержку независимой журналистики в криптопространстве.
Источник: Сointеlеgrаph
