ИИ и будущее здравоохранения

И индустриализированный, и развивающийся мир сталкиваются с беспрецедентными демографическими изменениями. Темпы рождаемости достигли минимума в некоторых из крупнейших стран мира, в то время как буквально миллиарды работников готовятся уйти на пенсию.

Исследователи и политики в течение последних двух десятилетий начали активно искать способы решения проблемы растущих затрат на здравоохранение в связи с старением населения. Во всех отношениях ИИ стал считаться наиболее выгодным решением.

Искусственный интеллект не только автоматизирует базовые задачи, исключая необходимость дорогостоящего вмешательства человека во многих случаях, но также может быть использован для предоставления больших возможностей для сохранения конфиденциальности и дискреции пациентов. Более того, благодаря машинному обучению, реализации, введенные сегодня, могут улучшаться с течением времени и адаптироваться к новым проблемам, которые могут возникнуть в будущем.

Эта статья обсуждает несколько возможных применений технологий ИИ/МО в здравоохранении. Ничто из описанного ниже не находится очень далеко в будущем и, скорее всего, будет частью рынка искусственного интеллекта в здравоохранении, который ожидается вырастет до 44,5 миллиардов долларов в размере к 2026 году.

Оптимизация фармацевтического развития

Каждый год фармацевтическая промышленность тратит почти 100 миллиардов долларов на исследования и разработки. Многие затраты, связанные с этим процессом, могут быть снижены за счет применения инструментов анализа больших данных, включая нейронные сети, к базам данных, которые категоризируют молекулярные структуры потенциальных лекарственных компонентов.

Эта стратегия особенно показала свою эффективность в ситуациях, когда время имеет решающее значение, таких как во время пандемий. В 2015 году во время вспышки Эболы в Восточной Африке Университет Торонто использовал ИИ для быстрой обработки базы данных фармацевтических соединений. Обнаружение лечения, которое ранее потребовало бы месяцев или даже лет анализа, было достигнуто менее чем за день.

Как было хорошо сообщено, анализ ИИ также был важен для разработки вакцин и методов лечения COVID-19 за последний год и половину. Когда появляются новые штаммы вируса, та же технология продолжает применяться.

Автоматизированная медицинская документация

Поскольку большинство записей клиник и больниц уже хранятся в цифровом формате, ЭХР (‘электронные записи здоровья’) играют важную роль в здравоохранении. Хотя эта технология сделала доступ к записям пациентов проще, быстрее и в конечном итоге дешевле, фактическая оцифровка медицинской документации может представлять значительную нагрузку для занятых медицинских работников.

Технология обработки естественного языка (ОЕЯ) в настоящее время существует, которая может оптимизировать многочисленные процессы, связанные с сбором и хранением медицинских данных. Хотя программное обеспечение для распознавания голоса и диктовки не является чем-то новым в медицине, предлагаются предложения об применении алгоритмов искусственного интеллекта, которые документируют и анализируют все взаимодействия медицинских работников с пациентами.

Одно из возможных применений этой технологии заключалось бы в использовании ИИ и машинного обучения для обработки видео, записанных с помощью камер, которые будут носить медицинские работники. По сути, это было бы khá похоже на камеры, которые носят многие полицейские сегодня. Информация, собранная в этих видео, могла бы быть быстро проиндексирована и объединена с другими медицинскими данными для дальнейшего анализа.

Диагностика по селфи

В некоторых частях мира медицинские клиники и больницы находятся далеко и редко. В других случаях выходить из своего忙ого дня, чтобы увидеть врача для плановых осмотров, может показаться ненужной проблемой. Для людей, живущих в любой из этих ситуаций, серьезные состояния часто остаются незамеченными, пока не станет слишком поздно.

К счастью, даже в самых отдаленных местах большинство людей сегодня уже имеют мощный диагностический инструмент в своих карманах – свой смартфон. Качество камер смартфонов улучшается каждый год, а технология становится дешевле в производстве. Изображения, сделанные с помощью этих устройств, вполне пригодны для анализа алгоритмами ИИ.

Уже врачи в регионах, не имеющих доступа к клиническому качеству изображений, начали использовать фотографии, сделанные на свои мобильные телефоны, для анализа своих пациентов. Фактически, смартфоны с программным обеспечением, работающим на основе машинного обучения, в настоящее время используются для диагностики рака кожи и меланомы с показателями точности до 90%. Потребительские приложения уже есть на рынке, которые позволяют обычным пользователям обнаруживать изменения на своей коже.

Аналогичная технология применяется в офтальмологии. Алгоритмы были разработаны и одобрены Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США для обнаружения ретинопатии у диабетиков посредством анализа фотографий.

Телемедицина с помощью чат-ботов

У каждого человека есть определенные вещи, которые он предпочитает хранить в секрете, и для многих людей здоровье является одной из них. Осторожность, безусловно, понятна, когда речь идет о обсуждении медицинских вопросов с коллегами и знакомыми, но для некоторых людей даже общение с медицинскими работниками может показаться устрашающим.

Чат-боты могут предложить решение для этих пациентов. Эта технология, которая уже активно используется в телемедицине для планирования встреч, продления рецептов и триажа, активно исследуется как способ взаимодействия с людьми, которым требуется консультация по базовому, самопроизводимому здравоохранению.

Фактически, исследователи в Великобритании обнаружили, что чат-боты будут предпочтительным выбором для пациентов, сталкивающихся с более стигматизированными проблемами со здоровьем, такими как ЗППП. С большей анонимностью пациенты с большей вероятностью будут обращаться за помощью по вопросам, которые могут привести к более серьезным проблемам в будущем, если их не лечить.

Заключение

Применения ИИ в здравоохранении, описанные в этой статье, представляют только небольшую часть того, что может быть возможно. Входя в следующее десятилетие развития Medtech, мы, безусловно, откроем множество прорывных инноваций, некоторые из которых мы можем только теоретизировать сегодня.

Ключом, тогда, является способность превратить теорию в реальность. В Daiger мы специализируемся на превращении теоретических идей, связанных с ИИ и машинным обучением, в действенные решения, которые добавляют ценность бизнесу. Пожалуйста, свяжитесь с нами или посетите наш сайт, чтобы узнать больше о наших услугах.