Искусственный интеллект и будущее здравоохранения

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

Исследователи и политики в течение последних двух десятилетий активно ищут способы решения проблемы растущих затрат на здравоохранение в связи с старением населения. Во всем мире искусственный интеллект считается наиболее перспективным решением.

Искусственный интеллект не только автоматизирует базовые задачи, исключая необходимость дорогостоящего человеческого вмешательства во многих случаях, но также может обеспечить больший уровень конфиденциальности и дискреции для пациентов. Более того, благодаря машинному обучению, реализованные сегодня решения могут улучшаться с течением времени и адаптироваться к новым проблемам, которые могут возникнуть в будущем.

Эта статья обсуждает несколько возможных применений технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в здравоохранении. Ничто из описанного ниже не находится слишком далеко в будущем и, скорее всего, будет частью рынка искусственного интеллекта в здравоохранении, который, как ожидается, достигнет 44,5 миллиарда долларов к 2026 году.

Оптимизированное развитие фармацевтики

Каждый год фармацевтическая промышленность тратит почти 100 миллиардов долларов на исследования и разработки. Многие затраты, связанные с этим процессом, можно сократить 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 искусственный интеллект 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 хорошо известно, анализ с помощью искусственного интеллекта также был важен для разработки вакцин и методов лечения COVID-19 за последние полтора года. По мере появления новых штаммов вируса эта же технология продолжает применяться.

Автоматизированная медицинская документация

Поскольку большинство записей клиник и больниц уже хранятся в цифровом формате, электронные медицинские записи (ЭМЗ) играют важную роль в здравоохранении. Хотя эта технология сделала доступ к медицинским 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 многие 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.

Одним из возможных вариантов реализации этой технологии является использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки видеозаписей, сделанных с помощью камер, которые будут носить медицинские работники. По сути, это будет очень похоже на ношение камер правоохранительными органами сегодня. Информация, собранная в этих видеозаписях, может быть быстро проиндексирована и объединена с другими медицинскими данными для дальнейшего анализа.

Диагностика по селфи

В некоторых частях мира медицинские клиники и больницы редки и разбросаны. В других местах выделение времени из忙ого дня, чтобы посетить врача для плановых осмотров, может показаться ненужной проблемой. Для людей, живущих в любой из этих ситуаций, серьезные заболевания часто остаются незамеченными до тех пор, пока не станет слишком поздно.

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

Уже врачи в регионах, не имеющих доступа к клиническому качеству изображений, начали использовать фотографии, сделанные с помощью своих мобильных телефонов, 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 доступны на рынке, которые позволяют обычным пользователям обнаруживать изменения на своей коже.

Аналогичная технология применяется в офтальмологии. Алгоритмы были разработаны и одобрены Управлением по контролю за продуктами и лекарствами США для обнаружения ретинопатии у диабетиков посредством анализа фотографий.

Телемедицина с поддержкой чат-ботов

У каждого человека есть вещи, которые он предпочитает хранить в секрете, и для многих людей это здоровье. Осторожность вполне 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 таких пациентов. Эта технология, которая уже активно используется в телемедицине для планирования встреч, повторных назначений и первичной диагностики, активно исследуется как способ взаимодействия с людьми, которым требуется консультация по базовым, самопровоцируемым вопросам здравоохранения.

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

Заключение

Примеры использования искусственного интеллекта в здравоохранении, изложенные в этой статье, представляют только небольшую часть того, что может быть возможным. Переходя в следующее десятилетие развития Медтех, мы обязательно откроем множество революционных инноваций, некоторые из которых мы можем только теоретически представить себе сегодня.

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