ИИ и будущее здравоохранения

И промышленно развитые, и развивающиеся страны сталкиваются с беспрецедентными демографическими изменения. Рождаемость достигла минимума в некоторых крупнейших странах мира, в то время как буквально миллиарды рабочих готовятся к выходу на пенсию.

Исследователи и политики за последние два десятилетия начали активно искать способы справиться с растущими расходами на здравоохранение для стареющего населения. По всем направлениям ИИ считается наиболее выгодным решением.

Искусственный интеллект не только автоматизирует основные задачи, устраняя во многих случаях необходимость дорогостоящего вмешательства человека, но и может использоваться для обеспечения большего чувства конфиденциальности и свободы действий пациентов. Более того, благодаря машинному обучению внедренные сегодня реализации могут со временем совершенствоваться и адаптироваться к новым задачам, которые могут возникнуть в будущем. 

В этой статье обсуждаются несколько возможных применений технологий AI/ML в здравоохранении. Ничто из описанного ниже не находится в очень далеком будущем и, скорее всего, станет частью рынка искусственного интеллекта для здравоохранения, который ожидается к 44.5 году вырастет до 2026 миллиардов долларов. 

Оптимизация фармацевтической разработки

Ежегодно фармацевтическая промышленность тратит почти 100 млрд долларов по исследованиям и разработкам. Многие затраты, связанные с этим процессом, можно сократить за счет применения инструментов анализа больших данных, в том числе нейронные сети, к базам данных, которые классифицируют молекулярные структуры потенциальных лекарственных компонентов. 

Эта стратегия особенно перспективна в ситуациях, когда время имеет решающее значение, например, во время пандемий. В 2015 году во время вспышки лихорадки Эбола в Восточной Африке Университет Торонто использовал ИИ для быстрой обработки базы данных фармацевтических соединений. Открытие лечения, которое ранее потребовало бы месяцев или даже лет анализа, было достигнуто менее чем за день. 

Как было хорошо сообщается, Анализ ИИ также был неотъемлемой частью разработки вакцин и методов лечения COVID-19 за последние полтора года. По мере появления новых штаммов вируса продолжает применяться одна и та же технология.

Автоматизированная медицинская документация

Поскольку большинство клиник и больничных записей уже хранятся в цифровом формате, EHR («электронные медицинские карты») играют важную роль в здравоохранении. Хотя эта технология упростила, ускорила и, в конечном счете, удешевила доступ к записям пациентов, фактическая оцифровка медицинской документации может стать значительным бременем для медицинских работников, которым не хватает времени. 

В настоящее время существует технология обработки естественного языка (NLP), которая может оптимизировать многочисленные процессы, связанные со сбором и хранением медицинских данных. Хотя программное обеспечение для распознавания голоса и диктовки не является чем-то новым в медицине, предложения в настоящее время заставляют применять алгоритмы искусственного интеллекта, которые документируют и анализируют все взаимодействия медицинских работников с пациентами.

Одной из предлагаемых реализаций этой технологии может быть использование искусственного интеллекта и машинного обучения для обработки видео, записанных с помощью камер, которые будут носить врачи. По сути, это было бы очень похоже на нательные камеры, которые сегодня носят многие полицейские. Информация, собранная в этих видеороликах, может быть быстро проиндексирована и объединена с другими медицинскими данными для дальнейшего анализа.  

Диагностика селфи

В некоторых частях мира медицинских клиник и больниц очень мало. В других случаях выделение времени из напряженного дня на посещение врача для плановых осмотров может показаться чрезмерной проблемой. Для людей, живущих в любой из этих ситуаций, серьезные заболевания часто остаются незамеченными, пока не становится слишком поздно.

К счастью, сегодня даже в самых отдаленных местах у большинства людей в кармане уже есть мощный диагностический инструмент — смартфоны. Качество изображения камеры сотового телефона с каждым годом становится все лучше, а технология становится дешевле в производстве. Снимки, сделанные с помощью этих устройств, безусловно, пригодны для анализа алгоритмами ИИ. 

Врачи в регионах, не имеющих доступа к изображениям клинического качества, уже начали использовать снимки, сделанные на собственные мобильные телефоны, для анализа своих пациентов. Фактически, смартфоны с программным обеспечением на основе машинного обучения в настоящее время используются для диагностики рака кожи и меланомы с высокой степенью точности. так высоко, как 90%. Потребительский класс Программы уже представлены на рынке, что позволяет обычным пользователям обнаруживать изменения кожи на собственном теле. 

Аналогичная технология применяется в офтальмологии. Алгоритмы разработаны и утвержденный Американским FDA для выявления ретинопатии у больных диабетом с помощью анализа фотографий. 

Телемедицина с поддержкой чат-ботов

У каждого есть определенные вещи, которые они предпочитают держать в секрете, и для многих здоровье является одним из них. Осторожность, безусловно, понятна, когда речь идет об обсуждении медицинских вопросов со сверстниками и коллегами, но для некоторых людей даже общение с медицинскими работниками может показаться пугающим. 

Чат-боты могут предложить решение для таких пациентов. Технология, которая уже активно используется в телемедицине для планирования встреч, выдачи рецептов и сортировки, активно исследуется как способ взаимодействия с людьми, которым требуется совет по базовому медицинскому обслуживанию. 

По факту, исследователи в Соединенном Королевстве обнаружили, что чат-боты будут предпочтительным выбором для пациентов, сталкивающихся с более стигматизирующими заболеваниями, такими как ЗППП. При большей анонимности пациенты с большей вероятностью будут обращаться за помощью по вопросам, которые могут привести к более серьезным проблемам в будущем, если в противном случае их не лечить. 

Заключение

Варианты использования ИИ в здравоохранении, описанные в этой статье, представляют собой лишь очень небольшую выборку того, что на самом деле может быть возможно. Вступая в следующее десятилетие развития медицинских технологий, мы обязательно обнаружим множество новаторских инноваций, о некоторых из которых сегодня мы можем только строить теории. 

Ключевым моментом является способность превращать теорию в реальность. В Дайгер, мы специализируемся на превращении теоретических идей, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, в действенные решения, повышающие ценность бизнеса. Пожалуйста, свяжитесь с нами или посетите наш веб-сайт, чтобы узнать больше о наших услугах.