Штучний інтелект і майбутнє охорони здоров’я

І в індустріалізованих, і в країнах, що розвиваються, відбуваються безпрецедентні демографічні зміни. Темпи народжуваності досягли мінімуму в деяких з найбільших країн світу, тоді як мільярди працівників готуються вийти на пенсію.

Дослідники та політики протягом останніх двох десятиліть активно шукають способи боротьби з зростаючими витратами на охорону здоров’я старіючого населення. Усі погоджуються, що штучний інтелект є найбільш вигідним рішенням.

Штучний інтелект не тільки автоматизує базові завдання, усуваючи необхідність дорогої участі людини у багатьох випадках, але також може забезпечити більшу приватність та дискретність пацієнтів. Крім того, завдяки машинному навчанню, реалізації, впроваджені сьогодні, можуть покращуватися з часом і адаптуватися до нових викликів, які можуть виникнути в майбутньому.

Ця стаття розглядає кілька можливих застосувань технологій штучного інтелекту та машинного навчання в охороні здоров’я. Ніщо з того, що описано нижче, не лежить дуже далеко в майбутньому, і, ймовірно, буде частиною ринку штучного інтелекту в охороні здоров’я, який очікується, зросте до 44,5 мільярдів доларів до 2026 року.

Оптимізована розробка лікарських засобів

Кожного року фармацевтична промисловість витрачає майже 100 мільярдів доларів на дослідження та розробку. Багато витрат, пов’язаних з цим процесом, можуть бути зменшені завдяки застосуванню інструментів великих даних, включаючи нейронні мережі, до баз даних, які категоризують молекулярні структури потенційних лікарських компонентів.

Ця стратегія особливо показала свою ефективність у ситуаціях, коли часу немає багато, наприклад, під час пандемій. У 2015 році під час спалаху Еболи в Східній Африці Університет Торонто використав штучний інтелект для швидкої обробки бази даних фармацевтичних сполук. Відкриття лікування, яке раніше потребувало місяців або навіть років аналізу, було досягнуто менш ніж за добу.

Як було добре відомо, аналіз штучного інтелекту також був важливим для розробки вакцин та лікування COVID-19 за останні півтора року. Коли нові штами вірусу з’являються, ту ж технологію продовжують застосовувати.

Автоматизована медична документація

З більшою частиною клінічних та лікарняних записів, які вже зберігаються в цифровому форматі, електронні медичні записи (ЕМЗ) відіграють важливу роль в охороні здоров’я. Хоча ця технологія зробила доступ до медичних записів пацієнтів швидшим, дешевшим та легшим, фактична цифризація медичної документації може становити значне навантаження для медичних працівників, які обмежені в часі.

Технологія обробки природної мови (ОПН) вже існує і може оптимізувати численні процеси, пов’язані з збором та зберіганням медичних даних. Хоча програмне забезпечення для розпізнавання голосу та диктування не є чимось новим у медицині, пропозиції зараз робляться щодо застосування алгоритмів штучного інтелекту для документації та аналізу усіх взаємодій медичних працівників з пацієнтами.

Одне з можливих застосувань цієї технології полягає в тому, щоб використовувати штучний інтелект та машинне навчання для обробки відео, записаних камерами, які будуть носити медичні працівники. По суті, це буде схоже на ті ж камери, які носять поліцейські сьогодні. Інформація, зібрана з цих відео, може бути швидко індексована та поєднана з іншими медичними даними для подальшого аналізу.

Діагностика за допомогою селфі

У деяких частинах світу медичні клініки та лікарні розташовані далеко одне від одного. В інших місцях витрачання часу на відвідування лікаря для регулярних перевірок може видатися зайвим трудом. Для людей, які живуть в будь-якій з цих ситуацій, серйозні захворювання часто залишаються недіагностованими до тих пір, поки не стане слишком пізно.

На щастя, навіть у найвіддаленіших місцях більшість людей сьогодні вже мають потужний діагностичний інструмент у своїх кишенях – свій смартфон. Якість камер смартфонів покращується щороку, а технологія стає дешевшою у виробництві. Зображення, зроблені цими пристроями, цілком придатні для аналізу алгоритмами штучного інтелекту.

Вже зараз лікарі в регіонах, де немає доступу до клінічної якості зображень, почали використовувати фотографії, зроблені своїми мобільними телефонами, для аналізу своїх пацієнтів. Насправді смартфони з програмним забезпеченням, яке використовує машинне навчання, зараз застосовуються для діагностики раку шкіри та меланом з точністю до 90%. Консумерські додатки вже доступні на ринку, які дозволяють звичайним користувачам виявляти зміни на своїй шкірі самостійно.

Аналогічна технологія застосовується в офтальмології. Алгоритми були розроблені та підтверджені американським управлінням з контролю за продуктами та ліками для виявлення ретинопатії у діабетиків шляхом аналізу фотографій.

Телемедицина з підтримкою чат-ботів

У кожної людини є речі, які вона хоче тримати в секреті, і для багатьох охорона здоров’я є однією з них. Обережність цілком зрозуміла, коли йдеться про обговорення медичних питань з колегами та однокласниками, але для деяких людей навіть спілкування з медичними працівниками може видатися заляканим.

Чат-боти можуть пропонувати рішення для таких пацієнтів. Ця технологія, яка вже активно використовується в телемедицині для планування призначень, повторної видачі рецептів та тріажу, зараз активно вивчається як засіб для взаємодії з людьми, які потребують порад щодо базової, самодопомоги у сфері охорони здоров’я.

Фактично, дослідники у Великій Британії виявили, що чат-боти будуть першим вибором для пацієнтів, які стикаються з більш стигматизованими станами здоров’я, такими як ЗПС. З більшою анонімністю пацієнти будуть більш схильні шукати допомогу щодо питань, які можуть привести до більших проблем у майбутньому, якщо їх не вирішити.

Висновок

Варіанти використання штучного інтелекту в охороні здоров’я, розглянуті в цій статті, представляють лише дуже малу частину того, що може бути можливим. Входячи в наступне десятиліття розвитку медтехнологій, ми, безумовно, відкриємо безліч революційних інновацій, деякі з яких ми зараз можемо тільки теоретизувати.

Ключовим моментом є можливість перетворити теорію на реальність. У Daiger ми спеціалізуємося на перетворенні теоретичних ідей, пов’язаних зі штучним інтелектом та машинним навчанням, на дії, які додають вартість бізнесу. Будь ласка, зв’яжіться з нами або відвідайте наш сайт, щоб дізнатися більше про наші послуги.