Штучний інтелект і майбутнє охорони здоров’я

І промисловий, і розвитковий світ стикаються з безпрецедентними демографічними змінами. Коефіцієнт народжуваності досяг мінімального рівня в деяких з найбільших країн світу, тоді як мільярди працівників готуються вийти на пенсію.

Дослідники та політики протягом останніх двох десятиліть почали активно шукати способи боротьби з зростаючими витратами на охорону здоров’я старіючого населення. У цілому, штучний інтелект вважається найбільш вигідним рішенням.

Штучний інтелект не тільки автоматизує базові завдання, усуваючи необхідність дорогої людської інтервенції в багатьох випадках, але також може бути використаний для надання пацієнтам більшої конфіденційності та дискреції. Крім того, завдяки машинному навчанню, реалізації, впроваджені сьогодні, можуть покращуватися з часом і адаптуватися до нових викликів, які можуть виникнути в майбутньому.

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

Оптимізована розробка фармацевтичних препаратів

Кожного року фармацевтична промисловість витрачає майже 100 мільярдів доларів на дослідження та розробку. Багато витрат, пов’язаних з цим процесом, можна зменшити 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 добре відомо, аналіз штучного інтелекту також був інтегральною частиною розробки вакцин та лікування COVID-19 за останні півтора року. Коли нові штами вірусу з’являються, ту ж саму технологію продовжують застосовувати.

Автоматизована медична документація

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

Існує технологія обробки природної мови (NLP), яка може оптимізувати численні процеси, пов’язані з збором та зберіганням медичних даних. Хоча програмне забезпечення розпізнавання голосу та диктування не є чимось новим у медицині, пропозиції зараз робляться щодо застосування алгоритмів штучного інтелекту, які документують та аналізують весь взаємозв’язок медичних працівників з пацієнтами.

Одне з можливих застосувань цієї технології полягає в тому, щоб використовувати штучний інтелект та машинне навчання для обробки відео, записаних за допомогою камер, які будуть носити клініцисти. По суті, це буде досить схоже на тіло-камери, які носять багато поліцейських сьогодні. Інформація, зібрана в цих відео, може бути швидко проіндексована та поєднана з іншими медичними даними для подальшого аналізу.

Діагностика за допомогою селфі

У деяких частинах світу медичні клініки та лікарні рідкісні. В інших випадках відвідування лікаря для проведення регулярних перевірок може здатися зайвим клопотом. Для людей, які живуть в будь-якій з цих ситуацій, серйозні захворювання часто залишаються недіагностованими, поки не буде пізно.

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

Вже сьогодні лікарі в регіонах, які не мають доступу до клінічного рівня зображення, почали використовувати фотографії, зроблені своїми мобільними телефонами, для аналізу своїх пацієнтів. Насправді смартфони з програмним забезпеченням, яке працює на основі машинного навчання, зараз використовуються для діагностики раку шкіри та меланом з точністю до 90%. Консьюмерські додатки вже присутні на ринку, які дозволяють звичайним користувачам виявляти зміни на своїй шкірі самостійно.

Аналогічна технологія застосовується в офтальмології. Алгоритми були розроблені та підтверджені американським регуляторним органом FDA для виявлення ретинопатії у людей з цукровим діабетом шляхом аналізу фотографій.

Телемедична допомога з використанням чат-ботів

У кожного є певні речі, які вони хочуть зберегти в секреті, і для багатьох людей це охорона здоров’я. Обережність цілком зрозуміла, коли йдеться про обговорення медичних питань з колегами та однокласниками, але для деяких людей навіть спілкування з медичними працівниками може здатися заляканим.

Чат-боти можуть пропонувати рішення для таких пацієнтів. Ця технологія, яка вже активно використовується в телемедицині для планування відвідувань, повторної видачі рецептів та тріажу, зараз активно досліджується як спосіб взаємодії з людьми, яким потрібні поради щодо базової, самодіяльної охорони здоров’я.

Фактично, дослідники у Великій Британії виявили, що чат-боти будуть першим вибором для пацієнтів, які стикаються з більш стигматизованими проблемами охорони 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, описані в цій статті, представляють лише дуже малий вибірок того, що може бути можливим. Входячи в наступне десятиліття розвитку медтехнологій, ми, безумовно, відкриємо безліч революційних інновацій, деякі з яких ми сьогодні можемо лише теоретизувати.

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