5 способов, которыми ИИ ускорил развитие здравоохранения в 2023

Не ошибется тот, кто скажет, что 2023 год стал переломным для технологий ИИ в сфере здравоохранения. На протяжении года мы стали свидетелями волны прорывов в области ИИ, которые улучшают способы диагностики, лечения и управления нашим здоровьем. 

В интервью Fox News д-р Харви Кастро, сертифицированный врач неотложной медицины из Техаса, назвал 2023 год «знаковым годом для ИИ в здравоохранении».

Кастро заявил, что достижения в области ИИ «переформатировали медицинскую практику и проложили путь к будущему, где здравоохранение станет более персонализированным, эффективным и доступным».

От ускоренных исследований рака до медицинских услуг на базе ИИ — ниже приведены некоторые из самых важных достижений в секторе здравоохранения, о которых заявили Кастро и другие эксперты в области ИИ. 

1. ChatGPT и генеративный ИИ

Врачи и медицинские работники постоянно борются со временем, информационной перегрузкой и сложными диагнозами. ChatGPT и другие инструменты генеративного ИИ становятся настоящим облегчением в этом отношении, что объясняет их популярность среди медицинских специалистов.

«ChatGPT остается самым известным и широко используемым инструментом генеративного ИИ среди медицинских работников для различных видов деятельности, направленных на снижение нагрузки по документированию и позволяющих клиницистам сосредоточиться на основных задачах», — сказал д-р Тинлунг Дай, профессор бизнес-школы Carey при Университете Джонса Хопкинса, в интервью Fox News Digital.

2. Ускорение исследований рака

Исследования рака давно были изнурительным марафоном, часто замедляемым горами данных, сложным анализом и ограниченными ресурсами. Но в 2023 году внедрение ИИ ускорило темпы открытий, приблизив нас к эффективным методам лечения и излечению от различных видов рака.

Андре Эстева, генеральный директор и сооснователь ArteraAI, считает исследования рака «плодородной почвой» для технологии ИИ. Эстева сказал, что они используют ИИ для «поиска скрытых закономерностей в данных, персонализации принятия решений о лечении и помощи в прогнозировании эффективности лечения».

3. Более эффективный подход к выявлению заболеваний

ИИ также ushered in (ввел) более эффективный подход к выявлению заболеваний у пациентов с использованием изображений сетчатки. «Прорывная» модель была разработана группой исследователей из Университетского колледжа Лондона.

Сообщается, что модель может диагностировать и прогнозировать как глазные заболевания, так и системные расстройства, такие как проблемы с сердцем и инфаркт миокарда. Это представляет собой «значительный прогресс в медицинском ИИ, обеспечивающий более эффективный подход к выявлению заболеваний через фундаментальную модель», — сказал Дай. 

4. Улучшенный процесс открытия лекарств

Традиционно разработка новых лекарств может занимать десятилетие или более. ИИ значительно сокращает этот срок. Анализируя огромные библиотеки молекул и данные пациентов, ИИ может предсказать, какие комбинации имеют наибольший потенциал успеха, направляя исследователей к наиболее перспективным направлениям.

5. Оптимизация клинических испытаний

Проектирование и проведение клинических испытаний — сложный и дорогой процесс. ИИ может помочь оптимизировать этот процесс, предсказывая реакцию пациентов на различные виды лечения, выявляя наиболее перспективные дизайны испытаний и упрощая сбор и анализ данных.