ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ
ПОДОБРАНО ДЛЯ ВАС
Еженедельно
ОСТАВАЙТЕСЬ НА ВЕРШИНЕ

Лучшие аналитические материалы о криптовалютах прямо в вашу электронную почту.

Искусственный интеллект совершает революцию в здравоохранении: новая эра медицинских достижений

КБренда КананаБренда Канана
3 минуты чтения
Здравоохранение
  • Использование искусственного интеллекта в здравоохранении открывает возможности для новых решений, улучшающих качество обслуживания пациентов и клинические процессы. 
  • Достижения в области технологий на основе искусственного интеллекта оказались весьма перспективными для повышения точности диагностики.
  • Согласно данным Всемирного экономического форума, к 2030 году объем рынка искусственного интеллекта в здравоохранении достигнет 188 миллиардов долларов. 

Искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в сфере здравоохранения и, как ожидается, решит давние проблемы в уходе за пациентами. Начиная с уменьшения количества ошибок и заканчивая восстановлением доверия между пациентами и медицинскими работниками, ИИ готов открыть новый этап медицинских достижений. Достижения в области технологий на основе ИИ оказались весьма перспективными для повышения точности диагностики, оптимизации рабочих процессов и обеспечения успеха пациентов.

Носимые устройства и алгоритмы искусственного интеллекта

Использование искусственного интеллекта в здравоохранении открывает возможности для новых решений , улучшающих уход за пациентами и клинические процессы. Носимые устройства, использующие алгоритмы ИИ, такие как готовящийся к выпуску от Apple фитнес-тренер и trac, используют данные со смарт-часов для предоставления персонализированных рекомендаций по здоровью и определения зон для тренировок. Кроме того, устройства Интернета медицинских вещей (IoMT), использующие передовые технологии ИИ, предоставляют функции удаленного мониторинга для выявления ранних признаков проблем и улучшения результатов лечения пациентов.

Носимые устройства и мобильные приложения позволяют медицинским работникам удаленно отслеживать в режиме реального времени показатели здоровья пациентов, что повышает вовлеченность пациентов и их приверженность лечению, а также способствует своевременному вмешательству. Технология распознавания на основе искусственного интеллекта также можетmaticзаписывать данные о состоянии здоровья.

Согласно данным Всемирного экономического форума, к 2030 году рынок искусственного интеллекта в здравоохранении достигнет 188 миллиардов долларов. По оценкам, в том же году нам будет не хватать примерно 10 миллионов врачей, медсестер и акушерок, поскольку население стареет и нуждается в большем количестве медицинских работников.

Перспективы применения ИИ в диагностике заболеваний

Алгоритмы искусственного интеллекта и глубокое обучение демонстрируют многообещающие перспективы в ряде областей здравоохранения. Исследование, проведенное Счетной палатой правительства, показало, что ряд технологий машинного обучения (МО) может диагностировать заболевания на ранней стадии и обеспечивать последовательный анализ медицинских данных.

Например, компания FPT Software применила предиктивную аналитику на основе искусственного интеллекта для выявления пневмоторакса и опухолей почек. Эти успешные решения были отмечены на двух конкурсах в области медицинских технологий: Pneumothorax и KiTS-2019 Grand-challenge.

Другое исследование показало, что ИИ может инициировать последующее наблюдение с помощью радиологических исследований, чтобы предотвратить задержки и пропуски в оказании медицинской помощи. Раннееdentзаболеваний, более эффективное устранение диагностических ошибок и сокращение задержек являются ключами к улучшению результатов лечения пациентов и снижению затрат на здравоохранение.

Аналогичным образом, исследователи приближаются к возможному использованию «умных» контактных линз, способных отслеживать уровень глюкозы в крови, в качестве инструмента для выявления и лечения диабета. Десять лет назад эта инициатива была совместно запущена Google и Novartis, но опубликованная месяц назад исследовательская работа Университета Ёнсе (Республика Корея) показала реальное улучшение в ходе испытаний технологии на животных и людях.

Решение проблем и определение дальнейших шагов

Хотя будущее ИИ в здравоохранении выглядит многообещающим, остаются и проблемы. Влияние прогностических моделей на выбор методов лечения и необходимость непрерывного обучения алгоритмов — вот некоторые из вопросов, отражающих сложность внедрения ИИ в медицинскую практику.

Институциональное сотрудничество и разработка этических норм в области ИИ имеют решающее значение для правильного решения этих проблем. Кроме того, по мере изменения нормативных систем во всем мире, организациям здравоохранения приходится меняться, чтобы оставаться в рамках требований и обеспечивать безопасность пациентов. 

Мы все еще находимся на начальном этапе внедрения ИИ в глобальные системы здравоохранения. Но все указывает на то, что мы стоим на пороге чего-то грандиозного в области прогнозирования, профилактической медицины и лечения с использованием ИИ. Однако большинство наблюдателей подчеркивают, что на самом деле необходимо предоставить специалистам средства для улучшения результатов, а не свергать всю систему.

Если вы это читаете, значит, вы уже впереди. Оставайтесь на шаг впереди, подписавшись на нашу рассылку.

Поделитесь этой статьей

Предупреждение. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitanнастоятельно не несет ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мыtronпровести независимоеdent и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения.

Бренда Канана

Бренда Канана

Бренда обладает более чем 4-летним опытом работы в области криптовалют, искусственного интеллекта и новых технологий. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь работает в Cryptopolitan . Ее образование в области социологии, полученное в Техническом университете Момбасы, позволяет ей быть в курсе событий, волнующих читателей.

ЕЩЕ… НОВОСТИ
ЭКСПРЕСС- КУРС ПО ГЛУБОКОЙ КРИПТОГРАФИИ