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.
