- Использование искусственного интеллекта в сфере здравоохранения открывает возможности для новых решений, которые улучшают уход за пациентами и оптимизируют клинические процессы.
- Достижения в области технологий на основе ИИ доказали свою высокую перспективность для повышения точности диагностики.
- По данным Всемирного экономического форума, рынок искусственного интеллекта в здравоохранении достигнет 188 млрд долларов к 2030 году.
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует отрасль здравоохранения и, как ожидается, решит давно назревшие проблемы в уходе за пациентами. Начиная со снижения количества ошибок и заканчивая восстановлением доверия между пациентами и медицинскими работниками, ИИ готов обеспечить новый этап медицинских достижений. Достижения в области технологий на основе ИИ доказали свою высокую перспективность для повышения точности диагностики, оптимизации рабочих процессов и обеспечения успеха лечения пациентов.
Носимые устройства и алгоритмы ИИ
Использование ИИ в отрасли здравоохранения создает возможности для новых решений, улучшающих уход за пациентами и клинические рабочие процессы. Носимые устройства, использующие алгоритмы ИИ, такие как forthcoming health coach и трекер настроения от Apple, используют данные с умных часов для предоставления персонализированных рекомендаций по здоровью и зонам для тренировок. Кроме того, устройства Интернета медицинских вещей (IoMT), использующие передовой ИИ, обеспечивают функции удаленного мониторинга для выявления ранних признаков проблем и улучшения результатов лечения пациентов.
Носимые устройства и мобильные приложения позволяют медицинским работникам удаленно в реальном времени отслеживать показатели здоровья пациентов, что повышает вовлеченность пациентов и соблюдение рекомендаций, а также способствует своевременному вмешательству. Технология распознавания на основе ИИ также может автоматически записывать данные о здоровье.
Согласно Всемирному экономическому форуму, рынок ИИ в здравоохранении достигнет 188 млрд долларов к 2030 году. В том же году, как ожидается, мы будем испытывать нехватку примерно 10 миллионов врачей, медсестер и акушерок, поскольку население стареет и требует больше медицинских услуг
Обещание ИИ в диагностике заболеваний
Алгоритмы ИИ и глубокое обучение демонстрируют многообещающие возможности в ряде областей здравоохранения. Исследование Правительственного бухгалтерского управления показало, что ряд технологий машинного обучения (ML) могут диагностировать заболевания на ранней стадии и обеспечивать последовательный анализ медицинских данных.
Например, компания FPT Software применила предиктивную аналитику на основе ИИ для выявления пневмоторакса и опухолей почек. Эти победившие решения были признаны на двух конкурсах медицинских технологий: Pneumothorax и KiTS-2019 Grand-challenge.
Другое исследование показало, что ИИ может инициировать последующее наблюдение при рентгенологической визуализации, чтобы предотвратить задержки и пропуски в оказании помощи. Раннее выявление заболеваний, более эффективное устранение диагностических ошибок и сокращение задержек являются ключами к лучшим результатам для пациентов и снижению затрат на здравоохранение.
Аналогичным образом, исследователи все ближе подходят к возможному использованию умных контактных линз, способных контролировать уровень глюкозы в крови как инструмента для выявления и управления диабетом. Десять лет назад эта инициатива была совместно запущена Google и Novartis, но исследовательская статья, опубликованная месяц назад Университетом Ёнсе (Республика Корея), показала реальные улучшения в испытаниях технологии на животных и людях.
Решение проблем и дальнейшие шаги
Хотя будущее ИИ в здравоохранении выглядит многообещающим, проблемы остаются. Влияние предиктивных моделей на выбор лечения и необходимость постоянного обучения алгоритмов являются одними из вопросов, отражающих сложность внедрения ИИ в медицинскую практику.
Институциональное сотрудничество и создание этических политик в области ИИ имеют решающее значение для правильного решения этих проблем. Кроме того, по мере изменения регуляторных систем по всему миру, медицинские организации должны адаптироваться, чтобы оставаться в соответствии с требованиями и защищать безопасность пациентов.
Мы все еще только начинаем проникать ИИ в глобальные системы здравоохранения. Но признаки указывают на то, что мы стоим на пороге чего-то грандиозного, когда речь идет о прогнозах, превентивной медицине и лечении с помощью ИИ. Однако большинство наблюдателей подчеркивают, что на самом деле требуется предоставить профессионалам средства для улучшения результатов, а не полностью разрушить систему.
Если вы читаете это, вы уже впереди. Оставайтесь с нами, подписавшись на нашу рассылку.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Бренда Канана
Бренда имеет более 4 лет опыта, специализируясь на криптовалютах, искусственном интеллекте и новых технологиях. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь делает Cryptopolitan своим домом. Степень по социологии, полученная в Техническом университете Момбасы, помогает ей оставаться в курсе настроений своих читателей.
