Искусственный интеллект (ИИ) уже давно перестал быть чем-то из области научной фантастики, а стал частью нашей повседневной жизни, способствуя развитию различных отраслей, от финансов до транспорта. Однако одно из наиболее глубоких влияний искусственного интеллекта ощущается в сфере здравоохранения.
Способность искусственного интеллекта учиться на огромных массивах данных и делать прогнозы меняет здравоохранение, повышая эффективность лечения пациентов и медицинских исследований. От диагностики заболеваний с поразительной точностью до управления уходом за пациентами и создания персонализированной медицины - ИИ становится не просто вспомогательным инструментом для медицинских работников, а переломным моментом в сфере здравоохранения.
Более того, продолжающаяся интеграция искусственного интеллекта в здравоохранение - это не просто тенденция, а значительный сдвиг в сторону более эффективного, ориентированного на пациента обслуживания. Он меняет наши представления о заболеваниях, разработке методов лечения и оказания медицинской помощи, тем самым изменяя будущее здравоохранения.
Новый рубеж в выявлении заболеваний
ИИ продемонстрировал огромный потенциал в диагностике заболеваний, особенно в радиологии. Исследования показали, что в настоящее время системы искусственного интеллекта могут сравняться или даже превзойти рентгенологов в диагностике некоторых заболеваний по рентгеновским снимкам грудной клетки.
После обучения на большом массиве данных рентгеновских снимков модели ИИ могут с высокой степенью точности определять целый ряд заболеваний, включая рак легких и туберкулез. Говоря об обнаружении заболеваний с помощью искусственного интеллекта, Дмитрий Михайлов, соучредитель и главный научный сотрудник платформы для медицинской диагностики на основе искусственного интеллекта Acoustery, сказал:
"Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские, магнитно-резонансные и компьютерные томограммы, для выявления отклонений и помощи в диагностике. Еще одна обширная область - открытие и разработка лекарств. ИИ революционизирует процесс создания лекарств, анализируя огромные массивы биологических и химических данных".
Кроме того, ИИ сыграл важную роль в продолжающейся борьбе с COVID-19. Алгоритмы ИИ, разработанные после 2020 года, были применены для прогнозирования вероятности развития у пациента тяжелых симптомов, что помогло врачам определить приоритеты в оказании помощи тем, кто находится в группе риска. Модели ИИ также используются для анализа компьютерных томограмм и выявления признаков инфекции COVID-19 в самом начале ее развития, что является ценным диагностическим инструментом, особенно в регионах, где возможности тестирования остаются ограниченными.
Потенциал ИИ выходит за рамки радиологии и инфекционных заболеваний Например, в офтальмологии - отрасли медицины, занимающейся изучением и лечением заболеваний глаз, - технология искусственного интеллекта была использована для диагностики диабетической ретинопатии - распространенной причины слепоты. В этой связи в одном из исследований было продемонстрировано, что системы ИИ могут диагностировать заболевания, просто оценивая снимки сетчатки глаза, с точностью, сравнимой с человеческими экспертами.
В кардиологии ИИ используется для прогнозирования инфарктов и инсультов. Эксперты показали, что диагностические платформы на основе ИИ теперь могут выявлять опасные для жизни медицинские события за пять лет до их наступления, превосходя традиционные модели прогнозирования.
Наступил ли рассвет персонализированного здравоохранения?
За последние полдесятилетия ИИ также начал революционизировать управление пациентами. В этой связи алгоритмы машинного обучения (ML), являющиеся одним из основных направлений применения ИИ, позволяют анализировать огромные массивы данных о пациентах, прогнозировать индивидуальные риски для здоровья и предлагать персонализированные планы лечения.
Такой подход может привести к эффективному и результативному лечению, улучшению результатов лечения пациентов и снижению затрат на здравоохранение. Имеются данные, свидетельствующие о том, что ML-модели могут с высокой точностью предсказывать смертность пациентов, частоту повторных госпитализаций и продолжительность пребывания в стационаре, а также другие результаты.
Источник: Компания Animoca по-прежнему заинтересована в блокчейн-играх и ожидает получения лицензии на метаверсионный фонд
ИИ также помогает снизить административную нагрузку на врачей, освобождая их от необходимости уделять больше времени уходу за пациентами. На данный момент технология позволяет оптимизировать процесс ведения клинических заметок, снижая уровень выгорания врачей и улучшая результаты лечения пациентов.
Персонализированная медицина, в которой лечение подбирается индивидуально для каждого пациента, - еще одна область, где ИИ может оказать существенное влияние. Анализируя генетические данные и другую информацию о пациенте, ИИ может помочь определить наиболее эффективные методы лечения для каждого пациента, улучшая результаты и снижая побочные эффекты.
Михайлов утверждает, что ИИ является ключевым фактором развития персонализированной медицины: Поскольку алгоритмы искусственного интеллекта способны анализировать индивидуальные данные пациента, включая генетическую информацию, историю болезни и факторы образа жизни, они могут предоставлять персонализированные рекомендации по лечению для повышения эффективности терапии, минимизации побочных эффектов и оптимизации исходов лечения.
"Например, правильное лечение астмы будет эффективным только в том случае, если мы сделаем лечение и тракцию персонализированными. Этого нельзя было сделать, пока у каждого было мобильное устройство, а поскольку ИИ достаточно мощный, чтобы обрабатывать все данные человека, то такое индивидуализированное лечение становится реальностью", - сказал он.
Контролирующий ИИ в здравоохранении
По мере того как ИИ продолжает проникать в сферу здравоохранения, для медицинских организаций становится все более важным осознание рисков, связанных с ИИ, и последующей необходимости контроля.
По словам Томаса О`Нейла, управляющего директора Berkeley Research Group и бывшего руководителя отдела комплаенс компании Cigna, модели возмещения медицинских расходов на основе искусственного интеллекта разрабатываются с целью использования больших объемов данных для прогнозирования ожидаемых выплат. Однако при таком подходе возникает ряд этических вопросов, включая информированное согласие на использование данных, безопасность и прозрачность, справедливость и необъективность алгоритмов, а также конфиденциальность данных.
О'Нилл также отметил, что, хотя искусственный интеллект может оптимизировать процесс обработки заявлений и возмещения расходов - таким образом, повышая точность, улучшая качество рабочего процесса и снижая риск ошибок при вводе информации о пациенте или предварительной авторизации заявлений, - эти области требуют тщательного надзора. По его мнению, необходимо создать совет или руководящий орган, отвечающий за надзор за такими стратегическими инициативами.
По мнению Михайлова, одними из наиболее актуальных проблем, связанных с управлением системами искусственного интеллекта в здравоохранении, являются конфиденциальность и безопасность данных. "Данные в здравоохранении содержат конфиденциальную информацию о пациентах, поэтому необходимо работать с юристами, чтобы все было сделано правильно", - отметил он.
Он добавил, что интеграция ИИ в системы здравоохранения сопряжена с множеством проблем, многие из которых выходят за рамки чистого управления.
Источник: Google Cloud развивает амбиции Bitcoin Lightning благодаря партнерству с компанией Voltage
Во-первых, поиск высококачественных данных представляет собой серьезную проблему для медицинских организаций, поскольку для обучения и проверки моделей ИИ требуются большие объемы информации. А поскольку данные в здравоохранении часто фрагментированы, неструктурированы и хранятся в разных форматах в различных системах, этот вопрос требует более тщательного изучения.
Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении
Хотя потенциал ИИ в здравоохранении огромен, существуют и определенные трудности, которые необходимо преодолеть. Однако благодаря постоянным исследованиям и разработкам, а также соответствующему регулированию ИИ будет играть все более важную роль в мировом секторе здравоохранения. Поэтому, поскольку все больше людей переходят на использование децентрализованных технологий, вполне логично, что влияние ИИ - от диагностики заболеваний до управления пациентами и персонализированной медицины - будет только расти.
Более того, по мере развития технологического ландшафта мы можем ожидать, что искусственный интеллект позволит найти еще более инновационные решения проблем, стоящих перед здравоохранением, и тем самым повысить качество обслуживания пациентов и улучшить результаты их лечения.
Соберите эту статью в качестве NFT, чтобы сохранить этот момент истории и продемонстрировать свою поддержку независимой журналистике в криптопространстве.
Источник
