Как применение ИИ в здравоохранении может быть полезным

Искусственный интеллект (ИИ) больше не просто модное слово, используемое в научно-фантастических фильмах; теперь у него есть реальные приложения. Сегодня эта технология используется для прогнозной аналитики, науки о данных и обработки мобильных вычислений. Однако большой вопрос заключается в том, насколько полезным может быть применение ИИ в здравоохранении и какие вехи оно еще может достичь в будущем.

Технологии искусственного интеллекта имеют репутацию самодостаточных. Хотя до этого может пройти еще много лет, его нынешняя итерация уже приносит много пользы всем заинтересованным сторонам.

Сегодня мы более подробно рассмотрим использование ИИ в сфере здравоохранения. Мы также обсудим его конкретные варианты использования, которые позволили специалистам в области здравоохранения обеспечить более качественную диагностику, лечение и уход за пациентами.

К тому времени, когда вы закончите читать, вы будете точно знать, как автоматизация и машинное обучение вписываются в общую систему здравоохранения. Вы также получите четкое представление о том, что ждет в будущем дальнейшее развитие этой захватывающей технологии. Давайте начнем!

ИИ в здравоохранении — как это работает

Изначально технологии ИИ помогали автоматизировать процессы в различных отраслях, которые считались избыточными и монотонными для человеческого труда.

Например, ранние применения ИИ в сфере автосервиса заключались в простом сборе и анализе данных. Это предоставило ремонтным мастерским основную информацию об автомобилях, истории их обслуживания и их владельцах.

Теперь вещи продвинулись далеко за пределы этого уровня. Он разработал способность предотвращать несчастные случаи. Теперь он даже способен анализировать манеру вождения конкретного водителя и общее состояние его автомобиля. На основе этого анализа он может дать рекомендации, например, когда ремонтировать тормоза автомобиля — сразу или после того, как они проехали определенное расстояние.

ИИ также полезен в аварийных ситуациях, потому что процесс визуального осмотра на наличие повреждений автомобиля автоматизирован . Он может определить степень ущерба и помочь страховым компаниям в предоставлении оценки ремонта на основе фотографий.

Сектор здравоохранения также видел эволюцию ИИ аналогичным образом. Оцифровав медицинские записи, ИИ также значительно сократил использование бумаги. Это также помогло поддерживать легкий поток данных для страховых компаний, больниц и пациентов.

Не заблуждайтесь, ИИ постоянно совершенствуется, но демонстрирует постоянство в своем развитии для расширения своих приложений. От повышения производительности бэк-офиса до роли посредника в улучшении результатов здравоохранения ИИ прошел долгий путь.

ИИ стал лидером в изучении новых методов лечения, разработке новых моделей и разработке вакцин во время пандемии Covid. Помимо улучшения результатов и опыта пациентов, системы на основе ИИ могут идентифицировать взрослых и детей, носящих маски, и измерять стандарты социальной дистанции.

Системы искусственного интеллекта работают, анализируя огромное количество медицинских данных. Эти данные могут быть в форме клинических испытаний, изображений и медицинских заявлений. Затем он находит идеи и изменения, которые обычно не обнаруживаются ручным набором навыков человека.

Источник изображения

Алгоритмы ИИ преподаются с использованием шаблонов глубокого обучения и маркировки данных. Глубокое обучение также анализирует и интерпретирует данные в реальном времени с помощью расширенных знаний от компьютеров.

Значение ИИ в здравоохранении огромно. Согласно нескольким отчетам, в этом году системы искусственного интеллекта и нейронных сетей в здравоохранении будут оценены в 6,7 миллиарда долларов. Крайне важно понимать текущее влияние ИИ и потенциальные будущие разработки в свете этого значительного всплеска роста.

Вот вкратце все, что ИИ помогает в сфере здравоохранения:

• Клиницисты могут улучшать и настраивать стратегии ухода за пациентами, сопоставляя данные о пациентах, а затем могут быстрее прогнозировать или диагностировать заболевания .
• Плательщики медицинских услуг могут адаптировать планы медицинского страхования , используя чат-боты на базе искусственного интеллекта с другими людьми, которые ищут индивидуальные решения для цифрового здравоохранения.
• ИИ может значительно ускорить поиск и подтверждение медицинских кодов для исследователей, клиницистов и менеджеров данных, ответственных за клинические испытания. Это очень важно при проведении и завершении клинических исследований.

Теперь давайте углубимся в различные приложения ИИ в здравоохранении и в то, как они могут принести пользу экосистеме медицинского обслуживания.

Применение ИИ в здравоохранении

Наличие ИИ становится решающим для здравоохранения. Поскольку мы это установили, мы перейдем к тому, где, когда и как все это. Читайте дальше, чтобы получить полное представление о применении ИИ в этом отделе.

1. Помощь в обработке естественного языка

Источник изображения

Специалисты по искусственному интеллекту уже давно пытаются понять человеческий язык. Эта область, НЛП , включает в себя такие приложения, как:

• Интерпретация
• Проверка текста
• Признание дискурса
• Различные цели, связанные с языком

Чтобы лучше понять НЛП, давайте рассмотрим сектор, в котором оно лучше всего реализовано, — акции и фондовые рынки. Традиционно для предсказания будущих цен использовались количественные данные .

Теперь NLP используется для прогнозирования цен, оценивая настроения рынка. Это достигается за счет глубокого анализа новостей фондового рынка, финансовых документов и социальных сетей. Затем он преобразует текст в оценку тональности . На следующем этапе эта оценка используется для прогнозирования цен и генерации сигналов на покупку и продажу.

Аналогичная поддержка NLP востребована в секторе здравоохранения , поскольку он работает над автоматизацией своих процессов. В медицинских услугах преобладающее использование НЛП включает создание, понимание и характеристику клинической документации и распределенных исследований. Фреймворки НЛП могут:

• Проводите разговорный ИИ
• Интерпретируйте ассоциации пациентов
• Подготовьте отчеты (например, радиологические оценки)
• Изучите неструктурированные клинические записи о пациентах

2. Создание сложных платформ для открытия лекарств

Алгоритмы ИИ могут выявлять новые терапевтические применения лекарств и отслеживать как их токсичность, так и механизмы их действия.

Это также может позволить создать несколько платформ для поиска лекарств. Эти платформы могут эффективно собирать информацию об уже имеющихся на рынке лекарствах и других биологически активных веществах.

Кроме того, эти платформы и инструменты ИИ могут обрабатывать несколько терабайт биологических данных каждую неделю. Эти данные также составляют миллионы клинических экспериментов еженедельно. Все это делается с использованием основных концепций химии, науки о данных и геномной биологии и управляется автоматизацией.

После того, как этот набор биологических данных будет собран, инструменты машинного обучения могут создавать идеи, которые слишком сложны для человека . Кроме того, этот метод открытия лекарств снижает риск человеческой предвзятости.

3. Поддержка анализа медицинских изображений

Источник изображения

ИИ используется для сортировки случаев, поскольку он помогает клиницистам просматривать изображения и сканы. Это дает кардиологам и радиологам средства для выявления важных идей для определения приоритетности важных случаев. Это также может помочь избежать ошибок при интерпретации электронных медицинских карт (EHR) и помочь установить практику точных диагнозов.

Большие объемы данных и изображений, собранных в ходе клинических исследований, требуют проверки и оценки. Алгоритмы ИИ могут быстро просеивать эти данные и сравнивать их с аналогичными исследованиями, чтобы выявить невидимые связи и закономерности . Этот метод может помочь специалистам по медицинской визуализации быстро отслеживать важную информацию.

ИИ также может использовать прошлые диагностические и медицинские процедуры, данные о потенциальных аллергиях, историю болезни и результаты лабораторных исследований. Затем он доставляет эту информацию специалистам в области здравоохранения с кратким изложением, в котором подчеркивается контекст этих изображений.

4. Помогите бригаде скорой медицинской помощи

При неожиданной сердечно-сосудистой недостаточности время между вызовом службы экстренной помощи и появлением спасательной машины имеет большое значение для восстановления сил.

Персонал скорой помощи должен уметь распознавать последствия сердечной недостаточности, чтобы принять соответствующие меры предосторожности для повышения выносливости. Компьютерный интеллект может разбивать как вербальные, так и невербальные фрагменты информации, чтобы получить указание.

Существуют определенные медицинские устройства с искусственным интеллектом, которые помогают медицинскому персоналу в кризисных ситуациях. Они могут предупредить медперсонал, если он выявит сердечно-сосудистую недостаточность:

• Фоновые шумы
• Исследование голоса звонящего
• Важная информация из истории болезни пациента

Как и другие достижения машинного обучения, они не ищут конкретных признаков. На самом деле они тренируются, обращая внимание на призывы разработать шаблон и распознать важные переменные .

Из-за этого обучения эти устройства работают со своей моделью как непрерывный цикл . Инновация, которой снабжены эти приложения, может распознавать различие между фоновым шумом.

Исследование, проведенное в 2019 году, раскрыло возможности моделей машинного обучения. Они используют платформы распознавания речи, машинное обучение и другие фоновые подсказки, чтобы лучше понимать звонки о сердечной недостаточности, чем диспетчеры-люди.

ОД может сыграть фундаментальную роль в поддержке персонала кризисных клиник. Позже клинические отделения могли использовать эту технологию для реагирования на экстренные вызовы с использованием дефибрилляторов, оборудованных дроном, или с добровольцами, подготовленными к СЛР. В результате увеличатся возможности выносливости в случаях сердечной недостаточности.

И на этом его полезность не заканчивается. Это также может помочь клиницистам и персоналу кризисных клиник повысить оперативность реагирования в своих отделениях. Медицинский работник может тратить до одной шестой своего рабочего времени на административные задачи. В результате остается меньше времени для ухода за пациентами и больше времени тратится на непродуктивные задачи.

ИИ может помочь им более эффективно распределять время, удаляя или значительно сокращая время, затрачиваемое на повторяющиеся административные задачи. Эти дополнительные минуты имеют решающее значение в неотложной медицинской помощи, поскольку они могут помочь расставить приоритеты в случаях и спасти жизни.

5. Анализ неструктурированных данных

Источник изображения

Клиницисты не всегда в курсе медицинских открытий и достижений. В основном это связано с большими объемами данных общественного здравоохранения и медицинских записей, которые занимают их. Представьте себе, что вы пытаетесь вручную разобрать горы финансовых документов. Такие задачи требуют времени.

Медицинские данные часто хранятся в виде сложных неструктурированных данных, что затрудняет доступ и понимание медицинских работников. Точно так же электронные медицинские карты и биомедицинские данные также могут быть минным полем для навигации.

ИИ может собирать эти данные от медицинских учреждений и специалистов, а затем быстро сканировать их с помощью технологий машинного обучения. Затем он может предоставить немедленные и надежные ответы клиницистам.

Это одна из областей, где ИИ может упростить анализ данных за счет:

• Помощь в повторяющихся задачах
• Стандартизация медицинских данных независимо от формата
• Помощь клиницистам в составлении точных, быстрых и индивидуальных планов лечения пациентов

6. Поддерживать справедливость в отношении здоровья

Индустрия искусственного интеллекта и машинного обучения должна планировать рамки медицинского обслуживания и устройства, которые гарантируют соблюдение рациональности и баланса. А для достижения наилучших результатов это должно происходить как в науке о данных, так и в клинических исследованиях.

При большем использовании расчетов машинного обучения в различных областях виртуального здоровья риск неравенства в отношении здоровья может снизиться. Те, кому поручено внедрять искусственный интеллект в здравоохранение, должны обеспечить точность, объективность и справедливость расчетов ИИ.

Машинное обучение включает в себя ряд методов, которые позволяют компьютерам извлекать выгоду из данных, которые они обрабатывают . На фундаментальном уровне это означает, что машинное обучение может в некоторой степени давать беспристрастные прогнозы, если оно опирается исключительно на беспристрастный анализ базовых данных.

Искусственный интеллект и вычисления машинного обучения можно научить уменьшать склонность. Этого можно достичь за счет повышения прозрачности данных и способности уменьшать различия в состоянии здоровья. Исследования медицинских услуг в области ИИ и МО могут устранить расхождения в результатах в отношении здоровья из-за расы, национальности или ориентации.

7. Используйте данные для прогнозной аналитики

Источник изображения

С помощью устройств и приложений, управляемых искусственным интеллектом, врачи могут более стратегически подходить к своим рабочим процессам, клиническим решениям и планам лечения.

НЛП и МО могут непрерывно просматривать всю историю болезни пациента. Затем он связывает его с побочными эффектами, постоянными привязанностями или болезнью, которая влияет на разных членов семьи.

Для пожилых и уязвимых пациентов эти данные могут работать рука об руку с системами медицинского оповещения. Это позволяет им дольше сохранять свою независимость , получая помощь от врачей и опекунов удаленно.

Иными словами, системы медицинского оповещения традиционно разрабатывались для обращения за помощью после несчастного случая. Они были преобразованы в решения для стойких заболеваний, которые можно предвидеть и отслеживать темпы их прогрессирования .

Эта информация затем используется EHR в качестве источника для выбора для клинических экспертов . Он принимает во внимание выбор, основанный на информации, для работы над пониманием результатов. Они могут превратить результат в дальновидное исследовательское устройство , которое может вылечить болезнь до того, как она станет серьезной.

Будущее ИИ в здравоохранении

Источник изображения

Искусственный интеллект играет важную роль в оказании медицинской помощи в будущем. В форме машинного обучения это важная возможность для повышения медицинской точности .

Хотя ранние попытки диагностики и лечения оказались трудными, мы ожидаем, что ИИ в конечном итоге будет доминировать и в этой области.

Лучший тест для ИИ будет заключаться не в том, будут ли достижения достаточно компетентными, чтобы быть полезными. Настоящей задачей будет обеспечение их внедрения в повседневную клиническую практику.

Для широкого приема ИИ-фреймворки должны быть:

• Образован для клиницистов
• Поддерживается регуляторами
• Работайте примерно так же
• Обновлено с течением времени в поле
• Согласовано с системами EHR
• Оплачивается государственными или частными ассоциациями
• Нормализовано в адекватной степени, чем сопоставимые продукты

Эти трудности со временем пройдут. Однако на их выполнение потребуется значительно больше времени, поскольку они зависят от общей зрелости технологии.

Также становится все более очевидным, что системы искусственного интеллекта не заменят врачей-клиницистов в более широком масштабе. Вместо этого они расширят свои усилия, чтобы лучше сосредоточиться на пациентах.

Через какое-то время клиницисты-люди могут перейти к дизайну работы, основанному на интересных человеческих способностях , таких как сострадание и убеждение.

Вот 3 реализации инициатив ИИ, которые мы скоро увидим в здравоохранении:

I. Роботизированные операции

Источник изображения

Искусственный интеллект и взаимодействующие роботы изменят медицинские процедуры с точки зрения их скорости и возможностей при выполнении деликатных разрезов. Поскольку роботы не устают, проблема истощения при длительных и жизненно важных операциях не является проблемой .

Машины с искусственным интеллектом могут использовать информацию из прошлых задач для разработки новых хирургических процедур. Точность этих машин снижает вероятность случайных сотрясений и сотрясений во время процедуры .

II. Прогностический уход ИИ

Искусственный интеллект и прогнозный интеллект помогут нам понять различные переменные в нашей жизни, которые влияют на наше благополучие .

Дело не только в том, когда мы можем подхватить сезонный вирус или какие болезни мы приобрели. Речь пойдет о вещах, связанных с тем, где мы живем, что мы едим, где мы работаем и каков уровень загрязнения окружающего воздуха. На самом деле, он сделает еще один шаг и рассмотрит, как обстоят дела с нашими финансами и не погрязли ли мы в долгах настолько, что попытки избежать банкротства заставляют нас терять рассудок.

Источник изображения

Системы медицинского обслуживания угадывают, когда человеку грозит постоянная болезнь. Основываясь на этих прогнозах, они порекомендуют меры защиты, прежде чем станет хуже . Это продвижение будет иметь успех до такой степени, что показатели диабета, застойной сердечно-сосудистой недостаточности и ХОБЛ снизятся.

III. Сетевые больницы

С прогностической помощью приходит еще одно достижение, связанное с больницами и клиниками. Эти учреждения перестанут быть крупными структурами, охватывающими широкий спектр заболеваний.

Вместо этого они раскроют все ресурсы для ухода за тяжелобольными , в то время как менее критические могут лечиться с помощью более скромных подходов.

Эти места будут объединены в единую цифровую сеть. Затем централизованные командные центры могут анализировать клиническую информацию и информацию о местоположении для отслеживания спроса и предложения по сети.

Помимо использования ИИ для выявления пациентов, которым угрожает ухудшение состояния, этот метод также может устранить узкие места в системе. Это может гарантировать, что пациенты будут направлены туда, где о них лучше всего позаботятся. Точно так же специалисты по медицинскому обслуживанию будут направляться в районы, где их услуги наиболее востребованы.

Использование ИИ может лучше подключить больницы и организации здравоохранения к централизованной сети. Он должен стать де-факто решением, помогающим всем заинтересованным сторонам лучше работать в команде.

Вывод

ИИ в здравоохранении — это не сценарий для будущего внедрения, но он уже широко используется сегодня. Наряду с медицинскими работниками и службами здравоохранения ИИ и его нейронные сети для работы с большими данными могут произвести революцию в отрасли.

Благодаря более совершенным сетям, роботизированным операциям и диагностическому уходу у ИИ большое будущее в медицинской отрасли.

Мы надеемся, что этот пост был проницательным чтением об ИИ и о том, как он может продолжать приносить пользу в здравоохранении.

Чтобы узнать больше о том, как вы можете использовать наши аналитические данные о здравоохранении для получения надежных данных для развития вашей организации, посетите наш веб-сайт или напишите нам по адресу [email protected] .