Инновации в здравоохранении

Как искусственный интеллект станет движущей силой следующей волны инноваций в здравоохранении

Нет сомнений в том, что данные готовы трансформировать здравоохранение, как и многие другие отрасли, но для этого потребуется рука помощи. Сегодня медицинские работники собирают эксабайты данных пациента из больниц, клиник, лабораторий визуализации и патологии и т. д. Эти данные содержат обширную информацию о здоровье человека, но их отсутствие структуры и огромный объем означают, что их расшифровка выходит далеко за пределы человеческих возможностей.

К счастью, современные решения в области искусственного интеллекта и машинного обучения могут нести факел инноваций.

В здравоохранении ценность машинного обучения заключается в его способности обрабатывать массивные наборы данных, которые выходят далеко за рамки человеческих возможностей. Входят необработанные неструктурированные данные и появляются клинические данные, помогающие врачам планировать и предоставлять более качественное лечение с меньшими затратами. Хотя возможности машинного обучения не ограничены, создание этих сложных алгоритмов требует времени. В ближайшие пять-десять лет мы ожидаем увидеть, что медицинские работники будут пожинать дивиденды от медицинских инноваций в следующих областях:

  1. Расширенный анализ изображений

Расширенный анализ изображений Медицинские специалисты хорошо обучены, и некоторые из их работ отражают их огромную добавленную стоимость. Однако профессионалам по-прежнему необходимо тратить время на повторяющиеся задачи, такие как анализ изображений. Например, в радиологии врачи тратят время на изучение изображений компьютерной томографии, МРТ, УЗИ, ПЭТ, маммографии и т. Д. Решения для визуализации с использованием искусственного интеллекта используют расширенные возможности технологии распознавания образов для выделения особенностей изображения, выявления ранних предикторов рака, определения приоритетности случаев и сокращения объема труда, необходимого для выполнения точной диагностики. Поскольку ИИ обрабатывает все больше и больше наборов данных, технология неизбежно затмит способность врачей-людей обнаруживать признаки болезни как можно раньше.

Давайте сегодня обсудим ваши требования к данным для обучения ИИ.

  1. Обнаружение заболеваний

Из-за высокой стоимости медицинская визуализация обычно проводится только для подтверждения диагноза. Это эффективное решение, но ИИ обещает перевернуть его и заменить. Проводя углубленный анализ огромных массивов исторических данных, ИИ может предсказать возможность болезни или недомогания на очень ранних стадиях. Например, глядя на всю популяцию пациентов, которая близко соответствует демографическим характеристикам конкретного человека в дополнение к истории болезни родственников, AI может сделать вывод о том, что у пациента с большой вероятностью разовьется болезнь, такая как болезнь сердца, за годы до того, как врач сможет когда-нибудь точно поставлю диагноз.

  1. Открытие лекарств

Все мы воочию убедились, насколько важно разрабатывать и производить эффективные лекарства и вакцины для борьбы с недавно обнаруженной болезнью. Исторически этот процесс требовал огромных затрат времени и денег, а сроки разработки в некоторых случаях растягивались до более чем десяти лет. Способность ИИ делать перекрестные ссылки на лекарства, которые, как известно, являются безопасными и эффективными, и воспроизводить части их формул, чтобы предположить, что новые итерации могут быть новаторскими, потенциально спасая бесчисленное количество жизней и помогая предотвратить следующую глобальную пандемию.

  1. Цифровая консультация

Цифровая консультация Пандемия, несомненно, подтолкнула к инновациям в области телемедицины, но еще предстоит пройти долгий путь, чтобы сделать виртуальные посещения столь же эффективными, как физическое посещение кабинета врача. ИИ может помочь преодолеть этот пробел множеством способов. Например, машинное обучение и обработка естественного языка (НЛП) помогут упростить сбор симптомов, используя только голос пациента. В сочетании с анализом электронной истории болезни пациента ИИ может выявить возможные проблемы со здоровьем для рассмотрения врачами. За счет предварительной обработки информации ИИ увеличивает количество пациентов, с которыми могут обращаться врачи, повышает эффективность виртуальных посещений и даже сводит к минимуму риск заражения от физических взаимодействий.

В Shaip наша цель - открыть будущее для инноваций в области здравоохранения, поддерживая компании в их инициативах в области искусственного интеллекта. Мы помогаем организациям создавать и обучать модели ИИ и НЛП, лицензируя использование более 10 миллионов наборов медицинских данных, состоящих из изображений, данных электронных медицинских карт и даже речи врача. Наши данные на 100% защищены, не содержат информации о здоровье, имеют точные аннотации и получены из более чем 60 разных географических регионов, что обеспечивает высококачественные результаты.

У нас также есть глубокое понимание ИИ с нуля, что означает, что мы можем поделиться своим опытом в выборе непредвзятых когорт, аннотация медицинских данных, а также требования полуавтоматического обучения для обеспечения успеха наших клиентов. Для получения дополнительной информации о решениях, которые Shaip может помочь внедрить, свяжитесь с нами и запроса демо-версии прямо сейчас

Социальная Поделиться

Вам также может понравиться