Честно говоря, мы живем в будущем, о котором все мечтали пару лет назад. Если точное прогнозирование происшествия или события было одним из наших основных намерений, связанных с технологиями, десятилетия назад, мы на самом деле находимся в тот момент времени, когда эта идея становится реальностью.
Сегодня такие коммерческие устройства, как Apple Watch, точно предсказывают сердечные приступы и проблемы с сердцем и заранее предупреждают пользователей, чтобы они могли принять меры предосторожности или связаться со своими врачами. Несмотря на то, что растение поразило вирусное заболевание, полностью благодаря технологиям и их достижениям мы смогли быстро взломать и разработать вакцину против него.
Ассоциация здравоохранение промышленность получает огромную выгоду от технологий, особенно от искусственного интеллекта. В этом посте мы подробно рассмотрим, как ИИ формирует будущее медицинских технологий, его преимущества и ограничения, связанные с эффективным внедрением ИИ в больницах, диагностических центрах и других медицинских центрах.
Насколько актуален искусственный интеллект для здравоохранения?
Смысл ИИ в том, чтобы работать так, как никогда не смог бы человек. Современные современные системы могут выполнять исключительные вычисления очень быстро, что позволяет исследователям и экспертам в области здравоохранения использовать потенциал технологий для целей исследований и разработок. Кроме того, ИИ также обладает возможностями предписания и прогнозирования, которые могут позволить заинтересованным сторонам принимать точные, актуальные и наиболее эффективные решения.
Однако ИИ - это очень общий термин. Чтобы получить четкое представление о том, насколько актуален искусственный интеллект, давайте разделим его на разные крылья и поймем важность каждого из них для различных сегментов здравоохранения.
Машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети
Процесс обучения машин и автономного выполнения задач, машинное обучение и связанные с ним технологии могут использоваться для моделирования комбинаций лекарств и предоставления точных медицинских услуг.
От прогнозирования начала наследственного заболевания у людей до получения точных результатов об эффективности лекарств в организме человека, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети могут быть развернуты для работы над концепциями и темами, которые в настоящее время недоступны человеку.
НЛП
Сокращенно как Обработка естественного языка, это связано с обработкой речи и текста. Модули ИИ используются для обработки и анализа речи и текста на предмет тональности, переводов, преобразования речи в текст и наоборот и т. Д. Один из выдающихся способов использования НЛП в здравоохранении - это возможность курировать и обрабатывать большие объемы неструктурированных медицинских данных, таких как отчеты, журналы, электронные медицинские записи и даже научные статьи, а также визуализировать выводы.
Роботы
То, что больше похоже на развертывание на складах и фабриках, на самом деле также используется в медицинских центрах. Современные физические роботы помогают современным хирургам в проведении высокоточных инвазивных операций. Операции на чувствительных органах человеческого тела, таких как спинной мозг, простата, шея и мозг, сегодня проводятся с помощью физических роботов.
RPA
RPA расшифровывается как Robotic Process Automation, где некоторые из наиболее повторяющихся задач в медицинских центрах и больницах автоматизированы для выполнения. Это может быть так же просто, как разослать уведомления о встречах или напоминания клиентам, или такие сложные, как обновление счетов пациентов или извлечение данных из неструктурированных источников.
Примеры использования ИИ в здравоохранении
Чтобы дать вам простое представление о том, как быстро медицинские сети внедряют ИИ в свои системы и рабочие процессы, необходимо понять, что рыночная стоимость ИИ в здравоохранении будет расти со средней скоростью: 41.8% в течение следующих 7 лет. Рыночная стоимость в 6.7 году составила около 2020 млрд долларов.
Это только говорит о том, что количество случаев использования искусственного интеллекта в здравоохранении только увеличивается. Но какие они? Давайте выясним.
- ИИ используется при разработке интерфейса между машинами и человеческим мозгом. С точки зрения здравоохранения, эта система направлена на улучшение качества жизни пациентов, страдающих инсультом, БАС, синдромом запертости или другими необратимыми неврологическими расстройствами. С такими системами или вспомогательными устройствами пациенты могут лучше реагировать и общаться.
- Современные радиологические инструменты требуют наличия физического образца для диагностики. Однако с внедрением искусственного интеллекта разрабатываются передовые инструменты радиологии, которые могут прогнозировать или обрабатывать образцы из биопсий и других диагностических объектов для получения точной информации.
- Независимо от достижений в области здравоохранения, все еще есть уголки мира, которые еще предстоит увидеть и испытать первичную медико-санитарную помощь и ее преимущества. Внедрение ИИ может помочь доставить медицинские учреждения в такие регионы и помочь улучшить жизнь и образ жизни людей там.
- Роль искусственного интеллекта в онкологии чрезвычайно важна и в то же время феноменальна. Сложные алгоритмы машинного обучения могут помочь исследователям точно предсказать начало злокачественной опухоли или время, когда доброкачественная опухоль может превратиться в злокачественную. С превентивной точки зрения ИИ также используется в исследовании и разработке ингибиторов контрольных точек. Онкология широко изучается с помощью искусственного интеллекта для получения дополнительных данных и принятия целенаправленных решений по диагностике и лечению.
- ИИ также используется для отслеживания и борьбы с эпидемией поддельных лекарств и позволяет пациентам быть уверенными в подлинности лекарств, которые они потребляют ежедневно.
Подводя итог
Хотя это захватывающий этап в развитии здравоохранения, существует множество проблем, связанных с ограничениями в этой области. Внедрение ИИ не так просто, как кажется. Да, это футуристично и амбициозно!
Однако его включение также непросто. Есть такие проблемы, как совместимость данных, безопасность, расширенные протоколы, стандарты и соответствие, деидентификация данных, и больше. Мало того, проблемы начинаются с того момента, когда вы решаете разработать систему на базе искусственного интеллекта. решение для здравоохранения поскольку вам понадобятся тонны медицинских данных, чтобы обучить свои модули ИИ в первую очередь.
Вот где любят надежные компании наш войти в картину. Мы новаторские Данные обучения ИИ для разработки сложных систем здравоохранения, которые будут использоваться по всему миру для различных целей. Для получения дополнительной информации о том, как получить данные для обучения ИИ для своего проекта, тянуться к нам сегодня.
