Что, если бы мы сказали вам, что в следующий раз, когда вы сделаете селфи, ваш смартфон предскажет, что у вас, вероятно, разовьются прыщи в ближайшие пару дней? Звучит интригующе, правда? Что ж, вот куда мы все вместе направляемся.
Мир высоких технологий полон амбиций. Благодаря нашим идеям, инновациям и целям мы движемся вперед как общество. Это особенно верно в отношении эволюции здравоохранение AI, где некоторые из наиболее серьезных проблем решаются и устраняются с помощью технологий.
Сегодня мы находимся на пороге развертывания моделей машинного обучения, которые могут точно предсказать начало наследственных заболеваний и время, когда опухоль станет злокачественной. Мы работаем над прототипами для роботов-хирургов и учебными центрами с поддержкой виртуальной реальности для врачей. Даже на оперативном уровне мы оптимизировали управление койками и пациентами, удаленный уход, выдачу лекарств и многое другое, а также автоматизировали множество избыточных задач с помощью систем на базе искусственного интеллекта.
Поскольку мы продолжаем мечтать о лучших способах оказания медицинской помощи, давайте изучим и поймем некоторые ключевые аспекты эволюции здравоохранения и то, как технологии, особенно наука о данных и ее направления, помогают в этом феноменальном росте.
Этот пост посвящен выявлению значения данных для разработки систем и модулей здравоохранения, некоторых известных сценариев использования и проблем, возникающих в результате этого процесса.
Важность данных в искусственном интеллекте здравоохранения
Теперь, прежде чем мы начнем разбираться в некоторых из более сложных вариантов использования и реализации ИИ, давайте поймем, что обычные приложения для здравоохранения и фитнеса, которые у вас есть на вашем телефоне, работают на модулях ИИ. Они прошли годы обучения, чтобы точно анализировать, прописывать и делать выводы о ваших данных, а также визуализировать их в аналитических целях.
Это может быть ваше приложение mHealth, которое позволяет вам виртуально получать консультации врача или записываться на прием к нему, или приложение, которое извлекает результаты о возможных проблемах со здоровьем на основе ваших симптомов и самочувствия. Сегодня ИИ встроен в каждое медицинское приложение.
Увеличьте масштаб этого требования, и вы получите продвинутые системы, которые требовать данные из множества источников, таких как компьютерное зрение, электронные медицинские карты и т. д., для выполнения сложных задач. Вспомните прорывы в онкологии, о которых мы упоминали ранее, такие решения требуют огромных объемов контекстных данных для получения точных результатов. Для этого, аннотаторы и специалисты должны источник данным из сканированных изображений и отчетов, таких как рентгеновские снимки, МРТ, компьютерная томография и т. д., и аннотировать каждый элемент, который они видят на них.
Медицинские работники должны работать над выявлением различных проблем и случаев и маркировать их, чтобы машины могли их лучше понимать и обрабатывать более точные результаты. Итак, все результаты, диагнозы и планы лечения основаны на данных и их точной обработке.
Поскольку данные лежат в основе здравоохранения, давайте признаем, что данные прокладывают путь к более здоровому завтра.
Примеры использования искусственного интеллекта в здравоохранении
- Пока мы говорим о достижениях в области хирургических процедур и инструментов, текущие системы искусственного интеллекта в первую очередь определяют, требуются ли операции. Благодаря тщательной обработке данных системы могут моделировать случаи и делиться информацией о том, можно ли вылечить проблемы с помощью лекарств и изменения образа жизни.
- AI также помогает нам диагностировать вирусные заболевания с помощью геномно-секвенированных патогенов и профилирования.
- Виртуальные медсестры и помощники также разрабатываются для оказания помощи в уходе за пациентами и оказания поддержки в процессе их выздоровления. Во время пандемий, когда количество пациентов велико, виртуальные медсестры могут помочь организациям снизить операционные расходы и одновременно предложить пациентам необходимую помощь. Эти цифровые медсестры будут обучены выполнять все основные задачи, которым обучены люди.
- Некоторые неврологические и аутоиммунные заболевания, которые невозможно вылечить или обратить вспять, можно предсказать заранее с помощью моделей искусственного интеллекта и машинного обучения. Таким образом можно избавиться от деменции, болезни Альцгеймера, Паркинсона и многих других.
- Персонализированные планы лечения и лекарства также возможны с ИИ и доступом к избиратьronic медицинские записи. Зная историю здоровья пациента, аллергию, химическую совместимость и многое другое, машины могут рекомендовать эффективные лекарства.
- Открытие новых лекарств также можно ускорить с помощью симулированных клинических испытаний.
Проблемы, связанные с разработкой решений искусственного интеллекта для здравоохранения
Независимо от отрасли, в которой применяется ИИ, некоторые проблемы остаются заметными и универсальными. Это верно и в отношении здравоохранения. Чтобы дать вам общее представление, вот некоторые из наиболее распространенных проблем, которые ограничивают достижения ИИ в здравоохранении:
- Генерация последовательных здравоохранение данные - это проблема, поскольку модели машинного обучения полагаются на доступность огромных объемов наборов данных, чтобы научиться обрабатывать выводы и предоставлять результаты.
- Отрасль здравоохранения связана несколькими законами, нормативными актами и протоколами, обеспечивающими соблюдение стандартов конфиденциальности и конфиденциальности. Совместимость данных неизбежна и в то же время утомительна из-за протоколов, которые регулируют справедливый обмен данными между заинтересованными сторонами. Организации должны принимать дополнительные меры для защиты конфиденциальности своих пациентов и пользователей с помощью data де-идентификации.
- Наличие малых и средних предприятий в сфере здравоохранения также является огромной проблемой. Аннотация данных вероятно, определяющий момент, который влияет на конечный результат. Поскольку здравоохранение - это узкоспециализированное крыло, медицинские работники должны аннотировать данные из отчетов и сканирований. Их набор - огромная проблема.
Итак, это фундаментальное понимание индустрии здравоохранения и ее специфичных для ИИ реализаций. Пока мы говорим, происходит множество достижений, чтобы решить некоторые из проблем, которые мы обсуждали. Одновременно возникают новые варианты использования и проблемы. Единственный важный вывод здесь заключается в том, что данные будут продолжать определять результаты здравоохранения, и если вы разрабатываете решение AI, мы рекомендуем получать данные от таких экспертов, как Шаип.
Разница не имеет себе равных.
