Искусственный интеллект в здравоохранении новые технологии в диагностике и уходе за пациентами

Искусственный интеллект в здравоохранении новые технологии в диагностике и уходе за пациентами.

Искусственный интеллект (ИИ) больше не является концепцией, ограниченной научной фантастикой; наоборот, он стал частью нашей повседневной жизни, побуждая прогресс в различных секторах, от финансов до транспорта. Однако одним из наиболее глубоких воздействий ИИ является его влияние на здравоохранение.

Способность ИИ учиться на основе огромного объема данных и делать прогнозы меняет здравоохранение, улучшая уход за пациентами и медицинские исследования. От диагностирования заболеваний с удивительной точностью до управления уходом за пациентами и разработки персонализированной медицины, ИИ является не только вспомогательным инструментом для медицинских профессионалов, но и переломным моментом в области здравоохранения.

Более того, непрерывная интеграция ИИ в здравоохранение – это не просто мода, а значительное изменение в сторону более эффективного и пациентоориентированного ухода. Она преобразует наше понимание болезней, разработку лечения и оказание помощи, перекраивая будущее здравоохранения.

Новая граница в обнаружении болезней

ИИ показал огромный потенциал в диагностике заболеваний, особенно в радиологии. Исследования показали, что системы ИИ теперь могут соперничать и даже превосходить радиологов в диагностике определенных состояний с использованием рентгеновских снимков грудной клетки.

• Банк международных расчетов отвергает криптовалюты в качестве денег в своем докладе для G20.
• Российский парламент принимает жизненно важный законодательный акт о цифровом рубле с планами начать испытания в августе.
• Aptos’ токен APT стабилен после разблокировки токенов на сумму $32 млн.

После обучения на большом объеме данных рентгеновских снимков, модели ИИ могут определять различные заболевания, включая рак легких и туберкулез, с высокой точностью. Говоря о диагностике заболеваний на основе ИИ, Дмитрий Михайлов, сооснователь и главный научный сотрудник платформы медицинской диагностики на основе ИИ Acoustery, сказал:

«Алгоритмы ИИ могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, МРТ и КТ, для обнаружения аномалий и помощи в диагностике. Еще одна огромная область – это открытие и разработка лекарств. ИИ революционизирует процесс открытия лекарств, анализируя огромное количество биологических и химических данных».

Более того, ИИ сыграл решающую роль в непрерывной борьбе с COVID-19. Алгоритмы ИИ, разработанные после 2020 года, были задействованы для прогнозирования вероятности развития у пациента тяжелых симптомов, помогая врачам определить приоритеты в уходе за наиболее уязвимыми лицами. Модели ИИ также использовались для анализа КТ-снимков и обнаружения признаков инфекции COVID-19 на ранних стадиях, предоставляя ценный инструмент для диагностики, особенно в регионах с ограниченными возможностями тестирования.

Потенциал ИИ выходит за рамки радиологии и инфекционных заболеваний. Например, в области офтальмологии, отрасли медицины, занимающейся изучением и лечением заболеваний и нарушений глаз, технология ИИ использовалась для диагностики диабетической ретинопатии, одной из распространенных причин слепоты. В этом отношении исследование показало, что системы ИИ могут диагностировать заболевания, просто анализируя снимки сетчатки с точностью, сравнимой с опытными специалистами.

В кардиологии ИИ использовался для прогнозирования сердечных приступов и инсультов. Эксперты показали, что диагностические платформы ИИ могут обнаруживать события, связанные с изменением жизни пациента, за пять лет до их возникновения, превосходя традиционные модели прогнозирования.

Наступление персонализированного здравоохранения?

За последние полтора десятилетия ИИ также начал революционизировать управление пациентами. В этом отношении алгоритмы машинного обучения (МО) – важное применение ИИ – могут анализировать огромные объемы данных пациентов для прогнозирования индивидуальных рисков для здоровья и предлагать персонализированные планы лечения.

Такой подход может привести к эффективному и эффективному уходу, улучшая результаты лечения и снижая затраты на здравоохранение. Имеются данные, демонстрирующие, что модели МО могут прогнозировать смертность пациентов, частоту повторной госпитализации и длительность пребывания, среди прочих результатов, с высокой точностью.

Источник: Animoca все еще оптимистично на счет блокчейн-игр, ожидает лицензию на фонд метавселенной

Также ИИ помогает снизить административную нагрузку на врачей, позволяя им проводить больше времени на уходе за пациентами. Технология может упростить процесс составления клинических записей, снизить выгорание врачей и улучшить результаты лечения пациентов.

Персонализированная медицина, которая адаптирует лечение к каждому пациенту, – еще одна область, где ИИ может оказать значительное 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 в персонализированной медицине: поскольку алгоритмы ИИ могут анализировать индивидуальные данные пациента – включая генетическую информацию, медицинскую историю и факторы образа жизни – они могут предоставлять персонализированные рекомендации по лечению для повышения эффективности лечения, минимизации побочных эффектов и оптимизации результатов для пациента.

«В качестве примера, эффективное лечение астмы возможно только при условии, что мы делаем лечение и отслеживание персонализированными. Раньше это не могло быть сделано, пока у каждого не было мобильного устройства, а так как ИИ достаточно мощен для обработки всех данных человека, такое индивидуальное лечение становится живой реальностью», – сказал он.

Контроль за ИИ в здравоохранении

По мере того как искусственный интеллект продолжает проникать в сферу здравоохранения, все важнее для медицинских учреждений понимать риски, связанные с искусственным интеллектом, и необходимость его надзора.

По словам Томаса О’Нила, управляющего директора Berkeley Research Group и бывшего главного соблюдения законодательства в Cigna, модели медицинского возмещения на основе искусственного интеллекта разрабатываются для использования больших объемов данных для прогнозирования ожидаемых выплат. Однако такой подход вызывает несколько этических вопросов, включая информированное согласие на использование данных, безопасность и прозрачность, справедливость и предубежденность алгоритмов, а также конфиденциальность данных.

О’Нил также отметил, что хотя искусственный интеллект может упростить обработку и возмещение претензий, тем самым повышая точность, улучшая качество рабочего процесса и снижая риск ошибок при вводе информации о пациенте или предварительном разрешении претензий, этим областям требуется тщательный надзор. По его мнению, для надзора за такими стратегическими инициативами необходимо создать совет или управляющий орган.

Михайлов считает, что некоторые из наиболее актуальных проблем при надзоре за системами искусственного интеллекта в здравоохранении – это конфиденциальность и безопасность данных. “Медицинские данные содержат конфиденциальную информацию пациента, поэтому важно работать с юристами, чтобы все делалось правильно”, – отметил он.

Он добавил, что интеграция искусственного интеллекта в системы здравоохранения представляет собой множество вызовов, многие из которых выходят за рамки чисто управленческой деятельности.

Источник: Google Cloud продвигает партнерство с Voltage для реализации потенциала Bitcoin Lightning

Прежде всего, поиск высококачественных данных является большой проблемой для медицинских организаций, поскольку модели искусственного интеллекта требуют большого объема информации для обучения и проверки. И поскольку медицинские данные часто являются фрагментированными, неструктурированными и хранятся в различных форматах в различных системах, эту проблему необходимо изучать более внимательно.

Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении

Хотя потенциал искусственного интеллекта в здравоохранении огромен, существуют и определенные проблемы, которые нужно преодолеть. Однако с постоянными исследованиями и разработками, а также соответствующим регулированием, искусственный интеллект будет играть все более важную роль в глобальном секторе здравоохранения. Поэтому по мере того, как все больше людей переходит к использованию децентрализованных технологий, можно сказать, что влияние искусственного интеллекта – от диагностики заболеваний до управления пациентами и персонализированной медицины – будет только увеличиваться.

Более того, по мере развития технологической среды мы можем ожидать, что искусственный интеллект будет предлагать еще более инновационные решения для проблем, с которыми сталкиваются рынок здравоохранения, тем самым улучшая качество ухода за пациентами и результаты.

Сохраните эту статью как NFT, чтобы сохранить этот момент в истории и выразить свою поддержку независимой журналистике в крипто-пространстве.

We will continue to update BiLee; if you have any questions or suggestions, please contact us!