Як штучний інтелект використовується в медицині?

Штучний інтелект у медицині — це використання моделей машинного навчання для пошуку медичних даних і виявлення ідей, щоб допомогти покращити результати здоров’я та досвід пацієнтів. Завдяки останнім досягненням у галузі комп’ютерної науки та інформатики штучний інтелект (ШІ) швидко стає невід’ємною частиною сучасної охорони здоров’я. Алгоритми штучного інтелекту та інші додатки на основі штучного інтелекту використовуються для підтримки медичних працівників у клінічних умовах і в поточних дослідженнях.

Наразі ШІ в медичних установах найчастіше виконує роль підтримки прийняття клінічних рішень та аналізу зображень. Інструменти підтримки клінічних рішень допомагають постачальникам послуг приймати рішення щодо лікування, ліків, психічного здоров’я та інших потреб пацієнтів, надаючи їм швидкий доступ до інформації чи досліджень, які стосуються їхнього пацієнта. У медичній візуалізації інструменти штучного інтелекту використовуються для аналізу КТ, рентгенівських променів, МРТ та інших зображень на наявність уражень або інших знахідок, які може пропустити рентгенолог.

Проблеми, які пандемія COVID-19 створила для багатьох систем охорони здоров’я, також змусили багато організацій охорони здоров’я в усьому світі розпочати польове тестування нових технологій, що підтримуються штучним інтелектом, наприклад алгоритмів, призначених для моніторингу пацієнтів, і інструментів на базі штучного інтелекту для виявлення COVID-19. пацієнтів.

Дослідження та результати цих тестів все ще збираються, а загальні стандарти використання ШІ в медицині все ще визначаються. Проте можливості ШІ принести користь клініцистам, дослідникам і пацієнтам, яких вони обслуговують, постійно зростають. На даний момент немає жодних сумнівів, що ШІ стане основною частиною цифрових систем охорони здоров’я, які формують і підтримують сучасну медицину.

Застосування ШІ в медицині

Існує багато способів, якими штучний інтелект може позитивно вплинути на медичну практику, чи то шляхом прискорення темпів досліджень чи допомоги клініцистам приймати кращі рішення. Ось кілька прикладів того, як можна використовувати ШІ:

ШІ у виявленні та діагностиці захворювань

На відміну від людей, штучному інтелекту ніколи не потрібно спати. Моделі машинного навчання можна використовувати для спостереження за життєво важливими показниками пацієнтів, які отримують реанімаційну допомогу, і попередження клініцистів про зростання певних факторів ризику. У той час як медичні пристрої, такі як кардіомонітори, можуть відстежувати життєво важливі функції, ШІ може збирати дані з цих пристроїв і шукати більш складні захворювання, такі як сепсис. Один клієнт IBM розробив прогностичну модель ШІ для недоношених дітей, яка на 75% точна для виявлення важкого сепсису.

Індивідуальне лікування захворювання

Точну медицину може стати простіше підтримувати за допомогою віртуального ШІ. Оскільки моделі штучного інтелекту можуть вивчати та зберігати переваги, штучний інтелект має потенціал надавати персоналізовані рекомендації в режимі реального часу пацієнтам цілодобово. Замість того, щоб кожного разу повторювати інформацію з новою особою, система охорони здоров’я могла б запропонувати пацієнтам цілодобовий доступ до віртуального помічника на основі ШІ, який міг би відповідати на запитання на основі історії хвороби, уподобань і особистих потреб пацієнта.

ШІ в медичній візуалізації

ШІ вже відіграє помітну роль у медичній візуалізації. Дослідження показали, що штучний інтелект на основі штучних нейронних мереж може бути таким же ефективним, як і радіологи, у виявленні ознак раку молочної залози та інших захворювань. Крім того, що він допомагає клініцистам виявляти ранні ознаки захворювання, штучний інтелект також може допомогти зробити приголомшливу кількість медичних зображень, які клініцисти повинні відстежувати, більш керованими, виявляючи важливі фрагменти історії пацієнта та показуючи їм відповідні зображення.

Ефективність клінічних випробувань

Під час клінічних випробувань витрачається багато часу на присвоєння медичних кодів результатам пацієнтів та оновлення відповідних наборів даних. AI може допомогти пришвидшити цей процес, забезпечуючи швидший і розумніший пошук медичних кодів. Два клієнти IBM Watson Health нещодавно виявили, що за допомогою штучного інтелекту вони можуть зменшити кількість пошуків медичних кодів більш ніж на 70%.

Прискорена розробка ліків

Відкриття ліків часто є однією з найтриваліших і найдорожчих частин розробки ліків. ШІ може допомогти зменшити витрати на розробку нових ліків двома способами: створення кращих дизайнів ліків і пошук нових багатообіцяючих комбінацій ліків. За допомогою ШІ можна подолати багато проблем, пов’язаних із великими даними, з якими стикається галузь наук про життя.