Искусственный интеллект в здравоохранении имеет невообразимый потенциал. В течение следующих двух лет большие данные произведут революцию во всех сферах нашей жизни, включая медицину. Это полностью изменит систему здравоохранения, причем в лучшую сторону. Давайте посмотрим на многообещающие решения, которые он предлагает.
Многие мыслители считают, что мы переживаем Четвертую промышленную революцию. «Революция», характеризующаяся технологиями, объединяющими физический, цифровой и биологический мир. Это похоже на волну цунами, которая затрагивает все дисциплины, экономику и промышленность и даже биологические границы человеческого существа. Я уверен, что здравоохранение станет основным индустриальным направлением этой революции, а главными катализаторами перемен станут искусственный интеллект и большие данные.
И когда я говорю «большие данные», я имею в виду очень большие. По мере развития цифровых возможностей все больше и больше данных создается и хранится в Интернете. Объем доступных цифровых данных растет с поразительной скоростью, удваиваясь каждые два года. В 2013 году он составлял 4,4 зеттабайта, а к 2020 году цифровая вселенная достигнет 44 зеттабайт или 44 триллионов гигабайт. Мир больших данных настолько огромен, что нам понадобится искусственный интеллект (ИИ), чтобы отслеживать его.
Искусственный интеллект… настоящий
Мы еще не достигли состояния «настоящего» искусственного интеллекта, но ИИ готов проникнуть в нашу жизнь без особых объявлений и помпы. Оно уже есть в наших автомобилях, результатах поиска Google, предложениях Amazon и многих других устройствах. Siri Яблоко, Кортана от Microsoft, Google ОК Google и сервисы Echo Amazon использует обработку естественного языка для выполнения полезных задач. Парень? Найдите ресторан, проложите маршрут, сохраните встречу или подслушивать наши разговоры (в данном случае им это пригодится).
Но это уже нечто большее.
19-летний британский программист запустил бота в сентябре прошлого года. DoNotPay, который успешно помогает людям обжаловать штрафы. Это «ИИ-юрист», который на основе нескольких вопросов может решить, что делать с полученным штрафом за парковку. По состоянию на июнь бот успешно обжаловал 160.000 250.000 из XNUMX XNUMX штрафов за парковку в Лондоне и Нью-Йорке. с вероятностью успеха 64%.
Представьте себе эту эффективность в здравоохранении!
В сочетании с большими данными искусственный интеллект в здравоохранении и медицине может лучше организовывать маршруты пациентов или планы лечения, а также предоставлять врачам всю информацию, необходимую для принятия правильного решения.
Я не говорю о далеком будущем.
Конечно, сложное обучение и алгоритмы искусственного интеллекта найдут свое место в здравоохранении в ближайшие несколько лет – я не знаю, два года это или десять, но это произойдет.
Энди Шуэц, старший научный сотрудник Sutter Health.
Уже есть несколько отличных примеров применения ИИ в здравоохранении, демонстрирующих потенциальные последствия и возможные варианты использования в будущем, которые вселяют оптимизм. Конечно, настоящая революция будет только в том случае, если эти технологии будут доступны всем, а не только самым богатым или самым экспертным. В любом случае, давайте посмотрим на будущее ИИ в здравоохранении.
Deepmind Healt, медицинские записи на сверхзвуковой скорости
Наиболее очевидным применением ИИ в здравоохранении является управление данными. Собирайте их, храните, отслеживайте: это первый шаг к революции в существующих системах здравоохранения. Недавно подразделение поискового ИИ поискового гиганта Google запустило свой проект. Здоровье Deepmind Google, который используется для извлечения данных из медицинских карт и предоставления более качественных и быстрых медицинских услуг. Проект находится в зачаточном состоянии, но обещает хаос.
Разработка планов лечения
IBM Watson запустил собственную специальную программу для онкологов который способен предоставить врачам чрезвычайно усовершенствованные варианты лечения. Watson for Oncology обладает расширенными возможностями анализа значения и контекста структурированных и неструктурированных данных в клинических заметках и отчетах, которые могут иметь решающее значение для выбора пути лечения. Объединив атрибуты истории болезни пациента с клиническим опытом, внешними исследованиями и данными, программа определяет потенциальные планы лечения пациента.
Помощь в повторяющихся задачах
Также IBM запустила еще один алгоритм под названием Медицинское сито. Это амбициозный долгосрочный исследовательский проект по созданию следующего поколения «когнитивных помощников». Ряд ИИ с аналитическими и рассуждениями, а также широким спектром клинических знаний. Medical Sieve имеет право оказывать помощь в принятии клинических решений в радиологии и кардиологии. «Помощник по здоровью» способен анализировать большие данные, такие как радиологические изображения, чтобы быстрее и надежнее выявлять и обнаруживать проблемы. Радиологам в будущем, возможно, придется исследовать только более сложные случаи, когда будет полезен контроль человека.
Диагностика больших данных и глубокого обучения
Медицинский стартап Энлитный он также стремится объединить глубокое обучение с обширными архивами больших данных для улучшения диагностики и жизни пациентов. До недавнего времени компьютерные диагностические программы писались с использованием заранее определенного набора гипотез о конкретных характеристиках заболеваний. Для каждой части тела необходимо было разработать специализированную программу, и можно было выявить лишь ограниченный набор заболеваний. Программы часто слишком упрощают реальность, что приводит к ухудшению диагностических показателей. Появление больших данных обеспечит огромную точность. Глубокое обучение может справиться с широким спектром заболеваний всего тела и всеми методами визуализации (рентген, компьютерная томография и т. д.)».
Гибридные режимы консультации (онлайн и онлайн).)
У вас болит голова, вы чувствуете головокружение и уверены, что у вас жар. Вы должны получить известие от врача. Позвоните, поговорите с секретарем, договоритесь о встрече через два дня. Этого не случится с новыми медицинскими приложениями. Даже в Италии они рождаются, но я говорю о реальности, уже установленной как Вавилон. Приложение на английском языке предлагает медицинские онлайн-консультации и медицинские услуги по подписке. С этого года он предлагает медицинские консультации с помощью ИИ на основе личной истории болезни пациента.
Пользователи сообщают о симптомах своего заболевания приложению, которое сравнивает их с большой базой данных о заболеваниях, используя распознавание голоса. Приняв во внимание историю болезни и обстоятельства пациента, Babylon предлагает соответствующий курс действий. Приложение также напоминает пациентам о необходимости принимать лекарства и следит за ними, чтобы узнать, как они себя чувствуют. Благодаря таким решениям может повыситься эффективность диагностики пациентов, а время ожидания в кабинетах врачей сократиться.
Виртуальные медсестры
Мы приветствуем первую в мире виртуальную медсестру. Молли была разработана медицинским стартапом Разумно. У него улыбающееся, дружелюбное лицо в сочетании с приятным голосом, и его уникальная цель — помогать людям следить за своим состоянием и лечением. Интерфейс использует машинное обучение для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями между визитами к врачу. Он обеспечивает проверенный персонализированный мониторинг и последующий уход с упором на хронические заболевания.
Протоколы медикаментозного мониторинга и лечения: AiCure
Существует также специальное решение для мониторинга того, действительно ли пациенты принимают лекарства. Приложение АйКюрпри поддержке Национальные институты здоровья English, использует веб-камеру смартфона и искусственный интеллект для автономного подтверждения того, что пациенты соблюдают свои рецепты. Это очень полезно для людей с серьезными заболеваниями, для тех, кто склонен идти против медицинских рекомендаций, а также для участников клинических испытаний.
AI, большие данные и Точная медицина
Искусственный интеллект и большие данные также окажут огромное влияние на генетику и геномику. Глубокая геномика Целью проекта является выявление закономерностей в больших данных, генетической информации и медицинских записях, поиск мутаций и связей с болезнями. Появляется новое поколение вычислительных технологий, которые могут рассказать врачам, что произойдет внутри клетки, когда ДНК будет изменена генетическими вариациями, как естественными, так и терапевтическими. Как мы их назовем?
Крейг ВентерМежду тем (один из отцов проекта "Геном человека") работает над алгоритмами, которые могут определять физические характеристики пациента на основе его ДНК. Своим последним подвигом Человеческое долголетие, предлагает своим (в основном состоятельным) пациентам полное секвенирование генома в сочетании с полным сканированием тела и очень детальным медицинским обследованием. Весь процесс позволяет обнаружить рак или сосудистые заболевания на ранних стадиях.
Большие данные для Создание лекарств
Разработка фармацевтических продуктов посредством клинических испытаний иногда занимает более десяти лет и стоит миллиарды евро. Ускорение этого процесса и повышение его удобства окажут огромное влияние на здравоохранение. поатомное использует суперкомпьютеры, которые извлекают методы лечения из большой базы данных молекулярных структур. В прошлом году Atomwise запустил виртуальный поиск существующих безопасных лекарств, которые можно было бы перепроектировать для лечения Эболы. Этот анализ, который обычно занял бы месяцы или годы, был завершен менее чем за день. Возможность бороться со смертельными вирусами на несколько месяцев или лет быстрее может стать отличным подспорьем в борьбе со следующей пандемией. Или этот, почему бы и нет.
Еще один отличный пример использования больших данных для управления пациентами: Здоровье Берга, биофармацевтической компании, которая собирает данные, чтобы выяснить, почему некоторые люди переживают болезни, а затем совершенствует существующие методы лечения или создает новые методы лечения. Они объединяют искусственный интеллект с большими биологическими данными от пациентов, чтобы составить карту различий между здоровой и благоприятной для болезней средой, а также помогают в открытии и разработке лекарств, диагностики и медицинских приложений.
Анализ системы здравоохранения:
97% счетов за медицинские услуги в Нидерландах являются цифровыми и содержат данные о лечении, врачах и больницах. Эти счета можно было легко восстановить. Местная компания, Zorgprisma Publicek анализировать счета и использовать IBM Watson в облаке для извлечения данных. Они могут определить, совершает ли врач, клиника или больница неоднократно ошибки при лечении определенного типа состояния, чтобы помочь им поправиться и избежать ненужных госпитализаций пациентов.
Что нужно сделать, чтобы ИИ и большие данные действительно нам помогли: МНОГО
Прежде всего, мы должны разрушить предрассудки и страхи по поводу ИИ и помочь населению понять, как мы можем ограничить риски, которые влечет за собой использование ИИ. Самый большой страх из всех заключается в том, что искусственный интеллект выйдет из-под контроля и начнет контролировать (или бороться) своих «создателей». Стивен Хокинг назвал искусственный интеллект одной из угроз выживанию человечества.
Я не думаю, что ситуация такая уж мрачная, но я согласен с теми, кто подчеркивает необходимость адекватной подготовки к использованию ИИ в здравоохранении. Чтобы избежать проблем, нам нужно несколько вещей:
- Создание применимых и обязательных этических стандартов для всей сферы здравоохранения.
- Постепенное развитие ИИ, чтобы успеть предотвратить любые недостатки.
- Медицинские работники: обучение тому, как искусственный интеллект работает в медицинском контексте.
- Пациенты: привыкли к ИИ и все меньше недоверия.
- Для тех, кто разрабатывает решения на основе искусственного интеллекта: больше информации для широкой общественности о потенциальных преимуществах и рисках.
- Для органов здравоохранения: оценить успех и эффективность системы.
Если мы добьемся успеха, большие данные и искусственный интеллект принесут нам огромные медицинские и терапевтические прорывы не время от времени, а ежедневно.
Бьянка Стэн – Окончил юридический факультет, писатель, автор нескольких книг, изданных в Румынии, и журналист группы "Anticipatia" (Бухарест). Он фокусируется на влиянии экспоненциальных технологий, военной робототехники и их пересечении с глобальными тенденциями, урбанизацией и долгосрочной геополитикой. Он живет в Неаполе.
Комментарии закрыты.