Под цифровым близнецом понимается виртуальный образ пациента. Цифровой близнец предназначен для облегчения безопасного тестирования лекарств и других медицинских устройств на пациентах в будущем. Цифровой близнец, если хотите, является одной из основных основ моделей персонализированной медицины. Видение врачей и ученых заходит так далеко, что при будущих посещениях больницы пациента цифровой Близнец уже находится на месте. Близнец предоставляет больнице все предыдущие результаты обследования, информацию о существующих заболеваниях и операциях, а также генетические данные, чтобы врачи могли получить полную картину пациента и его течения болезни. Во время диагностики и терапии информация цифрового близнеца сравнивается с моделями данных картины болезни, чтобы обеспечить максимально индивидуальную и эффективную терапию.
Тем не менее, большое преимущество безопасного тестирования лекарств или лекарств. Медицинские устройства и предоставление информации в здравоохранении по-прежнему сталкиваются со многими необъяснимыми юридическими вопросами. Если цифровой близнец получает информацию о конкретном пациенте, дается право на информационное самоопределение. Персональные данные, связанные со здоровьем, особенно сильно защищены основным постановлением О защите данных. Как правило, требуется согласие пациента на передачу своих персональных данных.
Состояние сегодня / состояние исследований
Несмотря на все впечатляющие сообщения об успехе последних лет, использование ИИ в медицине по-прежнему находится в зачаточном состоянии. Первопроходцем в применении искусственного интеллекта в медицине является область радиологии. КТ, МРТ и рентгеновские снимки особенно хорошо подходят для анализа с помощью систем машинного обучения. Помимо исследования автоматизированного рака кожи, представленного в разделе медицинской диагностики, в последние годы был проведен ряд других сравнительных исследований.
В исследовании, проведенном Стэнфордским университетом в США, было показано, что алгоритм может распознавать 14 заболеваний легких и грудной клетки лучше, чем радиологи. В университете Йокогамы в Японии врачи оценивали эндоскопические видеозаписи колоноскопий с помощью систем ИИ, обнаруживая злокачественные полипы почти так же безопасно, как и после патологического обследования.
Некоторые системы машинного обучения уже используются ежедневно по всему миру. В Массачусетской общей больнице в Бостоне искусственный интеллект используется при анализе рентгеновских снимков груди. И в Германия диагностическая система меланомы Гейдельбергского университета используется в десятках кабинетов врачей.
Преимущества
Как показано в предыдущих разделах, использование ИИ в медицине приносит множество преимуществ. Прежде всего, системы ИИ могут обеспечить значительную экономию времени и средств во многих медицинских специальностях и, прежде всего, в разработке лекарств. Анализ больших и сложных объемов данных может обеспечить более быструю (раннюю)диагностику заболеваний. Кроме того, системы ИИ могут быть очень разумно использованы при выборе оптимального метода терапии.
В целом, системы ИИ в медицине представляют собой облегчение и облегчение работы врачей. Это приводит к тому, что врачи могут сосредоточить свое скудное время на тех вопросах, в которых компьютерные системы еще не могут обеспечить поддержку. И не в последнюю очередь ИИ в медицине обладает большим потенциалом для стран или стран. Регионы, где здравоохранение не особенно хорошо развито. Особенно в районах с низкой плотностью врачей, использование ИИ в медицине может помочь врачам максимально облегчить диагностику и терапию систем ИИ.
Недостаток
Двумя основными рисками и проблемами ИИ в медицине являются конфиденциальность и понимание алгоритмов. Конфиденциальность-это в первую очередь юридический вопрос, который должен гарантировать, что пациенты по-прежнему сохраняют Высочество о своих данных, связанных со здоровьем. Проблема с точки зрения понимания алгоритмов заключается в том, что ученые и врачи не должны оказывать слепое доверие системам машинного обучения, а диагностика и терапия не должны поставляться через систему AI „черного ящика“. Например, в Европе до сих пор нет рекомендаций по утверждению обучаемых диагностических систем. США уже на шаг дальше в этом отношении.
Вывод
Медицина-одна из самых больших и перспективных областей применения искусственного интеллекта. Использование ИИ в медицине может помочь более точно диагностировать болезни, быстрее разрабатывать лекарства, точно редактировать гены, персонализировать методы лечения и оказывать пациентам помощь в самодиагностике. Применение ИИ в медицине уже привело к некоторым заметным успехам в последние годы. Тем не менее, искусственный интеллект, как и во всех областях применения, все еще находится в зачаточном состоянии в медицине. Из-за постоянно растущего объема данных и все более мощных алгоритмов системы ИИ смогут выполнять дополнительные задачи в медицине в ближайшем будущем и способствовать более эффективному, экономичному и, самое главное, умному здравоохранению.
