Искусственный интеллект революционизирует наш мир многими невообразимыми способами. На пороге Четвертой промышленной революции человечество в настоящее время является свидетелем первых шагов, сделанных машинами в изобретении мира, в котором мы живем. И хотя мы продолжаем обсуждать потенциальные недостатки и преимущества замены людей интеллектуальными самообучающимися Машинами, Есть одна область, где положительное влияние ИИ определенно улучшит качество нашей жизни: Индустрия здравоохранения.
Медицинская Визуализация
Алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать невообразимое количество информации в мгновение ока. И они могут быть гораздо более точными, чем люди, в определении даже мельчайших деталей в медицинских отчетах о визуализации, таких как маммограммы и КТ.
Компания Zebra Medical Vision разработала новую платформу под названием Profound, с алгоритмическим анализом всех типов медицинских отчетов о визуализации, которая способна найти все признаки потенциальных состояний, таких как остеопороз, рак молочной железы, аневризмы аорты и многое другое с 90-процентной точностью. И его возможности глубокого изучения скрытые симптомы других заболеваний, которые поставщик медицинских услуг, возможно, не искал в первую очередь. Другие сети глубокого обучения даже заработали 100-процентную оценку точности при обнаружении наличия некоторых особенно летальных форм рака молочной железы в биопсийных слайдах.
Компьютерный анализ настолько эффективнее (и дешевле) интерпретации данных или изображений, чем люди, что некоторые даже утверждают, что в будущем может стать неэтичным не заменять ИИ в некоторых профессиях, таких как радиологи и патологи!
Электронные Медицинские Записи (ЭМЗ)
Влияние электронных медицинских записей (Эмз) на информационные технологии здравоохранения является одной из самых спорных тем дискуссий последнего десятилетия. Согласно некоторым исследованиям, они представляют собой поворотный момент в повышении качества медицинской помощи при одновременном повышении производительности и своевременности. Однако многие поставщики медицинских услуг считают их громоздкими и трудными в использовании, что приводит к существенному сопротивлению технологии и широко распространенной неэффективности. Может ли новое программное обеспечение, управляемое ИИ, прийти на помощь многим врачам, медсестрам и фармацевтам, которые каждый день возятся с громоздкой неуклюжестью EMRs?
Одна из самых больших проблем с этой новой технологией здравоохранения заключается в том, что она заставляет врачей тратить слишком много своего драгоценного времени на выполнение повторяющихся задач. Однако ИИ может легко автоматизировать их, например, используя распознавание речи во время визита, чтобы записывать каждую деталь, пока врач разговаривает с пациентом. Диаграммы могут и будут включать в себя гораздо более подробные данные, которые могут быть собраны из различных источников, таких как носимые устройства и внешние датчики, и ИИ будет подавать их непосредственно в ЭМЗ.
Но двигаясь вперед от первого шага сбора данных, когда достаточно релевантная информация правильно понята и экстраполирована алгоритмами глубокого обучения, она может быть использована для улучшения качества медицинской помощи во многих отношениях. Он может повысить приверженность пациентов к лечению и уменьшить предотвратимые события или даже направлять врачей через прогностическую аналитику ИИ при лечении дорогостоящих, опасных для жизни состояний. Просто чтобы назвать практический пример, недавнее исследование, опубликованное в Сети JAMA, показало, как большие данные, извлеченные из EMRs и перевариваемые ИИ в Калифорнийском университете в Сан-Франциско, помогли в лечении потенциально смертельных инфекций Clostridium difficile (C. diff).
И легко понять, насколько интеллектуальный анализ данных медицинских записей станет следующей “большой вещью” в здравоохранении, когда никто иной, как Google запустил свой собственный проект Google DeepMind Health для повышения скорости, качества и справедливости доступа к медицинской помощи.