Искусственный интеллект становится все более изощренным при выполнении задач, которые люди выполняют, неэффективно, медленно и с большими затратами. От поиска новых связей между генетическими кодами до роботизированной хирургии ИИ упрощает жизнь пациентов, врачей и администраторов больниц. Он оживляет современную систему здравоохранения с помощью машин, способных предвидеть, понимать, учиться и вести себя как люди или лучше, чем они, в некотором роде.
ИИ и робототехника имеют широкие возможности преобразования для здравоохранения. Точно так же в сегодняшней повседневной жизни обе технологии все больше становятся частью системы здравоохранения. Даже многие организации здравоохранения используют компьютеры, управляемые ИИ, для принятия решений с небольшим вмешательством человека. Но в будущем прогнозируется, что эти запрограммированные системы будут принимать трудные решения со своим собственным пониманием, без какого-либо вмешательства человека.
Уменьшение количества ошибок
Используя ИИ и робототехнику, больницы могут снизить количество ошибочных диагнозов и количество ошибок в медицинской практике, которые ежегодно приводят к большому количеству смертей во всем мире. Из-за неправильной диагностики болезни и врачебной ошибки в 2015 году было зарегистрировано 10 процентов всех смертей только в Соединенных Штатах. Таким образом, ИИ здесь может быть конструктивным для более быстрого прогнозирования и диагностики заболеваний путем анализа истории болезни пациентов.
Помимо этого, ИИ также может помочь клиницистам использовать более комплексный подход к лечению заболеваний и лучше координировать планы оказания медицинской помощи. Это также помогает пациентам лучше управлять и соблюдать свои долгосрочные программы лечения.
Улучшение здоровья пациентов
По мере того, как новые технологические приложения способствуют более здоровому поведению людей, ИИ, с другой стороны, позволяет им контролировать здоровье и благополучие, позволяя медицинским работникам лучше понимать повседневную жизнь людей и потребности, о которых они заботятся.
Использование распознавания образов для выявления пациентов с развивающимися условиями риска или ухудшения состояния в результате образа жизни, окружающей среды, геномных или других факторов, ИИ также может быть полезным и принять решительный подход к их излечению.
Принятия решений
Улучшение ухода за пациентами требует согласования данных о состоянии здоровья с правильными и своевременными решениями, а прогностическая аналитика может помочь практикующим врачам принимать клинические решения и принимать меры наряду с определением приоритетов административных задач.
Например, недавно технический гигант IBM продемонстрировал Watson Health, специализирующуюся на технологиях здравоохранения, основанных на данных, которые добились успехов в обеспечении поддержки принятия клинических решений при лечении рака. Watson Health также помогает организациям здравоохранения внедрять когнитивные технологии, чтобы обнародовать огромный объем данных о состоянии здоровья и диагностике мощности.
Восстанавливающий уход
Роботы в настоящее время зарекомендовали себя значительную часть здравоохранения. Начиная от простых лабораторных роботов и заканчивая сложными хирургическими роботами, которые могут либо поддерживать человека-хирурга, либо выполнять операции самостоятельно, они могут революционизировать систему здравоохранения.
Интеграция ИИ с достижениями в области гуманоидного дизайна может позволить роботам пойти еще дальше и вести беседы, а также другие социальные взаимодействия с людьми, чтобы сохранить их здоровье с острым умом старения.
ИИ в разработке лекарств
Благодаря постоянным изобретениям и инновациям в технологиях, биофармацевтические компании теперь быстро замечают эффективность, точность и знания, которые предоставляет ИИ. В области разработки лекарств один из самых значительных прорывов в искусственном интеллекте произошел в 2007 году, когда команда исследователей поручила роботу по имени Адам исследовать функции дрожжей. После этого робот собрал миллиарды точек данных в публичных базах данных, чтобы выдвинуть гипотезу о функциях 19 генов в дрожжах, предсказав девять новых и точных гипотез.
С тех пор многие биофармацевтические компании используют искусственный интеллект для выявления и разработки новых лекарств. Например, XTALPI использовал искусственный интеллект и, комбинируя его, платформа ID4 компании предсказывает химические и фармацевтические свойства низкомолекулярных кандидатов на разработку и разработку лекарств.
Таким образом, направляя достижения в области ИИ на упорядочение процессов обнаружения и повторного использования лекарств, это может значительно сократить время выхода на рынок новых лекарств и их стоимость. Узнал(ла) что-то новое, отблагодарите меня подпиской!