Какво ще стане, ако ви кажем, че следващия път, когато си направите селфи, вашият смартфон ще предскаже, че има вероятност да развиете акне през следващите няколко дни? Звучи интригуващо, нали? Е, това е мястото, към което всички заедно се насочваме.
Технологичният свят е пълен с амбиции. Чрез нашите идеи, иновации и цели, ние вървим напред като общество. Това е особено вярно по отношение на еволюцията на здравеопазване AI, където някои от най-страшните проблеми се решават и коригират с помощта на технологиите.
Днес сме на ръба на въвеждането на модели за машинно обучение, които могат точно да предскажат появата на наследствени заболявания и времето, когато туморът ще се превърне в рак. Работим върху прототипи за роботи хирурзи и VR-активирани центрове за обучение на лекари. Дори на оперативни нива сме оптимизирали управлението на леглата и пациентите, дистанционните грижи, разпределянето на лекарства и много повече и сме автоматизирали тонове излишни задачи чрез системи, захранвани от AI.
Докато продължаваме да мечтаем за по-добри начини за предоставяне на здравеопазване, нека проучим и разберем някои от ключовите аспекти в еволюцията на здравеопазването и как технологията, особено науката за данните и нейните крила, помагат за този феноменален растеж.
Тази публикация е посветена на извеждането на значимостта на данните в разработването на здравни системи и модули, някои видни случаи на употреба и предизвикателствата, произтичащи от процеса.
Значението на данните в AI в здравеопазването
Сега, преди да започнем да разбираме някои от по-сложните случаи на използване и реализации на AI, нека осъзнаем, че средните приложения за здравеопазване и фитнес, които имате на телефона си, се захранват от AI модули. Те са преминали през години обучение за прецизен анализ, предписване и извеждане на вашите данни и визуализирането им в прозрения.
Увеличете допълнително това изискване и ще имате усъвършенствани системи, които изискват данни от множество източници като компютърно зрение, електронни здравни досиета и други за изпълнение на сложни задачи. Спомнете си пробивите в онкологията, които споменахме по-рано, такива решения изискват огромни обеми от контекстни данни, за да се получат точни резултати. За това, анотатори и експертите трябва източник данни от сканирания и доклади като рентгенови лъчи, MRI, CT сканирания и други и да коментират всеки един елемент, който виждат върху тях.
Здравните специалисти трябва да работят върху идентифицирането на различни проблеми и случаи и да ги етикетират, така че машините да ги разбират по-добре и да обработват по-точни резултати. Така че всички резултати, диагнози и планове за лечение произтичат от данните и прецизната им обработка.
Тъй като данните са в основата на здравеопазването, нека признаем, че данните проправят пътя към едно по-здравословно утре.
Случаи на използване на AI в здравеопазването
- Докато говорим за напредък в хирургическите процедури и инструменти, настоящите системи с изкуствен интелект предписват дали са необходими операции на първо място. Чрез щателна обработка на данни системите могат да симулират случаи и да споделят дали опасенията могат да бъдат излекувани чрез лекарства и промени в начина на живот.
- AI също така ни помага да диагностицираме вирусни заболявания чрез геномно секвенирани патогени и профилиране.
- Виртуалните медицински сестри и асистенти също се разработват, за да подпомагат грижите за пациентите и да оказват подкрепа в процеса на тяхното възстановяване. По време на пандемии, когато броят на пациентите е висок, виртуалните медицински сестри могат да помогнат на организациите да намалят оперативните разходи и едновременно с това да предложат грижите, от които пациентите се нуждаят. Тези дигитални медицински сестри ще бъдат обучени да изпълняват всички основни задачи, за които са обучени хората.
- Няколко неврологични и автоимунни заболявания, които никога не могат да бъдат излекувани или обърнати, могат да бъдат предсказани предварително чрез AI и модели на машинно обучение. Деменция, Алцхаймер, Паркинсон и много други могат да бъдат елиминирани по този начин.
- Персонализирани планове за лечение и лекарства също са възможни с AI и достъп до избранronic здравни записи. Познавайки здравната история на пациента, алергиите, химическата съвместимост и други, ефикасни лекарства могат да бъдат препоръчани от машини.
- Откриването на нови лекарства може да бъде проследено бързо и чрез симулирани клинични изпитвания.
Предизвикателства, свързани с разработването на AI решения за здравеопазване
- Генерирането на последователни здравеопазването данните са предизвикателство, тъй като моделите за машинно обучение разчитат на наличието на огромни количества набори от данни, за да се научат да обработват изводи и да предоставят резултати.
- Здравната индустрия е обвързана от няколко закона, съответствие и протоколи за поддържане на стандартите за поверителност и поверителност. Оперативната съвместимост на данните е неизбежна и в същото време досадна поради протоколите, които управляват справедливото споделяне на данни между заинтересованите страни. Организациите трябва да предприемат допълнителни мерки за защита на поверителността на своите пациенти и потребители чрез data деидентификация.
- Наличието на МСП в здравеопазването също е огромно предизвикателство. Анотиране на данни вероятно е определящ момент, който влияе върху крайните резултати. Тъй като здравеопазването е силно специализирано крило, данните от докладите и сканиранията трябва да бъдат анотирани от здравни специалисти. Набирането им е огромно предизвикателство.
И така, това е основното разбиране, което трябва да имате за индустрията на здравеопазването и нейните специфични за AI реализации. Докато говорим, се случват много напредъци, за да се коригират някои от предизвикателствата, които обсъждахме. По-нови случаи на употреба и предизвикателства също се появяват едновременно. Единственият основен извод тук е, че данните ще продължат да оформят резултатите в здравеопазването и ако разработвате решение с ИИ, препоръчваме да получите данни от експерти като Сайп.
Разликата, която прави, е несравнима.
