Искусственный интеллект меняет здравоохранение

ИИ


Развитие искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет может навсегда изменить медицинское обслуживание.

Машинное обучение и глубокие нейронные сети способствовали значительному прогрессу в области искусственного интеллекта.

Основные приложения искусственного интеллекта в здравоохранении включают диагностику, роботизированные операции и виртуальных помощников медсестер.

По прогнозам, к 2023 году ИИ в сфере здравоохранения вырастет до 7,4 млрд. долларов.

Внедрение ИИ к 2025 году поможет экономить индустрии здравоохранения около 200 миллиардов долларов в год.

В “Звездных войнах: Империя наносит ответный удар” Люка Скай Уокера спасают из замороженных пустошей после почти смертельной битвы но он возвращается в медицинское учреждение, оснащенное передовой робототехникой и супер-современными технологиями, которые его быстро вылечивают.

Естественно все это научная фантастика, но это только пока.

По мере совершенствования искусственного интеллекта (ИИ) отрасль здравоохранения может быть направлена ​​к еще одному высокотехнологичному преобразованию, несмотря на то, что она продолжает адаптироваться к появлению систем электронных медицинских карт и других ИТ-продуктов для здравоохранения.

Могут ли приложения искусственного интеллекта стать новой нормой практически во всех секторах здравоохранения? Многие медицинские эксперты считают, что это неизбежно и произойдет раньше, чем мы думаем.

Искусственный интеллект в медицине.


Что такое искусственный интеллект?

ИИ можно просто определить как компьютеры и компьютерное программное обеспечение которые способны к интеллектуальному поведению, например к анализу и обучению.
Это широкая категория, находящаяся на переднем крае технологического развития, которая растет и меняется с каждым днем.

Машинное обучение и нейронные сети в медицине.

Машинное обучение является основой современного искусственного интеллекта и, по сути, представляет собой алгоритм, который позволяет компьютерам учиться независимо, без какого-либо явного программирования.

По мере того как алгоритмы машинного обучения получают больше данных, производительность алгоритмов улучшается.

Глубокое обучение – это подмножество машинного обучения, которое работает аналогичным образом, но с небольшими изменениями.

Глубокое обучение идет еще дальше, делая выводы на основе ранее полученных данных, другими словами, глубокое обучение позволяет приложению ИИ делать “собственные выводы”.

Обычные решения машинного обучения не являются когнитивными; они обучаются на основе данных, но им не хватает возможности выйти за рамки отсутствующих или поврежденных данных и построить гипотезу о возможных действиях.

ИИ

Как ИИ используется в здравоохранении?

ИИ по-прежнему является относительно новой технологией, особенно в сфере здравоохранения, где внедрение все еще находится в зачаточном состоянии.

По мере того как инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения становятся все более сложными, их варианты использования расширяются, однако внедрение ИИ остается низким.


Мы все еще находимся в фазе ажиотажа, когда многие организации пытаются понять, как это вписывается в общую стратегию.

Современные приложения искусственного интеллекта включают самые разные варианты использования – от кибербезопасности до рентгенографии.
Поскольку приложения ИИ продолжают совершенствоваться, вся отрасль здравоохранения может претерпеть большие изменения.

Вот некоторые из основных способов, которыми ИИ может повлиять на здравоохранение в ближайшие годы.

1. Диагностика.
ИИ отлично справляется с категоризацией данных, что вселяет большие перспективы, когда дело доходит до диагностики: анализ медицинских изображений и истории болезни пациентов, генетика и многое другое могут быть объединены для улучшения результатов диагностики.
Более того, инструменты искусственного интеллекта могут использовать аналогичную информацию для разработки уникальных подходов к лечению и рекомендаций врачам.

Действительно интересные разработки происходят в клинической сфере, клиническая предписывающая аналитика является самым близким ИИ к поддержке прямого ухода за пациентами.

2. Роботизированная хирургия.
Роботизированные операции позволяют хирургам использовать инструменты меньшего размера и делать более точные разрезы.
Хирурги также могут извлечь выгоду из ИИ, комбинируя медицинские записи с данными в реальном времени во время операций, а также используя данные предыдущих успешных операций того же типа.
К 2025 году хирургия с использованием искусственного интеллекта и роботизированная хирургия могут экономить индустрии здравоохранения около 50 миллиардов долларов в год.

3. Виртуальные помощники медсестер.
Эти виртуальные помощники копируют типичное поведение медсестры, помогая пациентам выполнять их повседневные обязанности, напоминая им принимать лекарства или ходить на прием, помогая отвечать на медицинские вопросы и многое другое.

По оценкам специалистов, виртуальные помощники медперсонала могут стать вторым по величине источником ежегодной экономии для индустрии здравоохранения, сократив расходы на 25 миллиардов долларов.

4. Помощь в административном рабочем процессе.
Естественно, что в медицинских клиниках, больницах и других медицинских учреждениях требуется очень много документов.
Фактически, именно консолидация и оцифровка этих записей привела к повсеместному внедрению систем электронных медицинских карт.

ИИ уже начал внедряться в эти системы и его также можно использовать для оптимизации административных функций. Повышение эффективности административного рабочего процесса благодаря появлению технологий искусственного интеллекта может привести к ежегодной экономии порядка 23 миллиардов долларов.

5. Вовлечение пациентов.
Уже сейчас автоматическое планирование и напоминания о встречах стали обычным явлением, но взаимодействие с пациентами вскоре может стать более роботизированным.

Совершенно верно, что основное внимание было уделено тому, как ИИ можно использовать для более точной диагностики и лечения пациентов и теперь мы наблюдаем прорыв в том, как искусственный интеллект может распространяться на пациента.

Например, пациенты, которых беспокоит конкретное состояние или побочные эффекты лечения могут запросить чат-бота в любое время, даже если их врач выходной.


Экономика искусственного интеллекта в здравоохранении

Сколько все это стоит?

По по некоторым оценкам, 7 лучших приложений искусственного интеллекта в здравоохранении могут экономить отрасли 200 миллиардов долларов в год к 2027 году.

Согласно прогнозам, к 2023 году рынок здравоохранения с искусственным интеллектом сам по себе будет стоить 7,4 миллиардов долларов, что представляет собой огромный совокупный годовой темп роста в 45% с 2015 года.

Инвестиции и внедрение клинического ИИ все еще низки, но они начинают ускоряться.

Наиболее значительными событиями в следующие годы, вероятно, станет более глубокое понимание и принятие ИИ как необходимость для медицины и системы здравоохранения в целом.

 

ВСЕ ЧТО НЕОБХОДИМО ЗНАТЬ О ВАКЦИНАЦИИ: ПЕРЕЙТИ