Які переваги штучного інтелекту в медицині?

Це зростання було зумовлене важливими досягненнями, яких ця технологія досягла за останні роки і яка змогла забезпечити рішення для потреб сучасних пацієнтів, змінивши медицину, яку ми знаємо сьогодні.

Уже в 2016 році 86% організацій, що надають медичні послуги, використовували ШІ, як зазначено в звіті CB Insights. Ця тенденція, яка почалася багато років тому, була посилена тим фактом, що очікується, що до 2025 року системи штучного інтелекту зможуть самостійно реагувати на специфічні проблеми пацієнтів, особливо після кризи в охороні здоров’я. Таким чином охорона здоров’я може перетворитися на повністю персоналізоване управління.

Штучний інтелект в медицині

Використання цієї технології в медицині передбачає використання моделей машинного навчання для аналізу медичних даних, зібраних за допомогою інших інструментів, таких як Big Data, і виведення шаблонів, які допомагають покращити результати та досвід пацієнтів. Завдяки останнім технологічним досягненням, спричиненим COVID-19, ШІ став невід’ємною частиною сучасної охорони здоров’я.

Сьогодні найпоширенішими застосуваннями машинного навчання в медичних закладах є підтримка клінічних рішень і аналітика зображень. Інструменти підтримки клінічних рішень допомагають практикуючим лікарям розробляти лікування на основі результатів. Він також використовується в медичній візуалізації для аналізу КТ, рентгенівських променів, МРТ та інших зображень на наявність уражень або інших радіологічних знахідок людини.

Виклики, пов’язані з пандемією COVID-19, спричинили технологічну еволюцію в секторі охорони здоров’я. Багато систем охорони здоров’я та організацій почали інтегрувати технології з підтримкою штучного інтелекту, такі як алгоритми, призначені для моніторингу та аналізу пацієнтів з коронавірусом.

AI пропонує великі можливості та переваги в медичному обслуговуванні. У медичному середовищі мало хто сумнівається, що ця технологія стане фундаментальною частиною цифрових систем охорони здоров’я, формуючи та підтримуючи сучасну медицину.

Переваги ШІ для здоров’я

Є багато прикладів, коли застосування штучного інтелекту в медицині може принести користь як сектору охорони здоров’я, так і суспільству в цілому, чи то шляхом прискорення темпів досліджень, чи допомоги клініцистам у покращенні прийняття рішень щодо лікування чи діагностики.

Раннє виявлення та діагностика захворювань: моделі машинного навчання можна використовувати для спостереження за симптомами пацієнтів і сповіщення лікарів про підвищення певних ризиків. Ця технологія може збирати дані з медичних пристроїв і знаходити більш складні умови.

Персоналізований дизайн лікування: моделі ШІ можуть вивчати та зберігати посилання, що є великим потенціалом для персоналізованого лікування в режимі реального часу. Медичні послуги можуть запропонувати пацієнтам цілодобовий доступ до віртуального асистента зі штучним інтелектом. Ця система може відповідати на запитання на основі історії хвороби пацієнта, уподобань та особистих потреб.

Ефективність клінічних випробувань: розвиток технології може допомогти пришвидшити час клінічних випробувань, забезпечуючи швидший пошук медичних кодів, присвоєних результатам пацієнтів.

Прискорення розробки: штучний інтелект може допомогти знизити витрати на розробку нових ліків, головним чином через два фактори. По-перше, він здатний покращувати дизайн ліків і знаходити перспективні комбінації ліків. Крім того, він може вирішити багато проблем, які Big Data ставлять перед галуззю наук про життя.

Зменшення помилок у діагностичній візуалізації: штучний інтелект уже сьогодні відіграє вирішальну роль у медичній візуалізації. Такий же ефективний, як і людські радіологи, він може виявити ранні ознаки раку молочної залози або інших захворювань.

Нові застосування ШІ в медицині

Нові застосування штучного інтелекту в медицині змінюють спосіб розуміння догляду за пацієнтами, що, безсумнівно, революціонізує цей сектор. Наприклад, використання методів глибокого навчання в поєднанні з інструментами штучного інтелекту для виявлення уражень легенів, спричинених COVID-19, шляхом сегментації 3D-зображень із КТ.

Також було розроблено програмне забезпечення для прогнозування та відстеження розвитку інфекційних захворювань у режимі реального часу, тому це стало таким важливим під час пандемії коронавірусу. У цьому ж ключі створено алгоритм, орієнтований на боротьбу з цим вірусом, який здатний передбачити послідовність вірусу SARS-CoV-2 за кілька секунд, відповідну інформацію для створення нового типу вакцини з месенджером РНК.

В інших сферах, таких як створення нових ліків, була розроблена система, яка дозволяє обчислювати тривимірну форму білка за амінокислотними послідовностями. Якщо білки згортаються, це вважається однією з головних проблем біології. Цей алгоритм може передбачати складні структури, таким чином допомагаючи вивчити, як працюють молекули, щоб створювати нові ліки.