Какие преимущества искусственного интеллекта в медицине?

Этот рост был обусловлен важными достижениями, которые эта технология достигла за последние годы и которая смогла обеспечить решение для нужд современных пациентов, изменив медицину, которую мы знаем сегодня.

Уже в 2016 году 86% организаций, оказывающих медицинские услуги, использовали ИИ, как отмечено в отчете CB Insights. Эта тенденция, которая началась много лет назад, была усилена тем, что ожидается, что к 2025 году системы искусственного интеллекта смогут самостоятельно реагировать на специфические проблемы пациентов, особенно после кризиса в здравоохранении. Таким образом, здравоохранение может превратиться в полностью персонализированное управление.

Искусственный интеллект в медицине

Использование этой технологии в медицине предполагает использование моделей машинного обучения для анализа медицинских данных, собранных с помощью других инструментов, таких как Big Data, и вывод шаблонов, которые помогают улучшить результаты и опыт пациентов. Благодаря последним технологическим достижениям, вызванным COVID-19, ИИ стал неотъемлемой частью современного здравоохранения.

Сегодня наиболее распространенными приложениями машинного обучения в медицинских учреждениях является поддержка клинических решений и аналитика изображений. Инструменты поддержки клинических решений помогают практикующим врачам разрабатывать лечение на основе результатов. Он также используется в медицинской визуализации анализа КТ, рентгеновских лучей, МРТ и других изображений на наличие поражений или других радиологических находок человека.

Вызовы, связанные с пандемией COVID-19, повлекли за собой технологическую эволюцию в секторе здравоохранения. Многие системы здравоохранения и организаций начали интегрировать технологии с поддержкой искусственного интеллекта, такие как алгоритмы, предназначенные для мониторинга и анализа пациентов с коронавирусом.

AI предлагает большие возможности и преимущества в медицинском обслуживании. В медицинской среде немногие сомневаются, что эта технология станет фундаментальной частью цифровых систем здравоохранения, формируя и поддерживая современную медицину.

Преимущества ИИ для здоровья

Есть много примеров, когда применение искусственного интеллекта в медицине может принести пользу как сектору здравоохранения, так и обществу в целом, или путем ускорения темпов исследований, или помощи клиницистам в улучшении принятия решений по лечению или диагностике.

Раннее выявление и диагностика заболеваний: модели машинного обучения можно использовать для наблюдения за симптомами пациентов и оповещения врачей о повышении определенных рисков. Эта технология может собирать данные с медицинских устройств и находить более сложные условия.

Персонализированный дизайн лечения: модели ИИ могут изучать и сохранять ссылки, которые являются большим потенциалом для персонализированного лечения в режиме реального времени. Медицинские услуги могут предложить пациентам круглосуточный доступ к виртуальному ассистенту с искусственным интеллектом. Эта система может отвечать на вопросы на основе истории болезни пациента, предпочтений и личных потребностей.

Эффективность клинических испытаний: развитие технологии может помочь ускорить время клинических испытаний, обеспечивая более быстрый поиск медицинских кодов, присвоенных результатам пациентов.

Ускорение разработки: искусственный интеллект может помочь снизить затраты на разработку нового лекарства, главным образом через два фактора. Во-первых, он способен улучшать дизайн лекарства и находить перспективные комбинации лекарств. Кроме того, он может решить многие проблемы, которые Big Data ставят перед сферой наук о жизни.

Уменьшение ошибок в диагностической визуализации: искусственный интеллект уже сегодня играет решающую роль в медицинской визуализации. Так же эффективен, как и человеческие радиологи, он может выявить ранние признаки рака молочной железы или других заболеваний.

Новые применения ИИ в медицине

Новые применения искусственного интеллекта в медицине изменяют способ понимания ухода за пациентами, что, несомненно, революционизирует этот сектор. Например, использование методов глубокого обучения в сочетании с инструментами искусственного интеллекта для выявления поражений легких, вызванных COVID-19 путем сегментации 3D-изображений с КТ.

Также разработано программное обеспечение для прогнозирования и отслеживания развития инфекционных заболеваний в режиме реального времени, поэтому это стало таким важным во время пандемии коронавируса. В этом же ключе создан алгоритм, ориентированный на борьбу с этим вирусом, способный предусмотреть последовательность вируса SARS-CoV-2 за несколько секунд, соответствующую информацию для создания нового типа вакцины с мессенджером РНК.

В других областях, таких как создание нового лекарства, была разработана система, позволяющая вычислять трехмерную форму белка по аминокислотным последовательностям. Если белки сворачиваются, это считается одной из основных проблем биологии. Этот алгоритм может предусматривать сложные структуры, таким образом помогая изучить, как работают молекулы для создания нового лекарства.