ИИ и машинное обучение

Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении | Будущее искусственного интеллекта в медицине в 2023 году

Получите подробную информацию о том, как искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения и медицины.

будущее искусственного интеллекта в здравоохранении
Содержание скрывать

Получите подробную информацию о том, как искусственный интеллект меняет будущее здравоохранения и медицины.

ИИ в здравоохранении является отличным дополнением к управлению информацией как для врачей, так и для пациентов. 

Глобальная пандемия выявила лазейки в секторе здравоохранения. Многочисленные поставщики медицинских услуг и правительства по всему миру инвестировали в цифровые решения для преодоления общих проблем и препятствий. Мы уже начинаем видеть применение искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, выходящее за рамки моделей прогнозирования заболеваний. 

Новое поколение инструментов на основе искусственного интеллекта позволит сектору здравоохранения диагностировать пациентов и улучшать результаты с меньшими затратами. Системы на базе искусственного интеллекта могут выполнять большинство задач, которые раньше контролировались людьми. ИИ может делать это быстрее и дешевле. В большом количестве исследований ИИ доказал свою эффективность, равную или даже лучшую, чем у людей. 

А когда дело доходит до медицинской диагностики, ИИ все чаще помогает врачам и другим специалистам в области здравоохранения. С помощью алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте, рентгенологи могут обнаружить опасные опухоли и порекомендовать, как разработать альтернативные стратегии дорогостоящего лечения. Однако для полной замены людей ИИ в секторе здравоохранения потребуется немало времени. 

Термин искусственный интеллект относится к набору технологий. Точные функции и особенности этих технологий существенно различаются. Вот несколько способов, которыми ИИ влияет на сектор здравоохранения. 

Крупнейшие компании в мире, занимающиеся искусственным интеллектом

Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении: потенциальные применения и влияние

Будущее ИИ в здравоохранении может включать в себя как простые, так и сложные рабочие места. Так же, как ИИ становится повсеместным в таких областях, как смартфоны и цепочки поставок, он также вызывает значительные изменения в приложения для здравоохранения. В здравоохранении применение ИИ можно разделить на следующие типы. 

  • Ориентированный на пациента искусственный интеллект 
  • Административный ИИ
  • Оперативный ИИ
  • Клинический ИИ 

Будущее сулит интересную роль ИИ. Например, ходят предположения, что ИИ может отвечать на телефонные звонки и помогать пациентам назначать встречи. ИИ также поможет просмотреть медицинские записи и текущие тенденции, связанные с сектором здравоохранения. От интерпретации рентгенологических изображений до постановки клинических диагнозов — искусственный интеллект останется в здравоохранении. Давайте взглянем на будущее искусственного интеллекта в медицинской сфере. 

  • Обзор искусственного интеллекта, машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) в сфере здравоохранения.
  • Настоящее и будущее применение в здравоохранении 
  • Влияние ИИ на пациентов, персонал больниц и фармацевтическую промышленность 
  • Как может развиваться будущее искусственного интеллекта в здравоохранении 

У медицинских работников нет причин бояться ИИ 

Это правда, что ИИ повлияет на рабочий механизм многих людей в сфере здравоохранения. Однако вам, как работнику здравоохранения, не следует бояться применения ИИ. Это потому, что меньше шансов, что машины заменят людей в медицинском секторе. 

Одной из ключевых особенностей ИИ является его способность выявлять закономерности. Похвально также оценивать огромные объемы данных, чтобы распознать то, что люди не способны обнаружить. Напротив, мы, люди, преуспеваем в мудрости, творчестве, сочувствии и т. д. Другими словами, люди и ИИ должны активно сотрудничать, чтобы сделать систему здравоохранения прозрачной. 

Чтобы адаптироваться к постоянно меняющимся проблемам в здравоохранении, заинтересованные стороны и лица, принимающие решения, должны расширить внедрение ИИ. Более того, им следует организовывать регулярные мастер-классы и семинары для обучения медицинских работников роли искусственного интеллекта в медицинском секторе.  

Почему сектор здравоохранения до сих пор не интегрировал искусственный интеллект должным образом?

Если быть точным, сектору здравоохранения предстоит пройти долгий путь, чтобы интегрировать ИИ в систему. Внедрение ИИ во многом зависит от понимания лидерами возможностей ИИ и анализа того, как он может повысить ценность. Всегда помните, что ценность, получаемая от ИИ, не связана с технологиями. Это обусловлено развитием клинических рабочих процессов и операционных процессов. Вот каким образом ИИ повышает ценность системы здравоохранения. 

  • Это повышает ценность за счет автоматизации выполнения общих процессов в секторе здравоохранения. Автоматизация подразумевает упрощение повторяющейся работы, выполняемой людьми. 
  • Самая большая часть современного здравоохранения – это аугментация. Идея аугментации заключается в оптимизации сотрудничества между людьми и ИИ. 

Большинство экспертов полагают, что высокопоставленным лицам, принимающим решения в сфере здравоохранения, не нужно понимать механизм работы ИИ. Они должны знать силу и потенциал ИИ. Они должны знать, как ИИ может помочь им более эффективно предлагать индивидуальный уход за пациентами. 

Общие преимущества искусственного интеллекта в здравоохранении

От самообслуживания пациентов до чат-ботов — искусственный интеллект изменит индустрию здравоохранения на благо пользователей. С ростом внедрения ИИ мы можем увидеть внедрение CAD в диагностике пациентов. 

Поставщики медицинских услуг с помощью ИИ могут оптимизировать общий процесс анализа данных изображений. НЛП и МО уже применяются в секторе здравоохранения. Они предлагают многообещающие результаты. Однако с внедрением ИИ мы можем заметить:

  • Общее улучшение качества медицинской помощи и производительности клиники. 
  • Расширение взаимодействия между пациентами 
  •  Упрощение доступа ко всем категориям пациентов 
  • Персонализация медицинских процедур 

В настоящее время большинство людей опасаются эффективности системы здравоохранения. Пандемия уже нанесла ущерб репутации отрасли здравоохранения. Лучший способ преодолеть этот ущерб и восстановить имидж сектора здравоохранения — внедрить искусственный интеллект. 

Однако внедрить ИИ во всем секторе будет не так-то просто. Вот некоторые проблемы внедрения ИИ в секторе здравоохранения. 

  • Цифровизация и консолидация данных 
  • Обновление регламента на основе ИИ 
  • Подготовка пациентов к новейшим методам лечения на основе ИИ. 
  • Несоответствующая экспертиза 
  • Человеческое вмешательство 

Здесь стоит упомянуть, что ИИ может внести значительный вклад в общие активы здравоохранения. Один из лучших способов реализовать потенциал ИИ — коллективное использование каждой технологии. 

Это приведет к повышению удовлетворенности пациентов. Считается, что интеграция ИИ в здравоохранение может сделать систему более продвинутой. Будем надеяться, что в будущем ИИ поможет сектору здравоохранения достичь новых целей. 

Искусственный интеллект в здравоохранении подразумевает использование сложных алгоритмов, которые управляют выполнением конкретных действий. Когда исследователи, врачи и учёные вводят данные в компьютеры, недавно разработанные алгоритмы могут исследовать, понимать и даже предлагать средства лечения сложных проблем. медицинские проблемы.

искусственный интеллект имеет множество применений в здравоохранении. Это все, что мы знаем. Мы также признаем, что недавно начали понимать концепцию того, чего может добиться искусственный интеллект в сфере здравоохранения. Это одновременно невероятно и захватывающе.

Тенденции промышленной автоматизации 2022 | Новые технологические тенденции в промышленной автоматизации

3 категории ИИ в сфере здравоохранения

В здравоохранении существует три различных типа приложений ИИ. Приложения в здравоохранении делятся на три основные категории, поскольку ИИ проникает во все: от смартфонов до цепочек поставок.

  1. ИИ с акцентом на пациентов
  2. ИИ, отвечающий потребностям врачей
  3. ИИ с упором на управление и операции

Все: от ответа на звонки до истории болезни пациента, популяционной статистики и данных, создания терапевтических лекарств и устройств, чтения радиологических изображений, установления клинического диагноза и планов лечения и даже общения с пациентами, может стать частью будущего ИИ в здравоохранении.

Лучший практический пример машинного обучения из реальной повседневной жизни

Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении включает в себя:

  • Искусственный интеллект и машинное обучение обсуждаются с точки зрения здравоохранения.
  • Применение в здравоохранении сейчас и в будущем, а также их актуальность для пациентов, врачей и фармацевтической промышленности.
  • Взгляд на то, как ИИ в здравоохранении может развиваться в течение следующего десятилетия, поскольку новые технологии меняют практику медицины и здравоохранения.

Благотворное влияние искусственного интеллекта в здравоохранении

От самообслуживания пациентов до чат-ботов, САПР-системы для диагностики и анализа данных визуализации для поиска молекул-кандидатов в исследованиях лекарств ИИ уже повышает скорость и простоту, снижает затраты и ошибки, а также упрощает получение необходимого лечения для большего числа пациентов.

Хотя НЛП и МО уже используются в здравоохранении, они станут более важными, поскольку обладают способностью:

  • Повышайте производительность и уровень медицинского обслуживания поставщиков и врачей.
  • Улучшите участие пациентов в собственном лечении и облегчите им получение медицинской помощи.
  • Разрабатывайте инновационные фармакологические методы лечения быстрее и с меньшими затратами.
  • Используйте аналитику для доступа к важным, но неизведанным источникам некодифицированных клинических данных для персонализации медицинского лечения.

Несмотря на то, что технология искусственного интеллекта имеет огромную ценность, еще большую перспективу скрывают преимущества, которые могут быть достигнуты, когда они используются на всех этапах лечения пациентов: от диагностики до лечения и непрерывного поддержания здоровья.

Важность машинного обучения в повседневной жизни

Уроки, извлеченные из внедрения ИИ в здравоохранении и медицине

Мы предлагаем следующие идеи, основанные на нашем опыте работы с клиентами по приложениям ИИ в здравоохранении:

  • Уделите больше времени и денег для раннего внедрения: даже простые проекты требуют больше времени и усилий для утверждения затрат и выгод.
  • Использование доступных технологий и ограничение модификаций снижает расходы.
  • Создавайте системы, способные обрабатывать типичные длины и объемы транзакций, а также обрабатывать более длинные транзакции и максимальные рабочие нагрузки.
  • Следует включать в работу специалистов, имеющих как технологический, так и медицинский опыт, поскольку они будут лучше понимать требования и предпочтения клиентов, а также технологические решения.

Подготовка к будущему искусственного интеллекта в здравоохранении

В медицинской отрасли искусственный интеллект фокусируется на анализе и понимании больших наборов данных, чтобы помочь врачам принимать более правильные решения, эффективно управлять данными пациентов, создавать индивидуальные методы лечения на основе сложных наборов данных и открывать новые лекарства.

Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих невероятных случаев применения.

Поддержка клинических решений

ИИ в здравоохранении может быть полезен Поддержка клинических решений, что позволяет врачам быстрее принимать правильные решения, распознавая закономерности проблем со здоровьем значительно точнее, чем это может сделать человеческий мозг. В секторе, где затраченное время и принятые решения могут изменить жизнь пациентов, экономия времени и обнаружение проблем имеют важное значение.

 Управление информацией

Искусственный интеллект в здравоохранении — это фантастический актив для управления информацией как для врачей, так и для пациентов. Пациенты экономят время и деньги, обращаясь к врачам раньше, снижая нагрузку на медицинских работников и повышая комфорт пациентов. Врачи также могут использовать учебные модули на основе ИИ, чтобы расширить свои знания и таланты на работе, подчеркивая преимущества анализа данных ИИ в здравоохранении.

Эволюция искусственного интеллекта в здравоохранении и медицине к 2030 году

  • К 2030 году ИИ получит доступ ко многим источникам данных, чтобы показывать тенденции заболеваний и улучшать терапию и уход.
  • Системы здравоохранения смогут прогнозировать риск развития у человека определенных заболеваний и предлагать способы их избежать.
  • ИИ улучшит больницы и системы здравоохранения, сократив время ожидания пациентов и повысив эффективность.

Растущее распространение технологий повлияло практически на все аспекты нашей жизни, включая здоровье и здравоохранение. Искусственный интеллект (ИИ) уже начал менять ИИ в будущем здравоохранения, и его влияние на опыт пациентов будет очевидным в течение следующих 20 лет.

Врачи и исследователи обращаются к ИИ, чтобы помочь в обучении, исследованиях, раннем распознавании, диагностике, лечении и даже уходе в конце жизни, что делает его самой быстрорастущей областью инвестиций в здравоохранение. Системы здравоохранения во всем мире, включая Национальная служба здравоохранения (NHS) в Соединенном Королевстве уже использовали программы ИИ-помощников в области здравоохранения для улучшения клинического процесса, используя приложения и онлайн-программы для предоставления пациентам информации об их симптомах и даже для облегчения встреч с врачами.

Однако переход к технологическим решениям означает быстрый рост количества собираемых конфиденциальных данных пациентов, что заставляет некоторых членов выражать беспокойство по поводу конфиденциальности электронных медицинских записей, особенно в эпоху, когда взломы настолько распространены.

Как ИИ сегодня используется в здравоохранении?

Искусственный интеллект меняет правила игры в сфере здравоохранения во многих отношениях. Вот несколько примеров, которые используются до сих пор:

  1. Радиология

Для автоматизации анализа изображений и диагностики создаются системы искусственного интеллекта (ИИ). Это может помочь радиологу выделить интересующие области на сканировании, повысить эффективность и уменьшить количество человеческих ошибок. Также возможны полностью автоматизированные методы, которые считывают и интерпретируют результаты сканирования без участия человека, что позволяет осуществлять немедленную интерпретацию в малообеспеченных общинах или в нерабочее время.

  1. Обнаружение лекарств
будущее искусственного интеллекта в здравоохранении
Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) разрабатываются для обнаружения скрытых возможных методов лечения из обширных баз данных информации о существующих лекарствах, которые могут быть изменены для лечения неотложных опасностей, таких как вирус Эбола. Это может повысить эффективность разработки лекарств и показатели успеха, ускоряя процесс вывода на рынок новых методов лечения в ответ на угрозу смертельных заболеваний.

  1. Идентификация рисков для пациентов

Системы искусственного интеллекта могут оказывать поддержку врачам в режиме реального времени, анализируя огромные объемы предыдущих медицинских данных, чтобы помочь выявить пациентов из группы риска. Риски повторной госпитализации в настоящее время находятся в центре внимания: выявляются пациенты, у которых больше шансов вернуться в больницу в течение 30 дней после выписки.

  1. Первая помощь

Некоторые организации разрабатывают системы непосредственного обращения к пациентам для оценки и предоставления рекомендаций посредством голоса или чата. Это позволяет быстро отвечать на основные вопросы и заболевания. Это может помочь людям избежать ненужных визитов к врачу, снизить нагрузку на врачей первичной медико-санитарной помощи, а также, в случае некоторых заболеваний, предоставить базовые консультации, которые в противном случае были бы недоступны для тех, кто живет в сельских или заброшенных регионах. Хотя принцип ясен, проверка по-прежнему необходима для подтверждения безопасности пациентов.

Ограничения ИИ в здравоохранении

Хотя ИИ в здравоохранении имеет огромный потенциал, существует ряд признанных ограничений, как и в случае с другими технологическими разработками.

  1. Проблемы усыновления с самого начала

Проблемы, вызывающие трудности, являются обычным явлением при внедрении новой технологии, но их необходимо преодолеть, чтобы ИИ мог широко использоваться в здравоохранении.

В конечном итоге внедрение ИИ привлечет инвесторов, которые будут вкладывать средства в ИИ, а успешные тематические исследования следует рекламировать и предоставлять для вдохновения в будущем. Чтобы начать эти тематические исследования, некоторым предприятиям здравоохранения придется стать их первопроходцами.

  1. Вопросы конфиденциальности данных

По своей природе конфиденциальность в сфере здравоохранения является особенно деликатной и конфиденциальной.

Должны быть созданы системы, обеспечивающие конфиденциальность данных и защиту от хакеров, чтобы обеспечить высочайший уровень доверия к технологии. К сожалению, хакерские атаки по-прежнему широко распространены, как было показано ранее, когда UW Medicine просочилась в сеть 1 миллион записей пациентов.

Однако вопросы конфиденциальности не должны препятствовать использованию искусственного интеллекта в здравоохранении.

  1.  Соответствие нормам

HIPAA и ряд других правил в отношении данных пациентов должны быть одобрены регулирующими органами, такими как FDA, чтобы проверить соответствие правительственным критериям. Безопасность HIPAA сталкивается с проблемой совместного использования данных в нескольких базах данных, и в этих областях необходимо проявлять осторожность, если мы хотим, чтобы будущие достижения были успешными. Признано, что действующие правила и положения являются препятствием для внедрения ИИ, поскольку ожидается, что организации, создающие программное обеспечение и, следовательно, ИИ, также будут соответствовать требованиям Hitrust.

  1.  Сложность «Черный ящик»

Глубокое обучение, искусственный интеллект и машинное обучение не способны задать вопрос «почему?» В результате логика суждений оказывается неоправданной, что требует большого количества догадок в процессе принятия решений.

  1. Простота в использовании и четкий вывод

Система невероятно проста в использовании и установке, не требует обучения оператора и включает стандартные форматы вывода, которые легко соединяются с другими медицинскими приложениями и системами медицинской документации.

Четкий вывод системы обеспечивает 60 секунд, чтобы определить, достаточно ли качество исследования. Дальнейшие действия, такие как перечитывание оценщиком, телеконсультация и/или направление к специалисту. офтальмолог, может быть показан при наличии признаков референтной ДР.

Заключение

Учитывая ряд проблем, которые необходимо решить, включая хорошо документированные факторы, такие как старение населения и рост заболеваемости хроническими заболеваниями, необходимость в более творческих решениях в области здравоохранения очевидна. Несмотря на значительное внимание средств массовой информации, решения на базе искусственного интеллекта потребовали лишь незначительных усилий для решения важных проблем и еще не оказали существенного общего влияния на глобальный бизнес в сфере здравоохранения. Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении кажется весьма непредсказуемым. Многие критические препятствия могут быть преодолены в ближайшие годы, и это потенциально может сыграть жизненно важную роль в работе будущих систем здравоохранения, дополняя клинические ресурсы и обеспечивая наилучшие результаты для пациентов.

Оставьте комментарий

Translate »