Чакаецца, што штучны інтэлект стане сілай трансфармацыі ў галіне аховы здароўя.Такім чынам, якую карысць атрымліваюць лекары і пацыенты ад уздзеяння інструментаў, якія кіруюцца штучным інтэлектам?
Сучасная галіна аховы здароўя вельмі развітая і можа ўнесці некаторыя сур'ёзныя змены.Ад хранічных захворванняў і раку да радыялогіі і ацэнкі рызыкі, галіна аховы здароўя, падобна, мае незлічоныя магчымасці для выкарыстання тэхналогій для разгортвання больш дакладных, эфектыўных і дзейсных мерапрыемстваў у сыходзе за пацыентамі.
З развіццём тэхналогій пацыенты прад'яўляюць усё больш высокія патрабаванні да лекараў, і колькасць даступных дадзеных працягвае расці з пагрозлівай хуткасцю.Штучны інтэлект стане рухавіком для пастаяннага паляпшэння медыцынскай дапамогі.
У параўнанні з традыцыйным аналізам і клінічнымі тэхналогіямі прыняцця рашэнняў, штучны інтэлект мае шмат пераваг.Калі алгарытм навучання ўзаемадзейнічае з навучальнымі дадзенымі, ён можа стаць больш дакладным, дазваляючы лекарам атрымаць беспрэцэдэнтную інфармацыю аб дыягностыцы, працэсе сястрынскага догляду, варыябельнасці лячэння і выніках пацыентаў.
У 2018 годзе на Сусветным форуме медыцынскіх інавацый штучнага інтэлекту (wmif), які праводзіцца Partners Healthcare, даследчыкі-медыкі і клінічныя эксперты расказалі аб тэхналогіях і галінах медыцынскай індустрыі, якія, хутчэй за ўсё, акажуць істотны ўплыў на прыняцце штучнага інтэлекту ў наступным годзе. дзесяцігоддзе.
Эн Кіблансі, доктар медыцынскіх навук, кіраўнік карпарацыі wmif у 2018 годзе, і доктар медыцынскіх навук Грэг Мейер, галоўны акадэмічны дырэктар Partners Healthcare, сказалі, што гэты від "падрыўной дзейнасці", прыняты ва ўсіх сферах прамысловасці, можа прынесці значную карысць пацыентам і мае шырокі патэнцыял поспеху ў бізнэсе.
З дапамогай экспертаў з партнёрскай сферы аховы здароўя, у тым ліку доктара Кіта Драйера, прафесара Гарвардскай медыцынскай школы (HMS), галоўнага спецыяліста па навуцы дадзеных партнёраў, і доктара Кэтрын Андрэол, дырэктара па стратэгіі даследаванняў і аперацый Масачусецкай бальніцы (MGH) , прапанаваў 12 спосабаў, як штучны інтэлект зробіць рэвалюцыю ў медыцынскіх паслугах і навуцы.
1. Уніфікуйце мысленне і машыну праз інтэрфейс мазговага кампутара
Выкарыстанне камп'ютара для зносін - не новая ідэя, але стварэнне прамога інтэрфейсу паміж тэхналогіяй і чалавечым мысленнем без клавіятуры, мышы і дысплея - гэта перадавая вобласць даследаванняў, якая мае важнае прымяненне для некаторых пацыентаў.
Захворванні нервовай сістэмы і траўмы могуць прывесці да таго, што некаторыя пацыенты страцяць здольнасць да змястоўнай размовы, руху і ўзаемадзеяння з іншымі людзьмі і навакольным асяроддзем.Мазгавы камп'ютэрны інтэрфейс (BCI), які падтрымліваецца штучным інтэлектам, можа аднавіць гэтыя асноўныя ўражанні для пацыентаў, якія занепакоеныя стратай гэтых функцый назаўжды.
«Калі я ўбачу пацыента ў аддзяленні інтэнсіўнай тэрапіі неўралогіі, які раптоўна страціў здольнасць дзейнічаць або гаварыць, я спадзяюся аднавіць яго здольнасць мець зносіны на наступны дзень», — сказаў Лей Хохберг, доктар медыцынскіх навук, дырэктар цэнтра нейратэхналогій і нейрарэабілітацыі ў Масачусэтская агульная бальніца (MGH).Выкарыстоўваючы мазгавы камп'ютарны інтэрфейс (BCI) і штучны інтэлект, мы можам актываваць нервы, звязаныя з рухам рук, і мы павінны мець магчымасць прымусіць пацыента мець зносіны з іншымі па меншай меры пяць разоў за ўвесь час дзейнасці, напрыклад, з выкарыстаннем паўсюдных камунікацыйных тэхналогій, такіх як як планшэтныя кампутары або мабільныя тэлефоны."
Камп'ютэрны інтэрфейс мозгу можа значна палепшыць якасць жыцця пацыентаў з бакавым аміятрафічным склерозам (БАС), інсультам або сіндромам атрэзіі, а таксама 500 000 пацыентаў з пашкоджаннямі спіннога мозгу па ўсім свеце кожны год.
2.Распрацуйце радыяцыйныя прылады наступнага пакалення
Выявы радыяцыі, атрыманыя з дапамогай магнітна-рэзананснай тамаграфіі (МРТ), КТ і рэнтгенаўскіх прамянёў, забяспечваюць неінвазіўную бачнасць унутранай часткі чалавечага цела.Аднак многія дыягнастычныя працэдуры па-ранейшаму абапіраюцца на фізічныя ўзоры тканін, атрыманыя пры біяпсіі, якая мае рызыку заражэння.
Эксперты прагназуюць, што ў некаторых выпадках штучны інтэлект дазволіць наступным пакаленням радыялагічных інструментаў быць дастаткова дакладнымі і падрабязнымі, каб замяніць попыт на ўзоры жывых тканін.
Аляксандра Голбі, доктар медыцынскіх навук, дырэктар аддзела нейрахірургіі з выявай у жаночай бальніцы Брыгама (BWh), сказала: «Мы хочам аб'яднаць групу дыягнастычных візуалізацый з хірургамі або інтэрвенцыйнымі рэнтгенолагамі і патолагаанатамамі, але гэта вялізная задача для розных каманд дасягнуць супрацоўніцтва і ўзгодненасць мэтаў. Калі мы хочам, каб радыялогія прадастаўляла інфармацыю, даступную ў цяперашні час з узораў тканін, тады мы павінны быць у стане дасягнуць вельмі блізкіх стандартаў, каб ведаць асноўныя факты любога дадзенага пікселя ".
Поспех у гэтым працэсе можа дазволіць клініцыстам больш дакладна зразумець агульную прадукцыйнасць пухліны, а не прымаць рашэнні аб лячэнні на аснове невялікай часткі атрыбутаў злаякаснай пухліны.
Штучны інтэлект таксама можа лепш вызначыць інвазіўнасць рака і больш правільна вызначыць мэту лячэння.Акрамя таго, штучны інтэлект дапамагае рэалізаваць «віртуальную біяпсію» і прасоўваць інавацыі ў галіне радыялогіі, якая імкнецца да выкарыстання алгарытмаў на аснове малюнкаў для характарыстыкі фенатыпічных і генетычных характарыстык пухлін.
3. Пашырэнне медыцынскіх паслуг у раёнах, якія не абслугоўваюцца або развіваюцца
Адсутнасць падрыхтаваных медыцынскіх работнікаў у краінах, якія развіваюцца, у тым ліку тэхнікаў УГД і рэнтгенолагаў, значна знізіць шанцы выкарыстання медыцынскіх паслуг для выратавання жыцця пацыентаў.
На сустрэчы было адзначана, што ў шасці бальніцах Бостана са знакамітай Лонгвуд-авеню працуе больш рэнтгенолагаў, чым ва ўсіх бальніцах Заходняй Афрыкі.
Штучны інтэлект можа дапамагчы змякчыць наступствы крытычнай недахопу клініцыстаў, узяўшы на сябе некаторыя дыягнастычныя абавязкі, якія звычайна ўскладаюцца на людзей.
Напрыклад, інструмент візуалізацыі штучнага інтэлекту можа выкарыстоўваць рэнтген грудной клеткі для вывучэння сімптомаў туберкулёзу, звычайна з той жа дакладнасцю, што і лекар.Гэтую функцыю можна разгарнуць праз прыкладанне для пастаўшчыкоў у раёнах з беднымі рэсурсамі, памяншаючы патрэбу ў вопытных дыягнастычных рэнтгенолагах.
"Гэта тэхналогія мае вялікі патэнцыял для паляпшэння аховы здароўя", - сказаў доктар Джаяшры Калпаці Крамер, асістэнт неўралогіі і дацэнт кафедры радыялогіі Масачусецкай бальніцы (MGH).
Аднак распрацоўшчыкі алгарытму штучнага інтэлекту павінны ўважліва ўлічваць той факт, што людзі розных нацыянальнасцей і рэгіёнаў могуць мець унікальныя фізіялагічныя і экалагічныя фактары, якія могуць паўплываць на праходжанне захворвання.
"Напрыклад, насельніцтва, пацярпелае ад хваробы ў Індыі, можа моцна адрознівацца ад насельніцтва Злучаных Штатаў", - сказала яна.Калі мы распрацоўваем гэтыя алгарытмы, вельмі важна пераканацца, што дадзеныя адлюстроўваюць праявы захворвання і разнастайнасць насельніцтва.Мы можам не толькі распрацаваць алгарытмы на аснове адной папуляцыі, але і спадзявацца, што яна можа адыграць пэўную ролю ў іншых папуляцыях."
4. Паменшыце нагрузку на выкарыстанне электронных медыцынскіх дакументаў
Электронная медыцынская карта (яе) адыграла важную ролю ў лічбавым шляху індустрыі аховы здароўя, але гэтая трансфармацыя прынесла шматлікія праблемы, звязаныя з кагнітыўнай перагрузкай, бясконцымі дакументамі і стомленасцю карыстальнікаў.
Распрацоўшчыкі электроннай карты здароўя (яе) зараз выкарыстоўваюць штучны інтэлект для стварэння больш інтуітыўна зразумелага інтэрфейсу і аўтаматызацыі працэдур, якія займаюць шмат часу карыстальніка.
Доктар Адам Ландман, віцэ-прэзідэнт і галоўны інфармацыйны дырэктар Brigham Health, сказаў, што карыстальнікі марнуюць большую частку часу на выкананне трох задач: клінічная дакументацыя, увод заказаў і сартаванне паштовых скрынь.Распазнаванне маўлення і дыктоўка могуць дапамагчы палепшыць апрацоўку клінічных дакументаў, але інструментаў апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) можа быць недастаткова.
«Я думаю, што, магчыма, варта быць больш смелым і разгледзець некаторыя змены, такія як выкарыстанне відэазапісу для клінічнага лячэння, гэтак жа, як паліцыя носіць камеры», - сказаў Ландман.Затым штучны інтэлект і машыннае навучанне могуць выкарыстоўвацца для індэксацыі гэтых відэа для далейшага пошуку.Гэтак жа, як Siri і Alexa, якія выкарыстоўваюць памочнікаў са штучным інтэлектам дома, у будучыні віртуальныя памочнікі будуць дастаўлены да ложка пацыентаў, што дазволіць клініцыстам выкарыстоўваць убудаваны інтэлект для ўводу медыцынскіх загадаў."
Штучны інтэлект таксама можа дапамагчы апрацоўваць звычайныя запыты з паштовай скрыні, такія як дабаўкі да лекаў і апавяшчэнне аб выніках.Гэта таксама можа дапамагчы вызначыць прыярытэты задач, якія сапраўды патрабуюць увагі клініцыстаў, палягчаючы пацыентам апрацоўку спісаў спраў, дадаў Лэндман.
5. Рызыка ўстойлівасці да антыбіётыкаў
Устойлівасць да антыбіётыкаў з'яўляецца ўсё большай пагрозай для чалавека, таму што празмернае выкарыстанне гэтых ключавых прэпаратаў можа прывесці да эвалюцыі супербактэрый, якія больш не рэагуюць на лячэнне.Устойлівыя да некалькіх лекаў бактэрыі могуць нанесці сур'ёзную шкоду бальнічным асяроддзі, штогод забіваючы дзясяткі тысяч пацыентаў.Толькі Clostridium difficile каштуе сістэме аховы здароўя ЗША каля 5 мільярдаў долараў у год і выклікае больш чым 30 000 смерцяў.
Дадзеныя EHR дапамагаюць вызначыць схемы інфекцыі і падкрэсліць рызыку да таго, як у пацыента пачнуць праяўляцца сімптомы.Выкарыстанне інструментаў машыннага навучання і штучнага інтэлекту для правядзення гэтых аналізаў можа павысіць іх дакладнасць і стварыць больш хуткія і дакладныя абвесткі для пастаўшчыкоў медыцынскіх паслуг.
«Інструменты штучнага інтэлекту могуць апраўдаць чаканні па барацьбе з інфекцыямі і ўстойлівасці да антыбіётыкаў», — сказала доктар Эрыка Шэной, намеснік дырэктара па барацьбе з інфекцыямі ў Масачусэтскай бальніцы (MGH).Калі яны гэтага не зробяць, то ўсе пацерпяць няўдачу.Паколькі бальніцы маюць шмат дадзеных EHR, калі яны не выкарыстоўваюць іх у поўнай меры, калі яны не ствараюць галіны, якія больш разумныя і хуткія ў распрацоўцы клінічных выпрабаванняў, і калі яны не выкарыстоўваюць EHR, якія ствараюць гэтыя даныя, іх чакае няўдача."
6. Стварыце больш дакладны аналіз паталагічных малюнкаў
Доктар Джэфры Голдэн, загадчык аддзялення паталогіі жаночай бальніцы Брыгама (BWh) і прафесар паталогіі HMS, сказаў, што патолагаанатамы з'яўляюцца адной з найважнейшых крыніц дыягнастычных даных для поўнага спектру пастаўшчыкоў медыцынскіх паслуг.
"70% рашэнняў аб ахове здароўя заснаваныя на паталагічных выніках, і ад 70% да 75% усіх даных у EHR паходзяць з паталагічных вынікаў", - сказаў ён.І чым дакладней будуць вынікі, тым хутчэй будзе пастаўлены правільны дыягназ.Гэта мэта, якую лічбавая паталогія і штучны інтэлект маюць шанец дасягнуць."
Глыбокі аналіз узроўню пікселяў на вялікіх лічбавых малюнках дазваляе ўрачам распазнаваць тонкія адрозненні, якія могуць пазбегнуць вачэй чалавека.
«Цяпер мы падышлі да кропкі, дзе мы можам лепш ацаніць, ці будзе рак развівацца хутка або павольна, і як змяніць лячэнне пацыентаў на аснове алгарытмаў, а не клінічных стадый або гістапаталагічнай класіфікацыі», — сказаў Голдэн.Гэта будзе вялікі крок наперад."
Ён дадаў: «Інтэлектуальны інтэлект таксама можа павысіць прадукцыйнасць, выяўляючы ў слайдах асаблівасці, якія цікавяць, перш чым клініцысты праглядаюць даныя. ШІ можа фільтраваць слайды і накіроўваць нас да патрэбнага кантэнту, каб мы маглі ацаніць, што важна, а што не. Гэта паляпшае эфектыўнасць выкарыстання патолагаанатамаў і павышае каштоўнасць вывучэння імі кожнага выпадку».
Прынясіце інтэлект у медыцынскія прылады і машыны
Разумныя прылады авалодваюць спажывецкім асяроддзем і забяспечваюць розныя прылады: ад відэа ў рэжыме рэальнага часу ў халадзільніку да аўтамабіляў, якія выяўляюць адцягненне ўвагі кіроўцы.
У медыцынскім асяроддзі інтэлектуальныя прылады неабходныя для назірання за пацыентамі ў аддзяленнях інтэнсіўнай тэрапіі і ў іншых месцах.Выкарыстанне штучнага інтэлекту для павышэння здольнасці ідэнтыфікаваць пагаршэнне стану, напрыклад, паказваць, што сепсіс развіваецца, або ўспрыманне ўскладненняў можа значна палепшыць вынікі і можа знізіць выдаткі на лячэнне.
«Калі мы гаворым аб інтэграцыі розных даных у сістэму аховы здароўя, нам трэба інтэграваць і папярэджваць лекараў рэанімацыі аб неабходнасці ўмяшання як мага раней, і што аб'яднанне гэтых даных не з'яўляецца добрай рэччу, якую могуць зрабіць лекары-людзі», — сказаў Марк Міхальскі. , выканаўчы дырэктар навуковага цэнтра клінічных дадзеных BWh.Увядзенне разумных алгарытмаў у гэтыя прылады зніжае кагнітыўную нагрузку на лекараў і гарантуе, што пацыентам будзе аказана як мага больш хуткая дапамога."
8. прасоўванне імунатэрапіі для лячэння рака
Імунатэрапія - адзін з найбольш перспектыўных спосабаў лячэння рака.Выкарыстоўваючы ўласную імунную сістэму арганізма для атакі злаякасных пухлін, пацыенты могуць быць у стане пераадолець устойлівыя пухліны.Аднак толькі нешматлікія пацыенты рэагуюць на цяперашні рэжым імунатэрапіі, і анколагі да гэтага часу не маюць дакладнага і надзейнага метаду, каб вызначыць, якім пацыентам гэты рэжым прынясе карысць.
Алгарытмы машыннага навучання і іх здольнасць сінтэзаваць вельмі складаныя наборы даных могуць быць у стане высветліць унікальны генны склад асобных людзей і даць новыя магчымасці для мэтавай тэрапіі.
«Апошнім часам самай захапляльнай распрацоўкай сталі інгібітары кантрольных кропак, якія блакуюць вавёркі, якія выпрацоўваюцца некаторымі імуннымі клеткамі», — тлумачыць доктар Лонг Ле, дырэктар аддзела вылічальнай паталогіі і развіцця тэхналогій комплекснага дыягнастычнага цэнтра Масачусэтскай бальніцы (MGH).Але мы яшчэ не разумеем усіх праблем, якія вельмі складаныя.Нам, безумоўна, патрэбна больш дадзеных аб пацыентах.Гэтыя метады лячэння адносна новыя, таму не так шмат пацыентаў прымаюць іх.Такім чынам, незалежна ад таго, трэба нам інтэграваць даныя ў арганізацыі або ў некалькіх арганізацыях, гэта будзе ключавым фактарам у павелічэнні колькасці пацыентаў для кіравання працэсам мадэлявання."
9. Ператварыце электронныя медыцынскія запісы ў надзейныя прадказальнікі рызыкі
Электронная медыцынская карта (яе) - гэта скарбніца дадзеных пацыентаў, але для пастаўшчыкоў і распрацоўшчыкаў з'яўляецца пастаяннай праблемай здабываць і аналізаваць вялікую колькасць інфармацыі дакладным, своечасовым і надзейным спосабам.
Праблемы з якасцю і цэласнасцю даных у спалучэнні з блытанінай у фармаце даных, структураваным і неструктураваным уводам і няпоўнымі запісамі абцяжарваюць людзям дакладнае разуменне таго, як праводзіць значную стратыфікацыю рызыкі, прагнастычны аналіз і падтрымку клінічных прыняццяў рашэнняў.
Доктар Зіяд ОБЕРМАЙЕР, дацэнт кафедры неадкладнай медыцынскай дапамогі ў жаночай бальніцы Брыгама (BWh) і дацэнт Гарвардскай медыцынскай школы (HMS), сказаў: "Трэба зрабіць цяжкую працу, каб аб'яднаць дадзеныя ў адно месца. Але іншая праблема - зразумець, што людзі атрымліваюць, калі прагназуюць захворванне ў электронных картах здароўя (яе). Людзі могуць чуць, што алгарытмы штучнага інтэлекту могуць прадказваць дэпрэсію або інсульт, але выяўляюць, што яны насамрэч прадказваюць павелічэнне кошту інсульту. Гэта вельмі адрозніваецца ад сам сябе пагладзіць».
Ён працягнуў: «спадзяванне на вынікі МРТ, здаецца, дае больш канкрэтны набор даных. Але цяпер мы павінны падумаць, хто можа дазволіць сабе МРТ? Такім чынам, канчатковы прагноз не з'яўляецца чаканым вынікам».
ЯМР-аналіз стварыў шмат паспяховых інструментаў для ацэнкі рызыкі і стратыфікацыі, асабліва калі даследчыкі выкарыстоўваюць метады глыбокага навучання для выяўлення новых сувязей паміж, здавалася б, не звязанымі паміж сабой наборамі даных.
Тым не менш, OBERMEYER лічыць, што забеспячэнне таго, каб гэтыя алгарытмы не ідэнтыфікавалі зрушэнні, схаваныя ў дадзеных, мае вырашальнае значэнне для разгортвання інструментаў, якія могуць сапраўды палепшыць клінічную дапамогу.
"Самая вялікая праблема заключаецца ў тым, каб пераканацца, што мы дакладна ведаем, што мы прадказалі, перш чым мы пачнем адкрываць чорную скрыню і шукаць, як прадказаць", - сказаў ён.
10. Маніторынг стану здароўя праз носныя прылады і персанальныя прылады
Амаль усе спажыўцы цяпер могуць выкарыстоўваць датчыкі для збору даных аб каштоўнасці для здароўя.Ад смартфонаў з трэкерам крокаў да носных прылад, якія адсочваюць сардэчны рытм на працягу ўсяго дня, усё больш і больш даных пра здароўе можна згенераваць у любы час.
Збор і аналіз гэтых даных і дапаўненне інфармацыі, якую пацыенты прадастаўляюць праз прыкладанні і іншыя прылады хатняга маніторынгу, могуць даць унікальную перспектыву для здароўя людзей і натоўпу.
ШІ будзе адыгрываць важную ролю ў атрыманні дзейснай інфармацыі з гэтай вялікай і разнастайнай базы дадзеных.
Але доктар Амар Арнаут, нейрахірург Жаночай бальніцы Брыгама (BWh), дырэктар Цэнтра вылічальнай неўралогіі, сказаў, што можа спатрэбіцца дадатковая праца, каб дапамагчы пацыентам адаптавацца да гэтых інтымных дадзеных пастаяннага маніторынгу.
"Раней мы маглі даволі свабодна апрацоўваць лічбавыя дадзеныя", - сказаў ён.Але па меры ўцечкі дадзеных у Cambridge Analytics і Facebook людзі будуць усё больш і больш асцярожна ставіцца да таго, каму дзяліцца дадзенымі."
Пацыенты, як правіла, давяраюць сваім лекарам больш, чым буйным кампаніям, такім як Facebook, дадаў ён, што можа дапамагчы аблегчыць дыскамфорт ад прадастаўлення даных для буйнамаштабных даследчых праграм.
«Цалкам верагодна, што носныя даныя акажуць значны ўплыў, таму што ўвага людзей вельмі выпадковая, а сабраныя даныя вельмі грубыя», — сказаў Арнут.Дзякуючы бесперапыннаму збору падрабязных даных, даныя, хутчэй за ўсё, дапамогуць лекарам лепш даглядаць пацыентаў."
11.зрабіць смартфоны магутным інструментам дыягностыкі
Эксперты мяркуюць, што выявы, атрыманыя са смартфонаў і іншых рэсурсаў спажывецкага ўзроўню, стануць важным дадаткам да візуалізацыі клінічнай якасці, асабліва ў недастаткова абслугоўваных раёнах або краінах, якія развіваюцца, працягваючы выкарыстоўваць магутныя функцыі партатыўных прылад.
Якасць мабільнай камеры паляпшаецца з кожным годам, і яна можа ствараць выявы, якія можна выкарыстоўваць для аналізу алгарытму штучнага інтэлекту.Дэрматалогія і афтальмалогія з'яўляюцца першымі бенефіцыярамі гэтай тэндэнцыі.
Брытанскія даследчыкі нават распрацавалі інструмент для ідэнтыфікацыі хвароб развіцця шляхам аналізу малюнкаў дзіцячых твараў.Алгарытм можа выяўляць асобныя асаблівасці, такія як дзіцячая лінія ніжняй сківіцы, становішча вачэй і носа і іншыя атрыбуты, якія могуць паказваць на анамаліі твару.У цяперашні час інструмент можа супастаўляць агульныя выявы з больш чым 90 захворваннямі для падтрымкі клінічных прыняццяў.
Доктар Хадзі Шафі, дырэктар лабараторыі мікра/нанамедыцыны і лічбавай аховы здароўя жаночай бальніцы Брыгама (BWh), сказаў: «Большасць людзей абсталяваны магутнымі мабільнымі тэлефонамі з мноствам убудаваных розных датчыкаў. Гэта выдатная магчымасць для нас. Амаль усе гульцы індустрыі пачалі ствараць праграмнае і апаратнае забеспячэнне для штучнага інтэлекту ў сваіх прыладах. Гэта не выпадковасць. У нашым лічбавым свеце кожны дзень ствараецца больш за 2,5 мільёна тэрабайт даных. У галіне мабільных тэлефонаў вытворцы лічаць, што яны могуць выкарыстоўваць гэту даныя для штучнага інтэлекту для прадастаўлення больш персаналізаваных, хуткіх і інтэлектуальных паслуг».
Выкарыстанне смартфонаў для збору малюнкаў вачэй пацыентаў, пашкоджанняў скуры, ран, інфекцый, лекаў або іншых прадметаў можа дапамагчы вырашыць праблему недахопу экспертаў у недастаткова абслугоўваных раёнах, адначасова скарачаючы час на дыягностыку некаторых скаргаў.
"У будучыні могуць адбыцца некаторыя важныя падзеі, і мы можам скарыстацца гэтай магчымасцю, каб вырашыць некаторыя важныя праблемы кіравання хваробамі ў пункце медыцынскай дапамогі", - сказаў Шафіі
12. Інавацыйны працэс прыняцця клінічных рашэнняў з прыложкавы штучным інтэлектам
Калі галіна аховы здароўя звяртаецца да платных паслуг, яна ўсё больш аддаляецца ад пасіўнай медыцынскай дапамогі.Прафілактыка перад хранічнымі захворваннямі, вострымі захворваннямі і раптоўным пагаршэннем з'яўляецца мэтай кожнага пастаўшчыка, і структура кампенсацыі ў канчатковым выніку дазваляе ім развіваць працэсы, якія могуць дасягнуць актыўнага і прагназуючага ўмяшання.
Штучны інтэлект забяспечыць мноства асноўных тэхналогій для гэтай эвалюцыі, падтрымліваючы прагнастычны аналіз і клінічныя інструменты падтрымкі прыняцця рашэнняў, каб вырашаць праблемы да таго, як пастаўшчыкі ўсведамляюць неабходнасць прыняць меры.Штучны інтэлект можа забяспечыць ранняе папярэджанне аб эпілепсіі або сэпсісе, што звычайна патрабуе глыбокага аналізу вельмі складаных набораў даных.
Брэндон Уэстовер, доктар медыцынскіх навук, дырэктар аддзела клінічных дадзеных Масачусэтскай бальніцы (MGH), сказаў, што машыннае навучанне таксама можа дапамагчы ў далейшым аказанні дапамогі цяжкім хворым, напрыклад, у коме пасля спынення сэрца.
Ён растлумачыў, што ў звычайных умовах лекары павінны правяраць дадзеныя ЭЭГ гэтых пацыентаў.Гэты працэс займае шмат часу і суб'ектыўны, і вынікі могуць адрознівацца ў залежнасці ад навыкаў і вопыту клініцыстаў.
Ён сказаў: «У гэтых пацыентаў тэндэнцыя можа быць павольнай.Часам, калі лекары хочуць даведацца, ці папраўляецца хтосьці, яны могуць праглядаць дадзеныя, якія кантралююцца кожныя 10 секунд.Аднак убачыць, ці змянілася яна з 10-секундных дадзеных, сабраных за 24 гадзіны, усё роўна, што паглядзець, ці выраслі за гэты час валасы.Аднак, калі выкарыстоўваць алгарытмы штучнага інтэлекту і вялікія аб'ёмы даных ад многіх пацыентаў, будзе прасцей супаставіць тое, што бачаць людзі, з доўгатэрміновымі заканамернасцямі, і могуць быць знойдзены некаторыя нязначныя паляпшэнні, якія паўплываюць на прыняцце лекарамі рашэнняў у галіне сястрынскага догляду ."
Выкарыстанне тэхналогіі штучнага інтэлекту для падтрымкі клінічных прыняццяў, ацэнкі рызыкі і ранняга папярэджання з'яўляецца адным з найбольш перспектыўных напрамкаў развіцця гэтага рэвалюцыйнага метаду аналізу даных.
Забяспечваючы магутнасць для новага пакалення інструментаў і сістэм, клініцысты могуць лепш разумець нюансы хваробы, больш эфектыўна аказваць паслугі медсясцёр і загадзя вырашаць праблемы.Штучны інтэлект адкрые новую эру паляпшэння якасці клінічнага лячэння і зробіць захапляльныя прарывы ў сыходзе за пацыентамі.
Час публікацыі: 6 жніўня 2021 г
