Исследование McKinsey показывает, что варианты использования AI ML в здравоохранении и фармацевтике могут произвести революцию в отрасли, помогая им принимать более обоснованные решения. Это также повысит эффективность исследований и клинических испытаний, оптимизирует инновации и предложит новые инструменты для потребителей, регулирующих органов и врачей.

Проще говоря, чем больше идей ИИ и МО привносят в медицину, тем быстрее растет отрасль. В этой статье мы больше поговорим о будущем машинного обучения в здравоохранении.

Введение в машинное обучение

Машинное обучение — наиболее распространенная форма искусственного интеллекта. Он обрабатывает и находит шаблоны в больших наборах данных, чтобы помочь в принятии решений. Приложения машинного обучения имеют алгоритмы и набор деталей для выполнения определенного набора задач. Алгоритмы предназначены для независимого сбора информации из данных.

Эти алгоритмы могут в конечном итоге повысить точность прогнозирования без необходимости программирования.

Итак, машинное обучение состоит из трех основных компонентов:

● Представительство

● Оценка

● Оптимизация

Как сегодня машинное обучение используется в фармацевтике и здравоохранении?

Вот три основные области, в которых использование ИИ и машинного обучения в здравоохранении оказывает влияние на современный мир.

1. Ведение учета

Машинное обучение в здравоохранении может помочь в ведении потоковой записи, включая электронные медицинские карты. Случаи использования AI ML в здравоохранении могут улучшить управление электронными картами. Это, в свою очередь, может улучшить уход за пациентами, оптимизировать операции и снизить административные расходы и расходы на здравоохранение.

Например, языковая обработка. Это помогает врачам собирать и записывать клинические записи, исключая естественные процессы.

2. Выявление и диагностика заболеваний

Машинное обучение может обнаруживать закономерности, связанные с заболеванием и состоянием здоровья, просто анализируя данные пациентов и медицинские записи.

Недавние изменения в машинном обучении расширяют доступ к здравоохранению во всех развивающихся странах и внедряют диагностику и лечение рака. Согласно статье, опубликованной в AMA Journal of Ethics, искусственный интеллект и машинное обучение в здравоохранении теперь помогают диагностировать рак кожи более точно, чем сертифицированный дерматолог. В этом исследовании основное внимание уделяется дополнительным преимуществам машинного обучения, включая эффективность и скорость диагностики.

3. Открытие и производство лекарств

Использование ИИ и МО в предварительном открытии лекарств имеет разные применения: от первоначального скрининга лекарственных соединений до предсказания успеха на основе биологических факторов. Он также включает технологии исследований и разработок, такие как секвенирование следующего поколения.

Прецизионная медицина, включающая методы выявления многофакторных заболеваний, в этом случае, по-видимому, находится на переднем крае. Большая часть исследований состоит из неконтролируемого обучения, и большая его часть по-прежнему ограничивается выявлением шаблонов данных без прогнозов.

4. Прогноз эпидемических вспышек

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения в здравоохранении используются для мониторинга и прогнозирования вспышек эпидемий по всему миру на основе сведений, собранных из исторической информации из Интернета, спутников, обновлений в социальных сетях в режиме реального времени и из различных других источников. .

Лучшим примером использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения сегодня является опиоидная эпидемия. Искусственные нейронные сети и машины опорных векторов использовались для прогнозирования вспышек малярии.

Каковы проблемы с машинным обучением в здравоохранении сегодня?

Машинное обучение в здравоохранении можно обеспечить, только если мы сможем преодолеть трудности. Одним из основных недостатков применения машинного обучения в медицине и здравоохранении является отсутствие доказанных случаев. Медицина нуждается в надежном привлечении человеческой интуиции.

Например, низкое кровяное давление и высокая температура могут быть вызваны целым рядом проблем со здоровьем. AI и MI преуспевают в отраслях, которые в значительной степени зависят от количественной информации. Постановка правильного диагноза требует не только искусства, но и науки. По этой причине, хотя алгоритмы превосходны, когда дело доходит до диагностики злокачественных опухолей, бывает сложно диагностировать сложное состояние от обычной простуды. Чтобы различать это, алгоритмам и экспертам нужен опыт использования искусственного интеллекта в здравоохранении.

Почему нелегко реализовать варианты использования AI ML в здравоохранении?

Существует множество препятствий на пути внедрения машинного обучения в здравоохранение. Давайте рассмотрим их.

● Управление данными является серьезной проблемой, которую необходимо решить. Медицинские данные являются личными, и доступ к ним затруднен. Таким образом, можно предположить, что большинство людей опасаются раскрывать подробности из соображений конфиденциальности.

● Требуется более прозрачный алгоритм для соблюдения строгих правил разработки лекарств. Люди также должны иметь возможность заглянуть в черный ящик, чтобы понять причины, лежащие в основе результатов работы машин.

● Поощрение подхода, ориентированного на данные, и разбивка хранилищ данных по разным секторам имеет большое значение. Это поможет изменить мышление отрасли в сторону принятия и поиска ценности в постепенных изменениях в течение более длительного периода. Медицинские и фармацевтические компании неохотно вносили изменения в поддержку инициативы, если только это не имело существенной или немедленной денежной ценности.

● Привлечение талантливых специалистов в области обработки и анализа данных в медицине и фармацевтической промышленности и формирование сильных навыков является первоочередной задачей.

● Оптимизация электронных записей, которые в настоящее время все еще фрагментированы и беспорядочны в базах данных, станет важным шагом в наращивании индивидуальных лечебных решений.

Как решить проблемы и как машинное обучение может принести пользу здравоохранению?

Искусственный интеллект и машинное обучение будут играть важную роль в здравоохранении. Многие технологические гиганты уже используют отраслевые решения. Существуют различные способы использования технологий машинного обучения в здравоохранении и фармацевтике. Давайте посмотрим на них.

● Медицинский персонал занят. Например, в отделении интенсивной терапии под наблюдением находятся несколько пациентов в тяжелом состоянии. Таким образом, ограничение познавательной способности и подвижности во время длительного лечения может повлиять на общее выздоровление пациентов. Крайне важно следить за их действиями. Для улучшения результатов исследователи Стэнфордского университета и больницы Intermountain LDS использовали датчики глубины, оснащенные алгоритмами машинного обучения, в палате пациента для отслеживания его подвижности. Технология была точной в определении движений в 87% случаев. В конце концов, исследователи стремятся предлагать оповещения персоналу отделения интенсивной терапии всякий раз, когда у пациентов возникают проблемы.

● Одной из основных задач разработки лекарств является проведение успешных клинических испытаний. Учитывая его прогресс, может потребоваться более десяти лет, чтобы вывести на рынок потенциально спасающее жизнь новое лекарство, согласно отчету Trends in Pharmacological Sciences. Кроме того, это может стоить от 1,5 до 2 миллиардов долларов. Около половины времени уходит на клинические испытания, многие из которых терпят неудачу. Используя искусственные технологии, исследователи могут распознавать пациентов, подходящих для экспериментов.

Но использование машинного обучения в здравоохранении сопряжено со многими проблемами. Многолетние институциональные практики и различные культуры в организациях не могут быть оптимизированы просто с помощью алгоритма. Устаревшая электронная медицинская система и EHR, работающие локально, плохо сочетаются с другими системами, используемыми в других организациях.

Организации должны учитывать постоянно меняющиеся государственные постановления. Таким образом, разобраться в генерируемых больших объемах, которые в основном неструктурированы, непросто. Именно по этой причине специалисты по обработке и анализу данных, прошедшие обучение новейшим методам и технологиям, пользуются большим спросом в отрасли здравоохранения.

Мы только что коснулись возможного влияния искусственного интеллекта и машинного обучения на здравоохранение. Однако совершенно ясно одно: варианты использования ИИ и машинного обучения в сфере здравоохраненияважны для ее будущего.

С ростом спроса на лучшиемедицинские учреждения организациям необходимо нанимать профессионалов, хорошо разбирающихся в развивающихся технологиях, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. ResolveData — один из них.

Чем может помочь ResolveData?

ResolveData актуализирует данные и помогает вашей организации достичь наилучших результатов. Такие технологии, как AI и ML, могут оказать большое влияние на улучшение медицинских учреждений. Однако проблемы возникают, когда организации должны реализовать свой потенциал. В этом случае на помощь приходит ResolveData.

Он направлен на устранение проблем и преодоление разрыва между тем, что обещает ИИ, и его практикой в ​​​​здравоохранении. Таким образом, вы можете рассчитывать на достижение наилучшего результата. ResolveData призвана помочь отрасли здравоохранения с правильным набором прогнозов и аналитических данных, основанных на данных. Это приводит к лучшему уходу за пациентами и более высокой отдаче от инвестиций.

ResolveData специализируется на безопасности данных, искусственном интеллекте, машинном обучении, управлении данными и аналитике. Он предоставляет свои услуги больницам, диагностическим, фармацевтическим и производителям оборудования. Мы преобразуем данные и добиваемся результатов для вас.

Итак, если вам нужна помощь с машинным обучением для вашей организации здравоохранения, вам просто нужно запланировать встречу с экспертами ResolveData. Вместе с вами специалисты составят надежный план для достижения ваших целей.