Было проведено несколько исследований, в которых утверждалось, что они демонстрируют способность машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранении выполнять свои обязанности с предельной точностью. Но только недавно Кембриджский университет провел исследования, которые показали, что применение машинного обучения и искусственного интеллекта имеет недостатки.
Текущие вызовы для отрасли здравоохранения
Заглядывая после 2021 года, перед отраслью здравоохранения стоит несколько серьезных проблем. Давайте взглянем.
Большие данные
Несмотря на то, что все больше и больше медицинских данных защищаются, они разбросаны по нескольким системам и сторонам, включая пациентов, поставщиков и плательщиков. Не существует единого источника, из которого поставщики могут оптимизировать работу с пациентами.
Если организациям здравоохранения необходимо успешно использовать возможности больших данных, они должны согласиться с принятием решений на основе данных. Использование аналитики должно быть встроено в организацию для развития доверия к данным. Таким образом, идеи могут быть использованы для поддержки принятия решений на руководящем уровне.
Чтобы полностью использовать данные пациентов, организациям здравоохранения необходимо внедрить нереляционную информационную технологию для использования данных из различных источников в различных форматах.
Модель оплаты
Для снижения затрат и повышения качества обслуживания существует тенденция определять финансовые стимулы на основе результатов лечения пациента, а не количества услуг.
Пациенты и плательщики требуют новой модели оплаты, такой как глобальные платежи или комплексные платежи, которые побуждают поставщиков координировать услуги и облегчать профилактическое лечение.
Но может быть сложно внедрить эти новые модели и контролировать процесс уже существующей системы. Например, необходимо определить новые показатели для измерения рентабельности инвестиций и производительности.
Кибербезопасность
Пандемия COVID-19 показала, насколько уязвимы медицинские данные пациентов. Рост инициатив в области виртуального здравоохранения способствует серьезному увеличению количества взломанных записей пациентов.
Поставщики медицинских услуг должны инвестировать в надлежащие меры безопасности для защиты конфиденциальных данных пациентов.
Цены на лекарства
Страховщики, пациенты и регулирующие органы жалуются на рост цен на лекарства. Фармацевтические производители утверждают, что более низкие цены будут препятствовать разработке новых продуктов. Между тем, все пытаются найти консенсус в отношении цен, поскольку потребители изо всех сил пытаются справиться с растущей стоимостью рецепта.
Несколько факторов способствуют проблеме ценообразования на лекарства. Почти 20% пациентов запрашивают менее дорогую альтернативу, когда врачи выписывают рецепты. Медицинское сообщество должно разработать основу для установления справедливого ценообразования на лекарства.
Машинное обучение может решить некоторые проблемы, с которыми сталкивается отрасль здравоохранения
Растущее число приложений машинного обучения позволяет вам получить представление об анализе, будущих данных и инновациях, которые работают рука об руку, чтобы помочь амбулаторным пациентам.
Вот как машинное обучение и искусственный интеллект в здравоохранении оказываются полезными.
- Выявление болезней. Одним из основных применений машинного обучения является диагностика и идентификация заболеваний, которые иначе трудно диагностировать.
- Персонализированная медицина: персональные методы лечения могут быть более эффективными в сочетании с прогнозной и медицинской аналитикой. Но его также можно использовать для лучшей и дальнейшей оценки заболеваний и исследований.
- Поиск лекарств. Еще одним основным применением машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранении является процесс поиска лекарств на ранней стадии. Это включает в себя технологии исследований и разработок, такие как прецизионная медицина и секвенирование нового поколения, которые помогут найти альтернативные способы лечения многофакторных заболеваний.
- Smart Health Records: машинное обучение может упростить процессы для экономии усилий, времени и денег. Процедуры классификации документов с распознаванием OCR на основе ML и методами векторных машин в конечном итоге набирают обороты.
- Прогнозирование вспышек. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранении используются для мониторинга и прогнозирования эпидемий по всему миру. В настоящее время ученые имеют доступ к большому количеству данных, которые собираются из каналов социальных сетей, спутников, данных веб-сайтов и многого другого для прогнозирования.
Насколько ускорилось внедрение машинного обучения за последние два года?
Гиганты машинного обучения уже расширили свое присутствие в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранении. Разработанные методы используются и применяются к патологии и прогностическому анализу.
Бешеная лихорадка обострилась так же быстро, как и пандемия. Исследователи проверяют, может ли синтетический интеллект раскрыть секреты COVID-19. Машинное обучение в это непростое время может помочь в прогнозировании закономерностей и дальнейших вспышек.
Allied Market Research прогнозирует, что глобальные медицинские приложения с машинным обучением будут только расти. По их словам, к 2023 году он достигнет 22,8 млрд долларов. Это может привести к ежегодной экономии 150 млрд долларов для отрасли здравоохранения.
Машинное обучение само по себе не может решить все проблемы
Машинное обучение сопряжено со своими проблемами. Здравоохранение находится на грани вступления в период машинного обучения и искусственного интеллекта. Заинтересованные стороны со всей отрасли должны решить ряд проблем, когда дело доходит до развертывания машинного обучения в здравоохранении, прежде чем они смогут пожинать плоды.
Ознакомьтесь с некоторыми проблемами, с которыми может столкнуться сфера здравоохранения при внедрении машинного обучения и искусственного интеллекта.
● Медицинские данные запрещены к доступу. Согласно опросу, проведенному Wellcome Foundation в Соединенном Королевстве, 17% респондентов из числа общественности выступают против передачи данных о своем здоровье сторонним коммерческим организациям.
● Необходимость в прозрачных алгоритмах требуется не только для соблюдения строгих правил разработки лекарств. Однако людям необходимо понимать, как алгоритмы генерируют результаты.
● Отрасли здравоохранения необходимо изменить свое представление о важности данных и о том, как они могут повысить ценность в долгосрочной перспективе. Например, фармацевтические компании сдержанны, когда дело доходит до изменения их исследования продукта и стратегии в отсутствие мгновенной финансовой выгоды.
● Между различными базами данных имеется множество разрозненных деталей, которые требуют дополнительной структуризации. Когда ситуация улучшится, это завершится продвижением к решениям личного лечения.
Что нужно сделать, чтобы машинное обучение оказало влияние на здравоохранение?
Gartner ожидает, что мировая экономическая активность, основанная на ИИ, вырастет с 1,2 трлн долларов в 2018 году до 3,9 трлн долларов к 2022 году.
Вот несколько вещей, которые индустрия здравоохранения должна сделать, чтобы внедрить машинное обучение.
● Он должен лучше контролировать конечные точки оказания медицинской помощи. Это поможет машинному обучению полностью раскрыть свой потенциал и улучшить результаты.
● Определите определенный вариант использования с требованием улучшения.
● Не полагайтесь на одного поставщика, предлагающего все аналитические решения.
● Отрасль здравоохранения должна способствовать клинической приемлемости приложений машинного обучения с помощью интерактивных методов разработки продуктов.
Где мы видим машинное обучение в здравоохранении к 2025 году?
Не секрет, что медицина дорогая. Снижение затрат является основной движущей силой нескольких инициатив в области здравоохранения, и внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта в здравоохранение не является исключением.
Искусственный интеллект предназначен для решения реальных и конкретных задач, которые упрощают диагностику, мониторинг и более точное и эффективное лечение пациентов.
Мировой рынок может столкнуться с проблемой синтеза больших объемов больших данных с помощью методов и технологий машинного обучения, включая семантические вычисления, глубокое обучение и нейронные сети.
Основные операционные и клинические области будут включать аналитику медицинских изображений, поддержку принятия клинических решений, клинические испытания и поиск лекарств, ведение пациентов и обработку естественного языка.
Согласно отчету Tractica, разработчики программного обеспечения, которые стремятся рассмотреть варианты использования, с большей вероятностью получат годовой доход в размере 8,6 млрд долларов к 2025 году и внесут 34 млрд долларов в продажи программного обеспечения, консультации и установку оборудования на рынке ИИ.
Медицинские организации ожидают, что продукты медицинские приложения с машинным обучением предоставят полезную информацию.
ResolveData помогает индустрии здравоохранения оказывать влияние с помощью машинного обучения
ResolveData поможет вашей организации здравоохранения с нужными инструментами и опытом. Формируя данные для улучшения результатов, ResolveData использует данные, чтобы дать вам возможность принимать меры для улучшения оказания медицинской помощи и снижения затрат на здравоохранение. ResolveData помогает сделать данные важными.
