Технологии в здравоохранении помогают обеспечивать лучшее лечение и спасать жизни. Но вы думаете, это так просто, как кажется? Качество услуг, ценность человеческой жизни и достижение лучших результатов являются основными целями использования передовых технологий, таких как машинное обучение или машинное обучение в медицине.
Предприятия и малые и средние предприятия широко внедряют искусственный интеллект и машинное обучение (подмножество ИИ) в различных отраслях. Медицинский сектор ничем не отличается. Многие исследовательские центры и организации здравоохранения осознали потенциал машинного обучения и активно улучшают свои услуги по уходу за пациентами, а также административные процессы и системы.
Алгоритмы машинного обучения становятся более точными по мере сбора и обработки данных с течением времени. В результате повышается точность и эффективность. От скрининга пациента до назначения правильных лекарств AL может дать поставщикам медицинских услуг возможность понять состояние пациентов до мельчайших деталей.
Машинное обучение и здравоохранение
Услуги машинного обучения помогают автоматизировать повторяющиеся задачи. Это экономит время медсестер и позволяет им сосредоточиться на пациенте, а не тратить силы на ведение документации, обработку претензий.
Ведение пациентов — одна из самых сложных задач для медицинских центров. Искусственный интеллект и машинное обучение могут помочь оптимизировать процессы для предоставления высококачественного лечения и услуг пациентам.
Чат-боты — не единственный способ использовать машинное обучение. Машинное обучение быстро становится частью патологии, онкологии и других подобных отделений. ИНС (искусственные нейронные сети) помогают с моделированием изображений, диагностикой заболеваний, выявлением вредных клеток (раковых клеток) на ранних стадиях и так далее.
Конечно, это ограничивается только непосредственным уходом за больными. Алгоритмы машинного обучения столь же ценны для медицинских исследований, когда лаборатории проводят клинические испытания, открывают и разрабатывают новые комбинации лекарств, а также обрабатывают огромное количество исторических данных и данных в режиме реального времени для изучения и контроля распространения вспышки или эпидемии.
Это одна из основных причин, по которой спрос на искусственный интеллект в медицинской отрасли удвоился за последний год. Пандемия Covid-19 привела к тому, что различные исследователи и медицинские центры стали полагаться на технологии, чтобы понять распространение вируса и найти способы его остановить.
Роль машинного обучения в медицине
Несколько организаций нанимают офшорные консалтинговые компании по машинному обучению для внедрения технологии ИИ в свои процессы. Машинное обучение играет различные роли в медицинской отрасли, и вот некоторые из наиболее важных.
1. Улучшение медицинских записей
Ввод данных, возможно, стал более доступным за последние несколько лет, но поддержание медицинской документации в актуальном состоянии по-прежнему является трудоемкой работой. Медсестры и немедицинский персонал тратят много времени на обновление записей. Если бы с этим справилось машинное обучение, разве это не сэкономило бы время, деньги и другие ресурсы?
ИИ может помочь в создании и ведении интеллектуальных медицинских записей для каждого пациента:
– Будь то хранение записей в облаке и обеспечение легкого доступа к ним для медицинского персонала или
– Использование технологии рукописного ввода на основе машинного обучения для понимания и преобразования письменных файлов в другие форматы. Когда необходимые сведения о пациенте уже доступны в файле, у врачей будет больше данных для понимания состояния здоровья пациента. Следовательно, это способствует более высокому качеству лечения.
2. Диагностика заболеваний
Казалось бы вполне естественным, что машинное обучение очень хорошо диагностирует болезни. Это одна из важных областей, где машинное обучение очень эффективно. Алгоритмы машинного обучения могут быстро выявлять такие заболевания, как рак, которые трудно диагностировать на ранней стадии (особенно рак кожи). Ярким примером является IBM Watson Genomics от IBM Watson Health в партнерстве с Quest Diagnostics.
Используя секвенирование опухолей на основе генома с когнитивными вычислениями, вредные клетки обнаруживались быстрее и с большей точностью. Консультационные услуги по искусственному интеллекту используются медицинскими центрами прогнозной аналитики для диагностики заболеваний мозга, таких как депрессия. Кроме того, это помогает спланировать надлежащую схему лечения пациента, пока не стало слишком поздно.
3. Производство лекарств
Исследования и разработки (НИОКР) являются неотъемлемой частью медицинской промышленности. Используя машинное обучение на ранних этапах открытия и разработки лекарств, исследователи могут узнать возможные результаты и успех использования лекарства для лечения болезни.
Исследователи могут определить потенциальные побочные эффекты от использования препарата и найти альтернативные компоненты для уменьшения побочных эффектов при одновременном повышении эффективности.
Секвенирование следующего поколения и прецизионная медицина — это две технологии искусственного интеллекта, используемые для открытия и производства лекарств.
Прецизионная медицина помогает в выявлении многофакторных заболеваний и поиске альтернативных методов лечения. Project Hanover (от Microsoft) использовал технологию машинного обучения для лечения рака и помогает персонализировать комбинацию лекарств для пациентов, страдающих острым миелоидным лейкозом.
4. Индивидуальное лечение и медицина
Персонализация наблюдается везде, и медицинская отрасль не является исключением. Это помогает обеспечить более качественное и точное лечение пациентов в зависимости от состояния их здоровья, а не только от болезни, которая их беспокоит. В каком-то смысле этот пункт является продолжением предыдущего. Хотя врачи могут выбирать только из ограниченного набора данных, машинное обучение делает гигантские скачки в этой области.
IBM Watson Oncology — это первое, что приходит на ум, когда вы говорите об использовании истории болезни пациентов для прогнозирования их здоровья и составления списка методов лечения, которые лучше всего подходят для их состояния.
5. Прогноз диабета
Диабет распространен и опасен. Это приводит к большему количеству осложнений со здоровьем, повреждая другие жизненно важные органы в организме, такие как сердце, почки и даже нервная система. В то время как диабет 2-го типа знаком многим, диабет 1-го типа (также называемый ювенильным диабетом) до сих пор неизвестен многим. Вы знаете, что ВОЗ оценила около 1,5 миллиона смертей в 2019 году от диабета?
Использование искусственного интеллекта в здравоохранении для прогнозирования диабета может помочь врачам обнаружить заболевание на ранних стадиях и помочь пациентам найти правильный метод контроля уровня сахара в крови. Прогнозирование диабета может спасти жизни и позволить пациентам вести качественную жизнь.
6. Прогноз заболеваний печени
Жирная печень или цирроз печени — это заболевание печени, вызванное злоупотреблением алкоголем. Самый простой способ изменить это — прекратить употребление алкоголя. Однако люди, которые не знают о своем состоянии и продолжают пить, могут привести к преждевременной смерти. Рак печени и хронический гепатит — две другие основные причины, приводящие к смерти пациентов.
Выявление вредных изменений и клеток в печени на начальных этапах значительно увеличивает продолжительность жизни пациента. Алгоритмы машинного обучения, такие как классификация и кластеризация, могут помочь врачам обрабатывать огромные объемы данных и прогнозировать заболевания печени до того, как они станут опасными для жизни.
7. Модификация поведения
Известная компания по анализу данных B2B2C, Somatix, выпустила приложение на основе машинного обучения, которое распознает и отслеживает наши действия (сознательные и бессознательные) в повседневной жизни. Эти данные помогают людям понять, что их вызывает, что делает их счастливыми, как они реагируют на разные ситуации и т. д. Цель приложения — помочь людям изменить свое поведение. Вещи, которые могут повлиять на человека в долгосрочной перспективе, можно контролировать и постепенно изменять, прежде чем усложнить жизнь человеку.
8. Клинические исследования и испытания
Клинические испытания занимают годы. Лаборатории и правительства ежегодно вкладывают миллионы денег в клинические испытания. Но с помощью решений ИИ для предиктивной аналитики данные можно собирать из нескольких источников и обрабатывать в режиме реального времени.
Машинное обучение позволяет легко определить лучший образец для тестирования, внимательно следить за участниками испытаний и снизить риск человеческой ошибки. Алгоритмы машинного обучения могут помочь исследователям завершить испытания быстрее, чем раньше, с большей точностью.
9. Краудсорсинг медицинских данных
Когда личные медицинские записи добровольно загружаются и делятся пациентами, исследователям и врачам становится легче анализировать данные и получать более глубокое понимание. Будь то исследовательский комплект Apple или новый продукт IBM, приложения и устройства разрабатываются для сбора данных в режиме реального времени и помогают врачам выявлять заболевания на начальных стадиях. В то время как продукт IBM имеет дело с данными о диабете и инсулине, Apple собирает данные о болезнях Аспергера и Паркинсона.
10. Роботизированная хирургия с использованием ИИ
Хирургия, возможно, является одной из областей, где многие люди знакомы с ИИ в индустрии здравоохранения. Мы уже знаем о роботизированных руках, помогающих врачам в проведении сложных операций. Роботизированная хирургия скоро станет обычным явлением в большинстве больниц. Однако полагаться исключительно на роботов для выполнения операций потребуется некоторое время.
До тех пор роботы будут поставлять инструменты врачам в операционной, тем самым сокращая время операции примерно на 20%. Это увеличивает шансы на спасение жизни пациентов и снижение осложнений. Предполагается, что к 2025 году роботы станут стандартными помощниками врачей.
11. Прогнозирование эпидемий и борьба с ними
Данные из социальных сетей, веб-сайтов, спутников и т. д. собираются в режиме реального времени, чтобы отслеживать, как распространяется вирус и когда он достигнет пиковой стадии. Прогнозирование вспышек пандемий и эпидемий поможет правительствам принять необходимые меры для борьбы с вирусом и минимизации его воздействия на людей. Искусственные нейронные сети (ИНС) используются для обработки собранной информации и получения выводов, помогающих властям принимать правильные решения.
Часто задаваемые вопросы
1. Каковы проблемы использования ИИ и МО в медицинской отрасли?
Хотя ИИ и МО добились значительного прогресса в медицинской отрасли, существуют определенные проблемы, которые организации здравоохранения должны решить, прежде чем внедрять решения ИИ.
- Безопасность данных. Медицинские записи — это высокозащищенные данные. Доступ не может быть предоставлен никому. В то же время, непредоставление врачу доступа к записям своих пациентов может повлиять на качество лечения. Необходимо обеспечить безопасность данных и конфиденциальность данных, чтобы предотвратить доступ киберпреступников к защищенным данным.
- Точность данных. Только точные данные позволяют делать более точные прогнозы и диагнозы. Неправильная идентификация болезни может привести к смерти пациентов.
- Достаточность данных. Медицинские организации также должны иметь достаточно данных из алгоритмов машинного обучения для обработки, анализа и создания шаблонов. Чем больше данных вы предоставите алгоритму, тем лучше он станет.
2. Как преодолеть проблемы использования ИИ и МО в медицинской отрасли?
Успешное внедрение машинного обучения в медицинской отрасли возможно, когда медицинские и исследовательские центры преодолеют трудности.
- Разделение данныхРазбивая данные на разные наборы данных, можно передавать точную информацию в модели ИИ для обработки.
- Обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.Консультационные компании по искусственному интеллекту разработали готовые к использованию модели, которые можно настроить в соответствии с требованиями нескольких медицинских организаций. Предварительно обученную модель проще использовать даже при минимальном количестве данных.
- Устранение дублирования данных. Медицинская база данных чаще содержит дублирующиеся данные, чем базы данных других отраслей. Используйте другие модели искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы очищать и хранить данные, а затем передавать эти данные для медицинской аналитики.
- Укрепление доверия. Пациенты должны доверять больницам и медицинским центрам, чтобы обеспечить им лучшее лечение. Информирование пациентов о преимуществах ИИ может помочь укрепить доверие и улучшить отношения между врачами, больницами и пациентами.
3. Каково будущее ИИ и МО в медицинской отрасли?
Allied Market Research сообщает, что к 2023 году глобальный рынок здравоохранения для ИИ достигнет 22,8 миллиардов долларов. Такие приложения, как роботизированная хирургия, будут стоить около 40 миллиардов долларов к 2026 году. Говорят, что к тому же году (2026) виртуальные помощники медсестер будут стоить около 20 миллиардов долларов. Ожидается, что к 2025 году в медицинской отрасли с помощью искусственного интеллекта будет создано 2 миллиона рабочих мест.
Заключение
Машинное обучение играет жизненно важную роль в медицинской отрасли. Консалтинговая компания по машинному обучению предоставляет услуги по улучшению диагностики и лекарств для достижения качественных результатов.
С увеличением инвестиций в ИИ мы станем свидетелями использования передовых технологий для улучшения общего состояния здоровья пациентов и предоставления им возможности вести счастливую и безболезненную жизнь, насколько это возможно.
