Здравоохранение является важной отраслью, которая предлагает услуги, основанные на ценности, миллионам людей, и в то же время становится основным источником дохода для многих стран. Машинное обучение ускоряет темпы научных открытий в различных областях, и медицина не является исключением. От инструментов обработки языка, которые ускоряют исследования, до алгоритмов прогнозирования, которые предупреждают медицинский персонал о надвигающемся сердечном приступе, машинное обучение дополняет человеческое понимание и практику в медицинских дисциплинах.
Искусственный интеллект (ИИ) меняет здравоохранение, и его использование становится реальностью во многих медицинских областях и специальностях. ИИ, машинное обучение (ML), обработка естественного языка (NLP) и глубокое обучение (DL) позволяют заинтересованным сторонам в области здравоохранения и медицинским работникам быстрее и точнее определять потребности и решения в области здравоохранения, используя шаблоны данных для быстрого принятия обоснованных медицинских или деловых решений.
5 вариантов использования машинного обучения в здравоохранении
1. Клинические испытания и исследования
Машинное обучение имеет несколько потенциальных применений в области клинических испытаний и исследований. Как скажет вам любой работник фармацевтической отрасли, клинические испытания требуют много времени и денег, и во многих случаях на их завершение могут уйти годы. Применение прогностической аналитики на основе машинного обучения для выявления потенциальных кандидатов на клинические испытания может помочь исследователям собрать пул из самых разных точек данных, таких как предыдущие визиты к врачу, социальные сети и т. д. Машинное обучение также нашло применение для обеспечения мониторинга в реальном времени и доступ к данным участников испытания, поиск наилучшего размера выборки для тестирования и использование возможностей электронных записей для уменьшения ошибок, связанных с данными.
2.ИИ может предсказать заболевание почек
Острое повреждение почек (ОПП) может быть трудно обнаружить клиницистам, но оно может привести к очень быстрому ухудшению состояния пациентов и стать опасным для жизни. По оценкам, 11% смертей в больницах происходят из-за неспособности выявить и вылечить пациентов, поэтому раннее прогнозирование и лечение этих случаев может иметь огромное значение для сокращения продолжительности лечения и стоимости диализа почек. В 2019 году Департамент по делам ветеранов (VA) и DeepMind Health создали инструмент машинного обучения, который может прогнозировать ОПП на 48 часов вперед. Инструмент ИИ смог выявить более 90% случаев острого ОПП на 48 часов раньше, чем при использовании традиционных методов лечения. Партнерство между VA и DeepMind Health продолжается. Его следующая цель — определить, как этот инструмент машинного обучения можно установить в медицинских учреждениях. Удобная платформа также предназначена для поддержки клиницистов в принятии решений о лечении, которые улучшат качество жизни ветеранов, страдающих ОПП.
3. визуальная обработка данных для обнаружения опухоли
В последние годы нагрузка на врачей-радиологов значительно возросла. Некоторые исследования показали, что средний радиолог должен интерпретировать изображение каждые 3–4 секунды, чтобы удовлетворить спрос. Исследователи разработали алгоритмы глубокого обучения, обученные на ранее захваченных рентгенографических изображениях, чтобы распознавать раннее развитие опухолей в легких, груди, мозге и других областях. Алгоритмы можно научить распознавать сложные закономерности в данных рентгенографического изображения. Они могут обнаружить рак молочной железы с помощью маммографии с поразительной точностью. Один из инструментов раннего обнаружения рака молочной железы, разработанный Хьюстонским методистским научно-исследовательским институтом, интерпретирует маммограммы с точностью 99% и предоставляет диагностическую информацию в 30 раз быстрее, чем человек. Подобные инструменты также уменьшают потребность в биопсии. Большинство рентгенологов согласны с тем, что эти инструменты помогают им улучшить уход за пациентами. Они улучшают их работу, но не заменяют их.
4. Персонализированная медицина
Персонализированное лечение может быть не только более эффективным за счет сочетания индивидуального здоровья с прогностической аналитикой, но и созрело для дальнейших исследований и более качественной оценки заболеваний. В настоящее время врачи ограничены выбором из определенного набора диагнозов или оценкой риска для пациента на основе его симптоматического анамнеза и доступной генетической информации. Но машинное обучение в медицине делает большие успехи, и IBM Watson Oncology находится в авангарде этого движения, используя истории болезни пациентов, чтобы помочь создать несколько вариантов лечения. В ближайшие годы мы увидим, как на рынке появится больше устройств и биосенсоров со сложными возможностями измерения состояния здоровья, что позволит получить доступ к большему количеству данных для таких передовых технологий здравоохранения, основанных на машинном обучении.
5. ИИ оказывает ценную помощь персоналу скорой медицинской помощи.Во время внезапного сердечного приступа время между звонком в службу 911 и прибытием скорой помощи имеет решающее значение для выздоровления. Для повышения шансов на выживание диспетчеры скорой помощи должны уметь распознавать симптомы остановки сердца, чтобы принять соответствующие меры. ИИ может анализировать как вербальные, так и невербальные подсказки, чтобы ставить диагноз на расстоянии.
Corti — это инструмент искусственного интеллекта, который помогает персоналу скорой помощи. Анализируя голос звонящего, фоновый шум и соответствующие данные из истории болезни пациента, Corti предупреждает персонал скорой помощи, если обнаруживает сердечный приступ. Как и другие технологии машинного обучения, Corti не ищет определенные сигналы, а обучает себя, прослушивая множество вызовов, чтобы обнаружить важные факторы.
Основываясь на этих знаниях, Corti совершенствует свою модель как непрерывный процесс. Технология, которой оснащена Corti, может обнаруживать разницу между фоновым шумом, таким как сирены, и подсказками звонящего или звуком пациента на заднем плане.
