Чесно кажучи, ми живемо в майбутньому, про яке всі мріяли пару років тому. Якщо точне передбачення події чи події було одним із наших головних намірів із технологіями кілька десятиліть тому, ми фактично перебуваємо в тому моменті, коли ця ідея стає реальністю.
Сьогодні такі комерційні пристрої, як Apple Watches, точно передбачають серцеві напади та проблеми з серцем і попереджають користувачів заздалегідь, щоб вони могли вжити запобіжних заходів або зв’язатися зі своїми лікарями. Незважаючи на вірусне захворювання, яке спустошило рослину, саме завдяки технології та її прогресу ми змогли швидко зламати та розробити вакцину проти неї.
Технології, особливо штучний інтелект, приносять величезну користь галузі охорони здоров'я . У цій публікації ми детально розглянемо, як штучний інтелект формує майбутнє медичних технологій, його переваги та обмеження, пов'язані з ефективним впровадженням штучного інтелекту в лікарнях, діагностичних центрах та інших медичних закладах.
Наскільки ШІ актуальний для охорони здоров’я?
Сенс штучного інтелекту полягає в тому, щоб працювати так, як людина ніколи не зможе. Сучасні передові системи можуть справді швидко виконувати виняткові обчислення, дозволяючи дослідникам і експертам із охорони здоров’я використовувати потенціал технологій для науково-дослідних цілей. Крім того, ШІ також має наказові та прогнозні можливості, які можуть дозволити зацікавленим сторонам приймати точні, релевантні та найбільш ефективні рішення.
Однак ШІ є дуже загальним терміном. Щоб отримати чітке розуміння того, наскільки актуальним є штучний інтелект, давайте розберемо його на різні крила та зрозуміємо актуальність кожного з них для різних сегментів охорони здоров’я.
Машинне навчання, глибоке навчання та нейронні мережі
Машинне навчання, глибоке навчання та нейронні мережі можуть бути використані для роботи над концепціями та темами, які наразі недоступні людині, від прогнозування виникнення спадкової хвороби в окремих людей до отримання точних результатів щодо ефективності ліків в організмі людини.
НЛП
Скорочено обробка природної мови (Natural Language Processing) , це пов'язано з обробкою мовлення та тексту. Модулі штучного інтелекту використовуються для обробки та аналізу мовлення й тексту на предмет настроїв, перекладів, перетворення мовлення в текст і навпаки тощо. Одним із визначних способів застосування NLP в охороні здоров'я є його здатність збирати та обробляти масиви неструктурованих даних охорони здоров'я, таких як звіти, журнали, електронні медичні карти та навіть наукові статті, а також візуалізувати висновки.
роботи
Те, що більше схоже на розгортання на складах і фабриках, насправді також включено в медичні центри. Удосконалені фізичні роботи допомагають сучасним хірургам проводити високоточні інвазивні операції. Операції на чутливих органах людського тіла, таких як спинний мозок, простата, шия та головний мозок, сьогодні проводяться за допомогою фізичних роботів.
РПА
RPA розшифровується як Роботизована Автоматизація Процесів (Robotic Process Automation), де деякі з найбільш надлишкових завдань у медичних центрах та лікарнях автоматизуються для виконання. Це може бути як просте надсилання сповіщень про зустрічі або нагадувань клієнтам, так і складне, як оновлення рахунків пацієнтів чи вилучення даних з неструктурованих джерел.
Випадки використання, орієнтовані на ШІ, в охороні здоров’я
Це лише свідчить про те, що випадки використання штучного інтелекту в охороні здоров’я лише зростають. Але які вони? Давай дізнаємось.
- AI використовується для розробки інтерфейсу між машинами та людським мозком. З точки зору охорони здоров’я ця система спрямована на покращення якості життя пацієнтів, які страждають від інсульту, БАС, синдрому замкнутості або інших незворотних неврологічних розладів. За допомогою таких систем або допоміжних пристроїв пацієнти можуть краще реагувати та спілкуватися.
- Сучасні радіологічні інструменти вимагають фізичного зразка для діагностики. Однак із застосуванням штучного інтелекту розробляються передові радіологічні інструменти, які можуть прогнозувати або обробляти зразки з біопсії та інших діагностичних об’єктів для отримання точної інформації.
- Незважаючи на прогрес у сфері охорони здоров’я, все ще є куточки світу, які ще не побачили та не відчули первинну медичну допомогу та її переваги. Впровадження штучного інтелекту може допомогти розмістити заклади охорони здоров’я в таких регіонах і покращити життя та спосіб життя людей.
- Роль ШІ в онкології є вирішальною і водночас феноменальною. Складні алгоритми машинного навчання можуть допомогти дослідникам точно передбачити початок злоякісної пухлини або час, коли доброякісна пухлина може перетворитися на злоякісну. З профілактичної точки зору ШІ також використовується для вивчення та розробки інгібіторів контрольних точок. Онкологія широко вивчається за допомогою штучного інтелекту для отримання додаткової інформації та прийняття цілеспрямованих рішень щодо діагностики та лікування.
- ШІ також використовується для відстеження та подолання епідемії підроблених ліків і дозволяє пацієнтам бути впевненими в автентичності ліків, які вони споживають щодня.
Підводячи підсумок
Незважаючи на те, що це захоплюючий етап в еволюції охорони здоров’я, існує маса проблем, пов’язаних із обмеженнями в просторі. Впровадження ШІ не таке просте, як здається. Це футуристично та амбітно, так!
Однак, його інтеграція також є складною. Існують такі проблеми, як сумісність даних, безпека, передові протоколи, стандарти та відповідність, анестезія даних тощо. Не тільки це, проблеми починаються з того моменту, коли ви вирішуєте розробити рішення для охорони здоров'я на базі штучного інтелекту , оскільки вам знадобиться величезна кількість медичних даних для навчання ваших модулів штучного інтелекту.
Саме тут і стають у пригоді такі надійні компанії, як наша . Ми є піонерами у розробці даних для навчання ШІ для розробки складних систем охорони здоров'я, які використовуватимуться по всьому світу для різних цілей. Щоб дізнатися більше про те, як ви можете отримати дані для навчання ШІ для свого проекту, зв'яжіться з нами сьогодні.
