Как искусственный интеллект делает сектор здравоохранения интеллектуальным?

Искусственный интеллект (ИИ) способствует значительным улучшениям и инновациям в отрасли здравоохранения. Это ускоряет прогресс в исследованиях и открытиях лекарств и позволяет ставить более качественные и быстрые диагнозы.

Вспышка пандемии Covid-19 еще больше подтолкнула отрасль здравоохранения к активному внедрению этой современной технологии.

ИИ в здравоохранении может быть чрезвычайно полезен как для медицинских работников, так и для пациентов при использовании в следующих областях: улучшение ухода, лечение хронических заболеваний, раннее выявление рисков, а также автоматизация и оптимизация рабочих процессов.

В этой статье мы подробно рассмотрим искусственный интеллект, чтобы вы поняли, как ИИ используется в здравоохранении и как эта технология будет формировать отрасль в ближайшем будущем.

Давайте начнем.

Как искусственный интеллект меняет отрасль здравоохранения

От постановки точного диагноза до максимального повышения эффективности больниц ИИ оказался благом для отрасли здравоохранения. Вот несколько способов, с помощью которых искусственный интеллект революционизирует отрасль здравоохранения и ведет ее к цифровой трансформации , чтобы лучше взаимодействовать с пользователями и получать больше доходов.

1. Роботизированная хирургия

Это одно из самых распространенных применений ИИ в здравоохранении. ИИ и коллаборативные роботы произвели революцию в хирургии с точки зрения скорости и точности. Эти системы могут выполнять сложные хирургические процедуры с меньшим риском побочных эффектов, кровопотери или боли. Кроме того, послеоперационное восстановление проходит быстрее и легче.

Например, Медицинский центр Маастрихтского университета использует робота с искусственным интеллектом для наложения швов на мелкие кровеносные сосуды, некоторые из которых не толще 0,03 миллиметра.
Используя искусственный интеллект в медицине и здравоохранении, специалисты и хирурги получают доступ к информации в режиме реального времени и сведениям о текущем состоянии здоровья пациента. Эта информация, основанная на искусственном интеллекте, позволяет поставщикам медицинских услуг принимать быстрые и разумные решения до, во время и после процедур, чтобы обеспечить наилучшие результаты.

2. Обнаружение мошенничества

Министерство юстиции США утверждает, что 3% исков о медицинском обслуживании в стране являются мошенническими. Это приводит к ежегодной потере сотен миллиардов долларов. Используя ИИ, отрасль здравоохранения может обнаруживать недействительные заявки до того, как они будут оплачены, и помочь ускорить обработку, утверждение и оплату действительных заявок. Помимо обнаружения мошенничества со страховкой, ИИ также предотвращает кражу данных пациентов.

Ведущие поставщики медицинских услуг, такие как Harvard Pilgrim Health, используют искусственный интеллект для искоренения мошенничества в сфере здравоохранения. Они используют системы обнаружения мошенничества на основе ИИ для выявления претензий и выявления подозрительного поведения.

3. Поддержка клинических решений

Искусственный интеллект в здравоохранении меняет способ принятия решений медицинскими работниками. ИИ предоставляет поставщикам данные для помощи в диагностике, планировании лечения и управлении здоровьем населения. Эта технология также используется для поддержки принятия решений в областях с интенсивным использованием данных, таких как офтальмология, радиология и патология. Возможно, в ближайшем будущем можно будет выполнять определенные задачи автономно с помощью ИИ.

ИИ с обработкой естественного языка также может помочь переводить клинические заметки в электронных медицинских картах. Это означает, что врачу нужно ввести данные только один раз.

4. Помощь в повторяющихся работах

В настоящее время здравоохранение движется к миру когнитивных помощников, которые обладают логическими способностями, аналитическими способностями и полным набором медицинских знаний. Недавно запущенный алгоритм Medical Sieve был признан пригодным для оказания помощи в принятии решений, связанных с кардиологией и радиологией.

Помощник по когнитивному здоровью анализирует рентгенологические изображения, чтобы затем быстрее и с большей надежностью выявлять проблемы.

Медицинское сито — один из многих примеров использования искусственного интеллекта в здравоохранении. Существуют и другие технологии, такие как Enlitic, целью которых является сочетание глубокого обучения с медицинскими данными для облегчения расширенной диагностики и улучшения результатов лечения пациентов.

5. Изменение онлайн и личных консультаций

Приложение Babylon — рабочий пример того, как ИИ может изменить консультации врачей . Приложение предлагает медицинские консультации и медицинские услуги в Интернете. Приложение предоставляет медицинские советы ИИ на основе истории болезни пациента и имеющихся медицинских знаний.

Это приложение на основе искусственного интеллекта работает таким образом, что пользователям нужно только сообщить о симптомах своей болезни, а приложение затем проверяет симптомы по базе данных заболеваний, используя метод распознавания речи. Затем , изучив анамнез пациента и его обстоятельства, они предлагают курс действий, который должен предпринять пациент.

Растущая популярность и потребность в приложениях для здравоохранения , которые хранят данные и генерируют отчеты на основе технологии ИИ , видны из того факта, что более 54% пользователей приложений мобильного здравоохранения готовы использовать ИИ и робототехнику для своих медицинских консультаций.

Подобные приложения, если они правильно разработаны с помощью компании-разработчика программного обеспечения для здравоохранения , не только помогают пациентам управлять своим здоровьем, но также помогают уменьшить количество людей в зале ожидания и время ожидания.

6. Управление лекарствами и медицинская помощь

Медицинский стартап Sense.ly разработал первую в мире цифровую медсестру Молли. Виртуальная медсестра имеет дружелюбное лицо и приятный голос, и ее единственная цель - следить за состоянием и лечением пациентов. Мобильное приложение использует машинное обучение для поддержки пациентов с хроническими заболеваниями в перерывах между визитами к врачу.

Приложение обеспечивает проверенный индивидуальный мониторинг и последующее наблюдение с упором на хронические заболевания.

Присутствие, чтобы информировать пациентов, когда принимать лекарства, а затем контролировать, сделали ли они это, сделали ИИ в медицине очень важной технологией, когда речь идет о медицинской помощи и управлении лекарствами.

7. Создание лекарств

Создание фармацевтических препаратов с помощью клинических испытаний может занять не одно десятилетие и даже стоить миллиарды. Внедрение ИИ в создание лекарств не только ускоряет процесс, но и делает его чрезвычайно рентабельным .

Atomwise — одна из таких сетей, в которой используются суперкомпьютеры, выводящие терапию из баз данных молекулярной структуры. В 2015 году Atomwise использовала свою технологию искусственного интеллекта, чтобы выяснить, какие лекарства существуют на рынке, которые можно было бы переработать для лечения вируса Эбола, и они нашли два препарата , которые, как они обнаружили, могут помочь остановить эпидемию. Анализ, на который ушли бы годы, был выполнен за один день с помощью технологии искусственного интеллекта Atomwise.

8. Точная медицина

ИИ в медицине оказывает большое влияние на геномику и генетику. ИИ помогает выявлять закономерности в массивных наборах данных, содержащих медицинские записи и генетическую информацию, которые помогают искать связи с болезнями и мутациями.

В ближайшем будущем ИИ сможет даже сказать врачам, что происходит в клетке, когда ДНК изменяется в результате генетической вариации, будь то терапевтически или естественным путем.

9. Анализ системы здравоохранения

Поскольку все больше и больше счетов за медицинские услуги становятся цифровыми, все данные, связанные с врачом, лечением и медицинским учреждением, можно легко получить. После сбора данных больницы могут генерировать отчеты об ошибках, которые они постоянно совершают при лечении определенного типа состояния, чтобы помочь улучшить и даже избежать ненужных госпитализаций пациентов, где это необходимо.

Компания в Нидерландах Zorgprisma Publiek анализирует счета, которыми обмениваются больницы, и использует технологию Watson для сбора собранных данных.

10. Автоматизация диагностики изображений

Возможности компьютерного зрения ИИ приносят большую пользу отрасли здравоохранения. Больницы и клиники используют ИИ для распознавания аномалий в различных видах медицинских изображений , таких как компьютерная томография или радиология. Распознавание изображений помогает врачам диагностировать опухоли, инфекции почек и печени, улучшать прогноз рака и многое другое.

Лучшим примером визуального восприятия на основе ИИ является инструмент, используемый в университетской больнице UVA. Используя алгоритмы машинного обучения , инструмент анализирует изображения биопсии детей, чтобы отличить экологическую энтеропатию от глютеновой болезни, делая это так же надежно, как и врачи.

Теперь, когда мы увидели, как ИИ трансформирует здравоохранение в виде огромных преимуществ и приложений , давайте углубимся в различные типы технологий ИИ, применимых в отрасли здравоохранения.

Типы ИИ в здравоохранении

Искусственный интеллект в здравоохранении — это совокупность множества технологий. Большинство этих технологий имеют непосредственное отношение к сфере здравоохранения, но задачи и процессы, которые они поддерживают, могут различаться. Некоторые из важных технологий искусственного интеллекта описаны ниже:

1. Машинное обучение

Это одна из распространенных форм искусственного интеллекта в больницах и здравоохранении. Машинное обучение фокусируется на использовании данных и алгоритмов для имитации того, как люди учатся, постепенно повышая его точность. В здравоохранении наиболее распространенным применением обучения машинному обучению является точная медицина. Он предсказывает, какие лечебные процедуры могут быть успешными у пациентов, основываясь на различных характеристиках пациента и лечении. Для подавляющего большинства приложений точной медицины и машинного обучения требуется обучающий набор данных, для которого известен конечный результат. Это называется контролируемым обучением.

Наиболее сложная форма машинного обучения включает модели глубокого обучения или нейронных сетей с множеством уровней переменных или функций для прогнозирования результатов. Распространенным применением глубокого обучения является распознавание потенциально раковых поражений на рентгенологических изображениях.

[ Также читайте : Оценка времени, стоимости и результатов проекта приложения ML ]

2. Обработка естественного языка

НЛП включает в себя такие приложения, как анализ текста, распознавание речи и другие цели, связанные с языком. Обычное использование NLP в здравоохранении включает создание и классификацию клинической документации и опубликованных исследований.

Системы НЛП могут анализировать неструктурированные клинические записи о пациентах, что дает невероятное представление об улучшении методов, понимании качества и улучшении результатов для пациентов.

3. Роботизированная автоматизация процессов

RPA использует технологии автоматизации, которые могут обучаться, имитировать, а затем выполнять бизнес-процессы на основе правил. По сравнению с другими формами ИИ они недороги, просты в программировании и прозрачны в своих действиях. В здравоохранении они используются для автоматизации повторяющихся задач, таких как обновление записей о пациентах или выставление счетов.

4. Экспертная система на основе правил

Экспертная система, основанная на правилах, является простейшей формой искусственного интеллекта и использует предписанные правила, основанные на знаниях, для решения проблемы. Цель экспертной системы состоит в том, чтобы получить знания от эксперта-человека и преобразовать их в ряд жестко запрограммированных правил для применения к входным данным.

В здравоохранении они широко используются для целей «поддержки принятия клинических решений». Эти системы, основанные на правилах, хорошо работают до определенного момента и их легко понять. Но когда количество правил увеличивается, они начинают конфликтовать друг с другом и ломаются. Однако сейчас в здравоохранении им на смену приходят подходы, основанные на данных и алгоритмах машинного обучения.

Проблемы ИИ в здравоохранении

Широкое внедрение инновационных технологий, таких как ИИ, сопряжено с рядом проблем. От отсутствия качественных данных до проблем с безопасностью — перед отраслью здравоохранения, использующей технологии искусственного интеллекта, стоит ряд проблем.

Итак, без лишних слов, давайте посмотрим на них:

Доступность данных: одна из самых больших проблем с системами ИИ заключается в том, что для их обучения требуются огромные объемы данных из нескольких источников, включая электронные медицинские карты , аптечные записи и т. д. Поскольку данные фрагментированы, а пациенты часто обращаются к разным поставщикам медицинских услуг, данные сложным и менее понятным. Это приводит к ошибкам и более высоким затратам.

Вопросы конфиденциальности. Одной из ключевых проблем ИИ для здравоохранения является объем собираемых данных, содержащих конфиденциальную информацию, что требует принятия дополнительных мер безопасности. Поэтому важно найти подходящего партнера по разработке программного обеспечения для ИИ, который может предложить широкий спектр вариантов безопасности для обеспечения надлежащей обработки данных ваших клиентов.

Ошибки и травмы: есть вероятность, что система ИИ может время от времени ошибаться в обнаружении потенциальных рисков или лечении. Например, если система на основе ИИ предложит пациенту не тот препарат или сделает ошибку при обнаружении опухоли при рентгенологическом сканировании, это может привести к травме пациента или тяжелым последствиям для здоровья.

Будущее ИИ в здравоохранении

В здравоохранении ИИ уже меняет опыт пациентов, то, как врачи практикуют медицину, и как работает фармацевтическая промышленность. Путешествие только началось.

В будущем ИИ позволит создать радиоинструменты следующего поколения, которые будут достаточно точными и подробными, чтобы в некоторых случаях заменить потребность в образцах тканей. Это может помочь поставщикам услуг лучше определять агрессивность рака и более точно нацеливать лечение. ИИ также позволяет проводить «виртуальную биопсию» и продвигает инновационную область радиомики.

Кроме того, электронные данные о состоянии здоровья могут помочь выделить пациентов из группы риска и выявить закономерности заражения до того, как у них начнут проявляться симптомы.

Использование инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта для управления этой аналитикой может создавать более быстрые и точные оповещения для поставщиков медицинских услуг. ИИ также может заранее предупреждать о таких состояниях, как судороги или сепсис, которые часто требуют интенсивного анализа очень сложных наборов данных.

Использование ИИ для оценки рисков, поддержки принятия клинических решений и раннего оповещения — вот некоторые важные области развития этого революционного подхода. ИИ откроет новую эру клинического качества и захватывающих прорывов в уходе за пациентами.

Как Appinventiv может помочь в вашем путешествии по ИИ

Как мы видим, искусственный интеллект и здравоохранение идут рука об руку из-за множества преимуществ, которые предлагает эта технология. Несмотря на проблемы, искусственный интеллект для здравоохранения может ставить более точные диагнозы и составлять планы лечения, а также в целом улучшать результаты лечения пациентов. Таким образом, все учреждения здравоохранения должны инвестировать в решения ИИ, чтобы предлагать клиентам новые возможности и превосходные услуги.

В Appinventiv мы работаем с медицинскими компаниями над различными пользовательскими моделями на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогают увеличить доход, сократить расходы и улучшить качество обслуживания клиентов .

Например, мы помогли YouCOMM создать платформу формата с несколькими запросами для пациентов в больнице, чтобы они могли в режиме реального времени связываться с медсестрами для получения медицинской помощи. Система позволяет пациентам звонить/уведомлять персонал с помощью голосовых команд и жестов головы. С момента запуска приложения более 5 сетей больниц в США используют решение YouCOMM.

Если вы также ищете услуги по разработке программного обеспечения для ИИ , свяжитесь с нашими экспертами. Мы можем помочь вам создать и внедрить ИИ в решениях для здравоохранения и удовлетворить ваши потребности наиболее технологичным способом.