Автор Шраван Кумар

Данные можно определить как совокупность количественных и качественных данных, которые необходимо преобразовать определенным образом. Нет сомнений в том, что данные стали самым мощным инструментом 21 века и используются искусственным интеллектом (ИИ). ИИ в основном работает на машинном обучении и алгоритме глубокого обучения, который находит шаблон, преобразованный в полезные данные. Применение ИИ в области медицинских исследований растет день ото дня и освещается в различных престижных журналах, таких как Elsevier, Springer, PLOS ONE, BioMed Central, Британский медицинский журнал, Королевский колледж врачей и т. д.

1. Применение ИИ в диагностике

ИИ — самая передовая технология современности. Диагностика болезни требует надлежащих знаний и многолетней подготовки; Существуют различные ветви ИИ, которые используют алгоритмы для поиска закономерностей, как это делают врачи. По сути, это помогает свести к минимуму рабочее давление за счет максимальной эффективности экспертов. Например, компьютерное зрение — это область ИИ, которая использует цифровые изображения и видео для интерпретации результата в соответствии с данным обучением и информацией. Это может быть полезно для выявления ранних раковых клеток, аномального роста тела, гормонального дисбаланса, хромосомных аномалий и т. д. Можно доказать, что это помогает рукам рентгенологов в определении приоритетности опасных для жизни случаев и помогает в лечении хронических заболеваний [1, 2]. В целом, он постоянно растет и трансформируется в соответствии с потребностями отрасли здравоохранения и ее пациентов.

Есть много других способов применения ИИ в сфере здравоохранения; некоторые из них следующие: -

Я. Обнаружение рака

Использование ИИ в медицинской диагностике для выявления рака показало достоверность интервала 95%. Журнал Национального института рака опубликовал исследование, которое показало обнаружение рака молочной железы при маммографии с помощью ИИ. Чувствительность системы ИИ была аналогична средней чувствительности рентгенологов, и не было выявлено никаких отклонений [3].

II. Сердечно-сосудистые заболевания.

Роль эхокардиографии имеет решающее значение в диагностике и лечении сердечно-сосудистых заболеваний. Модели искусственного интеллекта позволяют автоматически обнаруживать отклонения в электрокардиограммах, сокращая время интерпретации и зависимость от индивидуальной изменчивости [4].

III. Наследственные заболевания

Алгоритмы машинного обучения помогают найти генетическую аномалию по семейному анамнезу; следовательно, они снижают вероятность генетического расстройства. «ДНК каждого человека содержит миллионы генетических вариантов, которые безвредны или скажем неактивны, но через несколько поколений они могут активироваться и вызвать генетические заболевания [5]. Вручную очень сложно найти генетическую аномалию, но здесь ИИ может сделать это за секунду и предсказать генетическую аномалию человека в будущем. Компания Nature Medicine опубликовала статью о FDNA, в которой приложение для смартфона Face2Gene было обучено на большом количестве изображений распознавать людей с редкими генетическими нарушениями[6].

IV. Радиология

ИИ в радиологии уменьшил выгорание врачей. Технология анализа изображений AI помогла медицинским работникам сравнивать 3D-сканы в 1000 раз быстрее, чем когда-либо прежде. Процесс начинается с обучения алгоритмов; Алгоритмы машинного обучения обработали тысячи изображений, которые будут сравниваться и сканироваться, что позволяет проводить важные сравнения для получения наилучших результатов [7].

2. ИИ в борьбе с грядущим вирусным апокалипсисом

Несколько лет назад некоторые ученые предсказывали, что за уничтожение всей планеты будут ответственны лишь некоторые факторы, включая вторжение инопланетян, демографический взрыв, столкновение с кометой, вирусную инфекцию и искусственный интеллект. В 2019 году мы увидели трейлер упомянутого выше апокалипсиса в виде пандемии COVID-19. Если что-то случится снова, и мы не сможем найти способ контролировать или остановить это, человечество может быть уничтожено [8]. Его можно контролировать с помощью нескольких технологических достижений, таких как технология робототехники, система слежения, машинное обучение, искусственный интеллект и т. д. Машинное обучение помогает прогнозировать входящую вирусную инфекцию или другие хронические заболевания на основе предыдущих данных. Более того, это поможет бороться с подобными проблемами, ускоряя разработку лекарств или вакцин [9].

3. ИИ в современную эпоху

Есть и другие аспекты искусственного интеллекта, которые необходимо учитывать и широко обсуждать для эффективного использования. Некоторые из важных фактов приведены ниже

Я. Как далеко мы продвинулись в адаптации этой технологии…?

В настоящее время у каждого человека есть смартфон, который используется в виде ИИ. В целом большинство людей используют ИИ сознательно или неосознанно. Например, если человек с ожирением ищет в Google запрос на похудение, на следующий день он получит рекламу товаров и услуг, связанных со здоровьем. Другим хорошим примером является смарт-браслет, который анализирует шаги и частоту сердечных сокращений [10, 11].

II· Неправильное использование

У каждой монеты две стороны, хорошая и плохая сторона. У ИИ также есть хорошие и плохие стороны. Как мы знаем, ИИ работает с данными, и те же самые данные могут быть использованы для нечестных целей. ИИ может быть автоматически управляемым, который крадет информацию, связанную с банками, и другие личные данные. Как обсуждалось выше, ИИ также может быть причиной апокалипсиса планеты. Поэтому, чтобы избежать таких проблем в будущем, должен быть надлежащий свод правил и положений для поддержания правопорядка.

4. Будущие вызовы

Нет сомнений, что в будущем ИИ столкнется с проблемами в области конфиденциальности, этики, технологической зависимости и т. д. Потребуется время, чтобы адаптироваться к такому типу технологий.

Спасибо автору Шравану Кумару, рецензенту Ашрулочан Саху и редактору Махешу Велусами.

Подпишитесь на наш электронный журнал Loops & Strands, чтобы узнать больше интересных обзоров, статей и протоколов, связанных со всеми областями биологии, связанными с биоинформатикой. Присоединяйтесь к нашему дискуссионному форуму, чтобы общаться с экспертами в области биологии и биоинформатики.

5. Ссылки

  1. Катьяян, Ангира, Адри Катьяян и Анупам Мишра. «Улучшение здравоохранения Индии в эпоху COVID: роль искусственного интеллекта и алгоритмов». Индийский журнал отоларингологии и хирургии головы и шеи: официальная публикация Ассоциации отоларингологов Индии, 1–2 сентября. 2020.
  2. Куликовский, Казимир А. 2019. «Истоки искусственного интеллекта в медицине (AIM): вычислительные технологии, помогающие научным исследованиям и клиническому искусству — с размышлениями о текущих проблемах AIM». Ежегодник медицинской информатики 28 (1): 249–56.
  3. Родригес-Руис, Алехандро, Кристина Лонг, Альберт Губерн-Мерида, Мирей Бродерс, Жизелла Дженнаро, Паола Клаузер, Томас Х. Хелбих и др. 2019. «Автономный искусственный интеллект для обнаружения рака молочной железы в маммографии: сравнение со 101 рентгенологом». Журнал Национального института рака 111 (9): 916–22.
  4. Ромити, Сильвия, Маттиа Винчигерра, Ваэль Сааде, Иньяки Ансо Кортахарена и Эрнесто Греко. 2020. «Искусственный интеллект (ИИ) и сердечно-сосудистые заболевания: неожиданный союз». Кардиологические исследования и практика 2020: 4972346.
  5. Саймон Чендлер, 2019 г. «Как ИИ помогает диагностировать редкие генетические заболевания»
  6. Долгин, Эли. «Приложение для сканирования лиц с искусственным интеллектом обнаруживает признаки редких генетических заболеваний». Природа 10 (2019).
  7. Марли Лонг, 2020 г. «Искусственный интеллект в медицинской диагностике» Блог.
  8. Доминго, Пере, Изабель Мур, Вирджиния Помар, Эктор Короминас, Жорди Касадемонт и Нативидад де Бенито. 2020. «Четыре всадника вирусного апокалипсиса: патогенез инфекции SARS-CoV-2 (COVID-19)». EBioMedicine 58 (август): 102887.
  9. Маркус Шмитт, 2020. «Искусственный интеллект в медицине». Блог
  10. Дженнифер Бресник, 2018 г. «12 основных способов влияния искусственного интеллекта на здравоохранение» Блог.
  11. Датта, Судипто, Ранджит Баруа и Джонали Дас. «Применение искусственного интеллекта в современной системе здравоохранения». Альгинаты — недавнее использование этого природного полимера (2020 г.).