Автор Аман Дир
Появление машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) произвело революцию в огромном секторе здравоохранения по частям и пролило свет на переплетение технологий и здоровья как единого целого. Человечество сталкивается с многочисленными проблемами здравоохранения, начиная от сложных заболеваний, таких как рак, до быстро мутирующих инфекций, и все это можно улучшить и сделать более эффективными с помощью технологий.
Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь упростить процесс выявления инфекций, лечения заболеваний и упростить административные процессы в больницах и клиниках. Его могут использовать врачи и медицинские работники, чтобы выяснить различные пути лечения и прописать правильные дозы лекарств без каких-либо человеческих ошибок или недоразумений. Его даже можно использовать для консультирования пациентов по различным хирургическим методам и вариантам лечения с учетом факторов риска и возможных осложнений.
Ниже приведен список различных типов технологий искусственного интеллекта / машинного обучения, которые обычно используются в секторе здравоохранения:
- Нейронные сети и глубокое обучение: нейронные сети и глубокое обучение используют различные уровни и модели, которые могут помочь в отображении предсказуемых моделей лечения путем сканирования различных функций. Например, рентгеновские лучи можно анализировать с помощью программного обеспечения AI / ML, чтобы определить тип перелома и указать подходящее лечение и продолжительность его лечения, или Berg (биофармацевтический гигант) использовал AI для разработки методов лечения онкологии.
- Обработка естественного языка: Обработка естественного языка (NLP) может помочь развить анализ текста и распознавание речи, чтобы понять человеческий язык.
- Экспертные системы на основе правил: системы на основе правил (if / else) могут помочь врачам и специалистам принимать правильные клинические решения при постановке диагноза пациенту.
- Физические роботы: физические роботы и машины могут помочь в автоматизации различных хирургических и терапевтических процедур. В настоящее время роботов используют для зашивания ран, выполнения инвазивных разрезов и даже глазных операций.
- Роботизированная автоматизация процессов: Роботизированная автоматизация процессов может помочь клиникам и больницам упорядочивать, добавлять, анализировать и оценивать затраты на лечение пациентов. Они даже могут соответствующим образом систематизировать записи пациентов для лучшего управления системой и обеспечения своевременного лечения пациентов. Мы видели, как технология распознавания рукописного ввода MATLAB на основе машинного обучения помогает упорядочивать медицинские записи на основе многочисленных фильтров и параметров.
- Предотвращение эпидемий: AI / ML позволяют ученым получать доступ к большим объемам данных и использовать их для прогнозирования вспышек тяжелых хронических и инфекционных заболеваний. Они чрезвычайно полезны для стран третьего мира и для регионов с недостаточно финансируемой медицинской инфраструктурой. ProMED-mail - это интернет-платформа для отчетов, которая отслеживает развивающиеся заболевания и сообщает о вспышках в режиме реального времени.
Различные компании, занимающиеся AI / ML, добились большого успеха на рынке здравоохранения и представили эффективные и удобные для потребителей продукты. Некоторые из них включают-
- PathAI, компания, которая использует машинное обучение, чтобы помочь патологам в постановке точного диагноза и разработке методов лечения.
- Enlitic, компания из Сан-Франциско, которая использует глубокое обучение для анализа анализов крови, геномики, радиологических изображений и т. Д., Чтобы лучше понять состояние пациента и потребности в лечении.
- Berg Health, организация, которая стремится использовать искусственный интеллект для поиска ссылок.
- Microsoft Azure, инициатива машинного обучения, используется такими компаниями, как Airdoc, для сканирования глаз на предмет аномалий и дефектов зрения.
Это всего лишь несколько заслуживающих внимания учетных записей в длинном списке организаций и компаний, которые посвятили себя достижению соответствия между здравоохранением и искусственным интеллектом / машинным обучением.
Хотя AI / ML имеет множество приложений и преимуществ для сектора здравоохранения, у него есть свой набор недостатков. Ошибки аппарата могут затруднить лечение / диагностику и поставить под угрозу жизнь пациента. Это может даже привести к сокращению человеческих ресурсов, что приведет к сокращению рабочих мест.
