ИИ в здравоохранении

Этот слоган кажется немного отвратительным, но за ним будущее.

Исследователи во всем мире работают над моделями машинного обучения, чтобы предсказать смертельные случаи со смертельным исходом в медицине еще до того, как они произойдут. Некоторые из моделей даже лучше, чем врачи, умеют определять болезни.

В области здравоохранения группа исследователей Стэнфордского университета во главе с Эндрю Нг (да-да, автор самого известного курса по машинному обучению) доказала, что ML Модель может определять сердечные аритмии по ЭКГ с большей эффективностью, чем эксперт.

Искусственный интеллект лучше справляется с ключевыми задачами здравоохранения, такими как диагностика заболеваний, когда заранее определенные алгоритмы превосходят радиологов в обнаружении аномалий (например, злокачественных опухолей). [1]

Вот краткий обзор того, как технологии на основе искусственного интеллекта революционизируют отрасль здравоохранения.

Машинное обучение в здравоохранении

Мы живем в эпоху данных. Так почему бы не использовать эти данные и не спрогнозировать наше будущее.

ML используется в медицине для точной медицины - прогнозирования стратегий лечения, которые могут принести пользу пациенту, с учетом его истории болезни. Контролируемое обучение используется для этого прогноза, поскольку модель машинного обучения обучается с помощью набора данных (истории болезни пациента), а затем прогнозирует результат.

Нейронные сети в здравоохранении

Технология, которая давно открыта в 1960-х и исследуется на сегодняшний день, используется для задач категоризации. В первые годы после открытия нейронная сеть считалась неэффективной, поскольку для вычислений требовалось много данных. Но теперь, когда мы живем в связном мире и имеем доступ к наборам данных, нейронная сеть становится потенциальным решением в сфере здравоохранения.

Эта технология просматривает формулировку проблемы в категориях входов, выходов и весов / характеристик, которые связывают входные и выходные данные. Он работает аналогично тому, как нейроны обрабатывают сигналы.

Глубокое обучение в здравоохранении

Проще говоря, модель нейронной сети со многими уровнями функций / переменных делает эту технологию. Он широко используется для распознавания злокачественных образований на радиологических изображениях.

Эта методология чрезвычайно полезна в области радиомики - извлечение признаков из рентгенологических медицинских изображений с использованием алгоритмов характеристики данных. С помощью глубокого обучения и радиомики эксперты в области здравоохранения смогли выявить характеристики заболевания, которые невозможно было увидеть невооруженным глазом.

Физические роботы

«Робот» - это широко распространенный сегодня термин. Большинство приложений используют роботов в своей основной работе и особенно полезны в ситуациях, когда вмешательство человека может быть сопряжено с риском. В сфере здравоохранения сейчас внедряются роботы, в операционную систему которых встроены возможности искусственного интеллекта.

Хотя в США с 2000-х годов по настоящее время используются хирургические роботы, эта технология доказала, что дает хирургам дополнительные возможности, расширяя их кругозор для точной работы с запутанными тканями.

Важнейшие гинекологические операции, операции на предстательной железе, голове и шее проводятся с помощью хирургических роботов.

Но ждать!

Готовы ли пациенты поверить, что машина выше человека? - это вроде бы большой вопрос.

Интересно знать, что, хотя машины становятся умелыми в принятии решений и дают желаемые результаты, им по-прежнему не хватает человеческих эмоций и навыков суждения.

Математически,

Машины ≠ Люди

«При опросе более 300 клинических руководителей и руководителей здравоохранения более 70% респондентов сообщили, что менее 50% их пациентов были высоко вовлечены, а 42% респондентов заявили, что менее 25% их пациентов имеют высокий уровень активности. помолвлен »[3]

Таким образом, участие и сотрудничество пациентов могут стать последней вехой в достижении преимуществ системы искусственного интеллекта в здравоохранении.

Заключение

Следует согласиться с тем, что недавнее развитие технологий в здравоохранении привело к революционным изменениям в традиционной медицинской практике. Системы искусственного интеллекта никогда не смогут заменить людей-экспертов (по крайней мере, в ближайшее время), но действительно дополнят их усилия по оказанию помощи пациентам. Многие исследователи полагают, что в следующем десятилетии здравоохранение будет использовать больше ИИ, чем мы ожидаем сегодня, для улучшения общества.

Ссылки и дополнительная литература: