Искусственный интеллект находится на пике ажиотажа, не всегда выполняет то, что обещано, и заставляет компании нервничать. Многие варианты использования ИИ вообще не являются искусственным интеллектом, а представляют собой причудливую обработку, используемую для обработки больших данных. Одна из сфер, в которой ИИ меняет жизнь людей так, как предполагает шумиха, может быть невидимой, если вы не работаете с конкретным сегментом населения, - это здравоохранение. Многие из наиболее убедительных примеров использования ИИ в здравоохранении происходят прямо у нас под носом в медицине, управлении образом жизни и диагностике, действуя подрывным и едва заметным образом.
[Статья по теме: 15 открытых наборов данных для здравоохранения]
Это кажется нелогичным, но самые разрушительные тенденции в определенных областях почти незаметны для получателей аванса. Вы можете не знать, что ваш врач использует более точные данные для диагностики, лечения и наблюдения за вами, но это происходит. Вы можете не осознавать, что ваш новый рецепт - результат ускоренного открытия лекарств с помощью ИИ, но он здесь. Давайте взглянем на некоторые из самых ярких примеров здравоохранения, основанного на искусственном интеллекте, на 2020 год.
От конца до конца усыновления
Одно из самых значительных отличий от здравоохранения состоит в том, что принятие происходит по обе стороны стола. Не только разработчики в области здравоохранения охотно пользуются возможностями искусственного интеллекта, но и их целевые клиенты, то есть врачи и пациенты, также охотно его принимают. В то время как здравоохранение внедряется медленнее, чем в других отраслях, его вызывают разрозненность и высокие стены конфиденциальности, а не скептицизм.
ИИ может снизить расходы на здравоохранение, беря на себя тяжелые человеческие задачи и сокращая или устраняя области, подверженные человеческим ошибкам. Это также способствует лучшему «образу жизни у постели больного», позволяя врачам продолжать принимать больше пациентов, оставаясь при этом полностью информированными о том, что происходит в жизни их пациентов и медицинском прогрессе.
Искусственный интеллект в здравоохранении является свидетельством концепции расширенного интеллекта, а не чисто искусственного. Опыт врачей, исследователей, персонала больниц и других людей обеспечивает техническую базу для обучения ИИ. В свою очередь, ИИ снимает тяжелую нагрузку, связанную с обработкой больших данных и распознаванием образов, позволяя специалистам в области здравоохранения вернуться к тому, что у них получается лучше всего, к решению проблем и внедрению инноваций.
Примеры использования ИИ на 2020 год
Давайте посмотрим на эти отношения в действии.
Уменьшение ошибок в диагностике
Врачебные ошибки могут быть третьей ведущей причиной смерти в Соединенных Штатах. Хотя трудно получить официальную информацию об этом количестве, долгие часы работы, слишком много пациентов и отсутствие доступа к данным могут быть катастрофической комбинацией, когда дело доходит до диагноза.
Введите AI. Люди не умеют работать с большими данными, и мы не всегда хорошо разбираемся в тонких закономерностях. Большой объем данных - это не то, что наш мозг естественным образом понимает, но компьютеры отлично справляются с этими задачами.
Например, PathAI применяет машинное обучение к технологиям, чтобы помочь патологам выявлять больше случаев рака раньше. Enlitic использует ИИ для анализа неструктурированных данных из радиологических отчетов, анализов крови, ЭКГ и других источников информации, чтобы помочь врачам консультировать в режиме реального времени.
Мы также используем компьютерное зрение в виде микроскопов с улучшенным искусственным интеллектом для сканирования образцов крови на наличие смертельных патогенов с гораздо большей скоростью, чем может когда-либо мечтать человеческий персонал, что позволяет проводить диагностику с рейтингом точности 95%, несмотря на увеличение в скорости.
По мере того как компании продолжают разрабатывать более эффективные программы, врачи и медицинский персонал могут увеличивать скорость диагностики с незначительным влиянием на повседневные операции. Ошибки часто требуют скорости, но здесь мы получаем лучшее из обоих миров.
Открытие наркотиков
Исследования лекарств - дело дорогостоящее и медленное. Только клинические испытания лекарств с 10% успешностью обходятся примерно в 2,6 миллиарда долларов. Это ужасные шансы, но до появления искусственного интеллекта у нас не было особого выбора.
В 2007 году программа искусственного интеллекта по имени Адам смогла обработать миллиарды точек данных о дрожжах, выдвинув 19 гипотез относительно кодов генов в этих дрожжах. Девять были совершенно новыми, и только один ошибался. Двойник Адама Ева обнаружила, что триклозан потенциально может бороться с лекарственно-устойчивыми малярийными паразитами с помощью того же анализа данных.
ИИ позволяет исследователям сократить человеческий труд над гипотезами и применить вычислительную мощность к нескольким гипотезам одновременно. ИИ можно даже использовать для открытия новых материалов и использования материалов пациентов для выработки прогнозных гипотез.
Открытие лекарств всегда было методом проб и ошибок, страной счастливых случайностей и многолетних исследований. Эти истории об открытии таких вещей, как рогейн или виагра? Отличные истории, но исследователи Rogaine искали лекарства от гипертонии, а Виагра проходила испытания для лечения сердечной боли в груди.
Даже пенициллин, открытый совершенно случайно, потребовалось более десяти лет, чтобы появиться на свет после той первой встречи с заплесневелой чашкой Петри. Базовая биология диктует, что мы должны действовать быстрее, чтобы идти в ногу с открытием лекарств и самой эволюцией.
ИИ может обеспечить поддержку для ускорения процесса, делая его рентабельным. Нам не нужно использовать метод проб и ошибок, и мы можем анализировать данные, которые у нас уже есть, чтобы видеть то, что все время было прямо перед нами.
Сопровождение рабочего процесса и документации
Обработка естественного языка позволяет получать неструктурированные данные прямо из записей врача, что может помочь уменьшить количество ошибок и ускорить передачу информации. Документирование является важной частью истории болезни не только для пациента, но и для всего сообщества.
Без надлежащей документации исторические данные могут быть потеряны или скрыты. Отсутствие хотя бы одной детали может быть смертельным. Если полагаться на историю ведения заметок, извлечение важной информации может быть медленным процессом. По оценкам, потеря данных может стоить отрасли около 100 миллиардов долларов в год. С помощью ИИ мы можем это изменить.
Программы, которые просеивают эту гору данных, могут информировать врачей о рисках для пациентов, оперативно использовать рабочие процессы в больницах и даже предсказывать оптимальные маршруты скорой помощи. Чем больше ИИ берет на себя бремя сложных административных задач, тем лучше персонал справляется с уникальной человеческой стороной медицины.
Управление стилем жизни
Последующее наблюдение имеет решающее значение для поддержания здоровья и благополучия по ряду результатов лечения. Проблема в том, что это дорого и недоступно для значительной части населения. Теперь компании интегрируют ИИ и Интернет вещей, чтобы восполнить этот пробел.
Носимые, вероятно, одно из самых больших обещаний для управления образом жизни. Это выходит за рамки ваших умных часов, измеряющих частоту сердечных сокращений. Вместо этого эти носимые устройства могут обнаруживать небольшие изменения в частоте сердечных сокращений, предупреждать врача об изменении, диагностировать потенциальные проблемы и посоветовать пациенту обратиться за медицинской помощью - и все это из одного цикла.
Среди других достижений - дружелюбные чат-боты, которые помогают таким людям, как пожилые люди, помнить о приеме лекарств, и взаимодействуют, например, для выявления ранних признаков депрессии. Эти достижения приносят пациенту присутствие врача.
Еще более интригующим является возможность улучшить общение между врачами и пациентами напрямую. Хотя существуют препятствия из-за стены конфиденциальности здравоохранения, ИИ может, например, анализировать разговоры в реальном времени. Искусственный интеллект лучше, чем люди, предсказывает поведение человека и может обнаруживать недопонимание, предлагать варианты лечения и анализировать тон разговоров.
Прочтите больше статей по науке о данных на OpenDataScience.com, включая учебные пособия и руководства от новичка до продвинутого уровня! Подпишитесь на нашу еженедельную рассылку здесь и получайте последние новости каждый четверг.
