У ИИ есть способность собирать тонны данных и учиться на них. Создание большего количества прогнозных моделей ИИ становится очень популярным и эффективным в различных отраслях. Также меняются представления об обслуживании клиентов с помощью НЛП. Все эти возможности ИИ могут изменить отрасль здравоохранения.
Большие данные и хорошо обученная система искусственного интеллекта могут улучшить диагностику пациентов, точную медицину, безопасность данных пациентов, поддержку клинических решений и многое другое. Когда дело доходит до ИИ, мы всегда говорим о росте умных роботов и о том, что мы занимаемся нашей работой. Да, конечно. Но мы не можем не видеть того добра, которое им приносит. Одна из них заключается в том, что индустрия здравоохранения в сочетании с искусственным интеллектом может изменить медицинское обслуживание, как мы видим сейчас. Поскольку ИИ все еще находится в стадии разработки, совершенно очевидно, что он нуждается в большой настройке. Дженнифер Гитер, одна из участниц саммита по искусственному интеллекту и здравоохранению 2017 года, проходившего в Гонконге, сказала, что, хотя точная медицина обещает улучшить результаты и сократить расходы за счет целевых, основанных на данных, персонализированных методов лечения, организации по-прежнему сталкиваются со значительными проблемами при реализации программ персонализированной медицины. Он также добавил, что необходимо решить проблему количества и качества данных. Новое межотраслевое исследование, проведенное Spiceworks, показало, что чат-боты и виртуальные помощники могут предложить медицинским организациям недорогую точку входа в развивающийся мир искусственного интеллекта. Как мы знаем, виртуальные помощники, такие как Microsoft Cortana, Siri от Apple, Amazon Alexa, захватывают рынок. К 2019 году до 40 процентов крупного бизнеса, включая клиники и больницы, вероятно, будут интегрировать виртуальных помощников. Системы искусственного интеллекта способны точно диагностировать при небольшом осмотре органов и симптомов. Врачи очень хорошо выполняют свою работу, но дело в том, что они не безупречны. Чтобы выяснить, действительно ли что-то не так с сердцем пациента, кардиолог должен оценить время сердцебиения пациента при сканировании. Отчет BBC News показывает, что в 80% случаев диагноз различных проблем с сердцем является правильным, и это указывает на то, что их процесс требует небольшого улучшения. Группа исследователей из больницы Джона Рэдклиффа в Оксфорде, Англия, разработала «Ультромикс». Ultromics - это система диагностики искусственного интеллекта, которая более точна, чем кардиолог при диагностике сердечных заболеваний. Ultromics экономит время, деньги и обеспечивает высокую точность работы, и именно этого мы ожидаем от системы искусственного интеллекта. Коммерциализированная система искусственного интеллекта, разработанная Optellum для диагностики рака легких, может диагностировать до 4000 пациентов с раком легких в год, чем врачи.
Точная медицина - это подход к лечению и профилактике заболеваний, при котором используются данные об индивидуальной изменчивости генов, образа жизни и окружающей среды, в которой они живут, для каждого человека. Кроме того, это помогает врачам и исследователям правильно прогнозировать стратегии лечения и профилактики определенного заболевания. Алгоритмы, которые могут обучаться сами по себе, требуют значительной вычислительной мощности, поскольку они должны обучать модель с использованием огромных данных. Эти алгоритмы могут учиться сами по себе с беспрецедентной скоростью и, как правило, это подход, который использует когнитивные способности врачей в новом масштабе.
ИИ делится на три этапа: искусственный узкий интеллект (ANI), общий искусственный интеллект и искусственный суперинтеллект. Есть время появиться ANI, вероятно, в следующем десятилетии. ANI может анализировать наборы данных, делать выводы, находить новые взаимосвязи и поддерживать работу врача. За эти годы некоторые компании показали, как суперкомпьютеры, глубокое обучение и ANI могут поддерживать точную медицину.
Google Deepmind Health от Google, IBM WatsonPaths от IBM Watson, Careskore, Zephyr Health от Уильяма Кинга, Oncora Medical, Sentrain - вот некоторые из передовых проектов в области здравоохранения, за которыми стоит следить.
