Сложности в сфере здравоохранения являются причиной неэффективности, с которой отрасль боролась десятилетиями. Это серьезная проблема, затрагивающая практически каждый сектор, поскольку устаревшие технологии пытаются справиться с огромным размером проблем, с которыми они сталкиваются. В то время как цифровые технологии развиваются, один конкретный сегмент, искусственный интеллект (ИИ), превращает надежды и шумиху в реальные результаты.

Watson for Drug Discovery оценил все почти 1500 генов в геноме человека для предсказания того, какие гены могут быть связаны с БАС. Это было сделано за несколько месяцев. Неврологический институт Барроу, который проводил исследование с IBM, изучил данные и обнаружил, что восемь из 10 лучших генов оказались связаны с болезнью. Если это было недостаточно впечатляющим, были также обнаружены пять никогда ранее не связанных генов, связанных с БАС.

Итак, какими способами ИИ разрушает здравоохранение и какие компании находят решения для этой конкретной проблемы?

Мониторинг

Многие хронические заболевания требуют постоянного наблюдения за пациентами. Мониторинг - это трудоемкий и ресурсоемкий процесс, независимо от того, осуществляется ли он в больнице или удаленно на дому у пациента.

Вирта Здоровье занимается особо интенсивным мониторингом состояния - сахарным диабетом. Компания заявляет, что хочет обратить вспять диабет 2 типа с помощью двухстороннего подхода, первая из которых - индивидуальное питание. Второй шаг - использование своих технологий и искусственного интеллекта, позволяющих врачам удаленно контролировать пациентов и получать анализ данных в режиме реального времени через мобильное приложение.

Компания, которая только что начала свою деятельность в марте 2017 года, уже привлекла более 37 миллионов долларов США.

Визуализация

Технология визуализации далеко ушла от размытых рентгеновских снимков прошлого. Однако даже при современных передовых МРТ и КТ точный диагноз - большая проблема. Два радиолога могут сделать разные выводы из одного и того же изображения. Что еще более тревожно, один и тот же медицинский работник может прийти к разным выводам из одного и того же изображения, когда оно показывается в разное время.

Применение ИИ в визуализации было встречено с распростертыми объятиями, и Infervision в партнерстве с GE Healthcare, Cisco и NVidia разработала решение для более точной оценки изображений пациентов с раком легких.

Платформа использует технологии глубокого обучения и искусственного интеллекта для быстрого копирования передовых медицинских знаний и диагностики изображений. На сегодняшний день Infervision обработала около 100 000 компьютерных томографов и 100 000 рентгеновских снимков.

Диагностика

Диагностика - это сегмент здравоохранения, готовый к серьезным изменениям. Практика включает множество процедур, которые можно автоматизировать, что и удалось сделать Babylon Health со своей технологией.

Babylon Health привлекла 85 миллионов долларов на создание своей платформы. Используя комбинацию искусственного интеллекта, видео и текстовых консультаций, автоматизированная служба сортировки позволяет пользователям отправлять текстовые сообщения о своих симптомах в приложение. Затем ИИ ставит диагноз пациенту и дает рекомендации в режиме реального времени.

Однако у компании большие амбиции. Во-первых, он хочет создать врача-робота, который может сортировать, диагностировать и даже лечить людей по своим телефонам, а затем алгоритмы машинного обучения, которые в конечном итоге будут вычислять возможные будущие заболевания, анализируя профиль здоровья людей.

Операции

Медицинские организации всегда работают оптимально. Это, конечно, не всегда возможно и часто случаются ошибки. Qventus был создан, чтобы упростить медицинские операции для улучшения небольших повседневных решений с долгосрочным эффектом.

Компания разработала программную платформу на основе искусственного интеллекта, чтобы использовать возможности данных и выявлять проблемы до того, как они возникнут. На основе анализа он дает точные и немедленные рекомендации для администраторов больниц, чтобы они могли принимать обоснованные решения. Сюда входят отделения неотложной помощи, периоперационные зоны, безопасность пациентов и многое другое.

Создание лекарств

Нет никаких сомнений в том, что фармацевтическая промышленность несет ответственность за разработку новаторских лекарственных препаратов. Проблема заключается в стоимости и времени, связанных с выводом на рынок новых лекарств.

Atomwise хочет сократить как время, так и затраты, предсказывая потенциальные лекарства от лекарств с помощью искусственного интеллекта, суперкомпьютеров и специального алгоритма для прохождения миллионов молекулярных структур. Недавно компания доказала жизнеспособность своей технологии, найдя два лекарства от вируса Эбола менее чем за один день, а не за месяцы или годы. Для этого он начал поиск лекарств, которые уже существуют, но могут быть переработаны для лечения лихорадки Эбола.

Возможности безграничны. Александр Леви, главный операционный директор Atomwise, лучше всего выразился, сказав: «Представьте, сколько людей может пережить следующую пандемию, потому что существует такая технология, как Atomwise. Он продолжает: «Мы можем даже рассматривать гипотетические лекарства, которых еще даже не существует. Atomwise может найти слабые места в этих новых вирусах и быстро определить гипотетические методы лечения для тестирования ».

Когда дело доходит до финансов, в здравоохранении цифры огромны. Только в США в 2016 году страна потратила 3,4 триллиона долларов - это не опечатка, это триллионы. По данным Вашингтон Пост, к 2025 году он вырастет до 5,5 триллиона долларов. Стоимость вывода нового препарата на рынок также высока: обычно это занимает от 12 до 14 лет, а средняя стоимость составляет от 2,5 до 2,9 миллиарда долларов. .

Искусственный интеллект, возможно, и не решит всего, что беспокоит отрасль здравоохранения, но он существенно улучшит методы работы в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Первоначально опубликовано на aiexaminer.com 27 июня 2017 г.