Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) ускоряют темпы научных открытий в разных областях, и медицина не является исключением. Согласно Allied Market Research, искусственный интеллект на рынке здравоохранения в 2019 году оценивался в 4 836,87 млн ​​долларов, а к 2027 году ожидается, что он достигнет 99 491,58 млн долларов, а среднегодовой темп роста в 42,8% с 2020 по 2027 год составит 42,8%.

Он становится основным источником дохода для многих стран мира. От инструментов обработки языка, которые ускоряют исследования, до алгоритмов прогнозирования, которые предупреждают медицинский персонал о надвигающемся сердечном приступе, до интеллектуальных медицинских карт, машинное обучение дополняет человеческий взгляд и практику в медицинских дисциплинах.

В последнее время великие умы со всего мира в области медицины активно отреагировали на вызов, вызванный пандемией COVID-19. Уже появилось множество инноваций, что свидетельствует о потенциале AI/ML в этом секторе. Здравоохранение представляет собой сложную вертикаль, и сила технологий нового века, а именно Искусственный интеллект, компьютерное зрение и системы машинного обучения, снижает их сложность, позволяя принимать более эффективные решения.

Используя ИИ, поставщики медицинских услуг могут анализировать и делать точные прогнозы на основе имеющихся данных о пациентах для ранней диагностики и улучшения лечения, которое в противном случае на самом деле заняло бы значительное количество времени и все же не было бы таким точным.

Сегодня можно определить, может ли человек заболеть раком, просто по фотографии, используя машинное обучение и компьютерное зрение для обнаружения повышенного уровня билирубина в склере человека, белой части глаза. Это может быть возможно путем обучения моделей с машинным обучением на основе набора исторических данных, полученных от предыдущих добровольных пациентов.

Диагностика заболеваний с использованием сверточных нейронных сетей (CNN)

  • В контексте глубокого обучения сверточная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети, чаще всего применяемый для анализа визуальных образов.
  • Несколько моделей машинного обучения уже используются для обнаружения рака кожи с использованием популярных библиотек, таких как Tensor Flow, scikit-learn, Keras и других инструментов с открытым исходным кодом. Сообщается, что точность обнаружения рака кожи у дерматологов составляет от 65% до 85% (ссылка: Систематический обзор (nih.gov)). Такие модели обучаются на изображениях тысяч других злокачественных и доброкачественных образований кожи.
  • Помимо обнаружения рака, CNN также используются для разработки инструментов для диагностики сердечных заболеваний, туберкулеза, болезни Альцгеймера и других смертельных заболеваний.

Диагностика и помощь на основе интеллектуального виртуального помощника

  • С новым рассветом цифровой эпохи большая часть человечества имеет доступ к умным виртуальным помощникам через смартфоны, умные колонки и многими другими способами. Эти умные виртуальные помощники, обладающие возможностями обработки и генерации естественного языка с помощью ИИ, техники анализа и синтеза естественного языка и речи, могут быть почти такими же полезными, как сеанс психологического консультирования.
  • При необходимости эти умные помощники уже достаточно способны помочь пациенту мгновенно записаться на консультацию к реальному специалисту в области здравоохранения, что тоже само по себе.
  • Такой уровень личной помощи может помочь людям жить более здоровой жизнью без какой-либо помощи человека, осуществляющего уход.

Решения для здравоохранения на основе AI/ML

Устройства для мониторинга здоровья с помощью ИИ

  • С увеличением использования фитнес-трекеров и других устройств для мониторинга здоровья стало намного проще контролировать жизненно важные функции 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Жизненно важные функции, отслеживаемые таким образом, могут оказать большую помощь в обнаружении аномалий в функционировании организма.
  • Обнаружение аномалий с помощью машинного обучения может широко использоваться для автоматизации мониторинга состояния оборудования путем обнаружения аномалий в различных жизненно важных органах, таких как аномалии частоты сердечных сокращений, температуры, уровня кислорода в крови и т. д., с помощью интеллектуальных сенсорных устройств.
  • Захваченные жизненно важные органы, записанные с таких носимых устройств, могут быть проанализированы с помощью моделей классификаторов машинного обучения, и это может предложить необходимые упражнения, лекарства, действия и даже привычки, которые, в свою очередь, могут помочь пользователю жить более здоровой жизнью.

Умные записи о здоровье

  • Представьте, что кто-то испытывает сильную боль, но не может выразить всю историю болезни в устной форме, и вот тут чат-бот с искусственным интеллектом уже знает о вас все на основе вашей «Умной медицинской карты», как это было бы удобно, верно? ? Такие ранее доступные данные могут помочь в критических жизненных ситуациях.
  • Машинное обучение в здравоохранении может очень эффективно упростить процессы, сэкономив при этом время, усилия и деньги. Методы классификации документов с использованием векторных машин и распознавания OCR на основе ML, такие как Google Cloud Vision API, уже доказали свою полезность при подготовке гораздо более полезных цифровых медицинских карт по сравнению с обычными бумажными записями.

Первоначально опубликовано на https://www.volansys.com/blog-transformation-of-healthcare-with-artificial-intelligence-and-machine-learning-services/