Медицина добилась значительных успехов за последнее столетие, но растущие расходы на здравоохранение и ухудшение результатов представляют собой сбивающий с толку парадокс. На здравоохранение повлияли три важные тенденции:

  • Возрастающая сложность
  • Растущие объемы данных
  • Выгорание среди медицинских работников

Здесь мы объясняем, как и почему искусственный интеллект (ИИ) может помочь решить эти проблемы.

Здравоохранение ухудшается, а его стоимость растет

Ожидаемая продолжительность жизни не изменилась и даже снизилась в последние годы в Соединенных Штатах с увеличением смертности среди лиц в возрасте 25–64 лет из-за таких состояний, как гипертония и ожирение. Ограниченные возможности лечения и более высокая сложность - две причины этой тенденции. Разработка новых методов лечения является дорогостоящей, трудоемкой и часто безуспешной. Исследования и разработки каждого нового лекарственного средства оценивались почти в миллиард долларов.

Растущее осознание того, что у пациентов с похожими симптомами могут быть разные заболевания с уникальными механизмами, подчеркивает важность прецизионной медицины. В то время как традиционная медицина сосредоточилась на разработке методов лечения, которые могут лечить как можно большее количество пациентов с похожими симптомами, нельзя больше игнорировать индивидуальную вариабельность реакции на лечение. Однако побочным эффектом оценки неоднородности пациентов является экспоненциальное возрастание сложности. За пределами того, с чем может справиться врач.

Огромный объем данных: за пределами человеческого потенциала

Успевать за постоянно растущим объемом медицинских данных стало непрактично для врачей. Отрасль здравоохранения генерирует примерно 30% мирового объема данных, и к 2025 году она будет расти со среднегодовым темпом роста 36%, опережая все другие отрасли. Это увеличение связано с оцифровкой медицинских данных, медицинской визуализацией с высоким разрешением, непрерывным выводом физиологических показателей и наукой OMICS (геномика, протеомика, метаболомика и транскриптомика). Этот взрыв данных включает в себя растущее разнообразие источников данных о здоровье, таких как данные датчиков, новые методы визуализации, массивы генов, лабораторные тесты, свободный текст и демографические данные, что делает его невозможным для человеческого анализа.

Выгореть

Выгорание становится все более распространенным среди медицинских работников, от него страдает до половины врачей, что приводит к снижению безопасности пациентов и повышению риска врачебных ошибок, зависимости от психоактивных веществ, стресса, депрессии и самоубийства. Административные задачи являются основной причиной выгорания: врачи тратят на эти задачи дополнительные 1–2 часа на каждый час, потраченный на уход за пациентами, а медсестры тратят 25% своего времени на административную работу. Потребность в качественной медицинской помощи является важным компонентом эмоционального выгорания, но с ростом сложности и перегрузки количество предотвратимых смертельных случаев растет, несмотря на усилия, направленные на предотвращение человеческой ошибки.

Как может помочь искусственный интеллект?

Искусственный интеллект и машинное обучение могут решить три основные проблемы, с которыми сегодня сталкивается здравоохранение: неоднородность пациентов, увеличение объема медицинских данных и выгорание врачей. ИИ может генерировать идеи, увеличивать вычислительную мощность и снижать нагрузку на врачей.

Приложения ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые в противном случае были бы потеряны в лавине обширных медицинских данных. Уменьшая количество ошибок и повышая точность, ИИ может снизить нагрузку на медицинский персонал, а также повысить качество медицинской помощи. Ожидается, что приложения ИИ сэкономят 150 миллиардов долларов США к 2026 году в отрасли здравоохранения США.

Если вы хотите узнать больше, прочитайте мою научную статью, опубликованную по адресу: https://www.scielo.br/j/ramb/a/ytS3Ps6BRcWrrBKZ3MRgKcc/?lang=en