Îmi imaginez o lume în care AI ne va face să lucrăm mai productiv, să trăim mai mult și să avem energie mai curată. –Fei-Fei Li, profesor de informatică la Universitatea Stanford


Inteligența artificială are potențialul de a îmbunătăți fiecare aspect al vieții noastre și de a ne ajuta să transformăm asistența medicală. Să aruncăm o privire asupra modului în care se practică asistența medicală astăzi și a modului în care AI îl transformă.

Asistența medicală implică menținerea stării de sănătate a individului sau îmbunătățirea acesteia. Acoperă răni la fel de mici ca hârtiile pentru cancerul de sânge.

Asistența medicală poate fi împărțită în trei categorii, și anume următoarele.

  • conservare
  • Preventiv
  • predictiv

Putem folosi cantitatea uriașă de date produse în fiecare zi pentru a găsi o vindecare mai bună pentru o boală, pentru a găsi noi medicamente și chiar pentru a prezice probabilitatea unei boli cu mult înainte de observarea oricăror simptome legate de aceasta..

Probleme ale industriei medicale

Problemele industriei medicale pot fi împărțite în două mari categorii. O categorie a problemei decurge din problemele sociopolitice și financiare, în timp ce cealaltă rezultă din provocările tehnologice din industrie. Probleme precum deficitul de paturi, deficiența personalului medical și medicii medicali necalificați aparțin primei categorii. A doua categorie conține probleme precum cercetarea lentă, erorile umane în analiza datelor și lipsa de transparență a datelor între organizații.

Ne vom concentra doar pe provocările tehnologice din această postare.

AI pentru îmbunătățirea asistenței medicale

Inteligență artificială

Inteligența artificială oferă o oportunitate uimitoare de a transforma lumea într-o manieră uriașă. Acesta a fost numit ca noua energie electrică de Andrew Ng. Are potențialul de a atinge viața fiecărei persoane într-un mod semnificativ, la fel cum a făcut energia electrică.

În domeniul asistenței medicale, AI poate ajuta la îmbunătățirea fiecărei etape a ecosistemului. De la predicția bolii la găsirea unui nou medicament până la modificarea tuturor genelor noi.

Să ne uităm la ce păstrează potențialul pentru viitor.

Ecosistemul AI-Healthcare

Imaginează-ți un scenariu în care un cuplu este pe cale să se căsătorească. Un sistem AI poate verifica compatibilitatea genelor lor pentru a afla dacă există un risc pentru copil sau o anumită genă care poate duce la o complicație în viața normală a copilului. Acest sistem vă poate ajuta apoi să descoperiți măsurile potrivite care pot fi luate înainte și după nașterea copilului.

Să presupunem că sistemul a identificat o problemă cu o anumită genă, am putea apoi modifica această genă pentru a elimina efectul ei dăunător. AI poate ajuta, de asemenea, în descoperirea medicamentului potrivit care ar putea ajuta la păstrarea problemei în control chiar și după nașterea copilului.

Copilul s-a născut sănătos și este acum un adolescent; poartă un tracker pentru sănătate precum Fitbit, care ține evidența tuturor vitaliilor ei precum bătăile inimii, pașii făcuți într-o zi și caloriile arse într-o zi. Aceste lecturi sunt folosite de asistenta ei de AI pentru a-i povesti despre schimbările pe care trebuie să le facă în rutina ei pentru a-și continua stilul de viață sănătos.

Din nefericire, într-o zi este în urgență și este dus la spital. Citirea ei Fitbit ar putea fi trimisă paramedicilor pentru a lua decizii chiar înainte de a ajunge la locul ei. Sistemul AI poate spune posibilele probleme de care ar putea suferi, cum ar fi stop cardiac, etc..

Proba de sânge care este luată pe drum poate fi analizată cu ușurință de un sistem de viziune computerizată pentru a face diagnosticul preliminar. În prezent, cea mai mare parte a diagnosticului este făcută manual de către un expert, analizând microscopul și studiind celulele.

După eliberarea ei din spital, datele anterioare analizate de sistemul AI vor prezice probabilitatea readmisiei sale la spital și vor sugera măsurile adecvate pentru prevenirea acesteia. Acest lucru se poate face prin amintiri constante ale urmării dozei de medicament. De asemenea, pot fi preparate medicamente inteligente care trimit un semnal atunci când acesta a fost luat de pacient pentru a face lucrurile cu adevărat automate.

Odată cu creșterea vârstei, asistenta ei de AI va colecta continuu datele pentru a prezice sănătatea și va lua măsuri preventive adecvate pentru a-și menține sănătatea la cel mai bun nivel posibil..

Aceste date importante pe tot parcursul vieții vor fi folosite de sistem pentru a se îmbunătăți și pentru a face lucrurile mult mai bune din următoarea clipă.

AI în acțiune

Diagnostice digitale utilizând computer Vision

În prezent, o mulțime de diagnostice necesită un profesionist instruit pentru a analiza probe de sânge, salivă, țesuturi, material seminal etc. la microscop. Acest lucru necesită foarte mult timp și predispune la erori. Există mașini dedicate pentru teste diferite, dar este posibilă o soluție mai ieftină folosind AI.

Diagnosticele digitale utilizează tehnologia viziunii computerizate pentru a analiza imaginile acestor probe și apoi aplica algoritmi precum ANN și CNN pentru a descoperi forma și mișcarea celulelor. Aceste date sunt apoi utilizate ca caracteristici pentru a antrena un model de învățare automată pentru a găsi problemele pe care le poate avea pacientul.

Tehnologie similară este de asemenea folosită pentru a analiza radiografii și scanări CT. Rețelele neuronale convoluționale sunt foarte bune la analizarea imaginilor. Ei folosesc filtre pentru a găsi caracteristici ale imaginii, ceea ce nu este posibil folosind tehnicile normale de inginerie a caracteristicilor.

Prezicerea răspândirii focarelor de virus

Diferite modele de învățare automată au fost utilizate pentru a prezice răspândirea virusurilor și a altor boli infecțioase. Datele de social media de pe platforme precum Facebook, Twitter etc. sunt folosite pentru a se potrivi modelelor de regresie pentru a prezice zonele următoarelor focare.

Optimizarea fluxului pacientului

Putem utiliza date precum numărul de pacienți pe oră care vizitează spitalul, condițiile meteorologice actuale și leziunile obișnuite pentru a prezice numărul de pacienți care ar putea veni la spital într-o anumită zi. Această informație este utilă pentru centrele medicale pentru a-și optimiza livrările și pentru a fi mai bine pregătite pentru situații de urgență.

 Medici personali

Avansele procesării limbajului natural au făcut posibilă crearea de chat-uri mai inteligente care să ajute pacienții la orice oră a zilei. Un utilizator poate introduce pur și simplu simptomele comune cu care se confruntă, iar chatbot-ul ei îi va spune dacă ar trebui să vadă un medic sau nu. Asistentul poate rezerva automat o programare la medic în funcție de urgența situației.

NLP ajută la găsirea „intenției” utilizatorului din fraza pe care a introdus-o. Tehnici precum stemming și lematization, eliminarea cuvintelor stop sunt folosite pentru a preprocesa datele. Aceste date preprocesate sunt apoi introduse în modele precum LSTM pentru a descoperi intenția persoanei și, în consecință, pentru a găsi un răspuns la aceasta.

Monitorizare 24 × 7

Când un pacient este sub observație, medicii și asistentele trebuie să efectueze vizite regulate pentru a ține evidența vitaliilor pacientului. Acest lucru necesită mult timp și, de asemenea, duce la situații de urgență datorită intervalelor dintre vizite. Sistemele AI sunt acum capabile să urmărească aceste date tot timpul și să prezică dacă se va întâmpla ceva greșit. Alertele la timp generate de aceste sisteme ajută la economisirea timpului și a vieții.

Prognoza seriei de timp este una dintre metodele utilizate într-un astfel de sistem, deoarece datele primite sunt un flux de valori cu timpul. Rețelele neuronale recurente pot fi, de asemenea, utilizate pentru a analiza date, deoarece RNN-urile sunt bune pentru a prezice valorile viitoare bazate pe valorile trecute dintr-un flux.

Provocări

Ecosistemul AI-Healthcare descris mai sus, deși foarte idealist, se întâmplă deja în prezent, dar nu este atât de conectat cât ar trebui. Iată câteva dintre provocările cu care se confruntă industria actuală.

  • IoT-ul asistenței medicale nu este foarte ușor de implementat. Datele trăiesc în silozuri; un Fitbit nu poate comunica cu sistemul spitalicesc; patologia digitală nu poate comunica cu celălalt sistem din spital. Dacă înregistrările medicale ale pacientului provin dintr-un spital diferit, atunci datele nu pot fi preluate de noul spital așa cum este în prezent, datele sunt păstrate de fiecare organizație în mod privat.
  • Nu există standarde în legătură cu procesarea, stocarea, confidențialitatea și partajarea datelor de asistență medicală. Fiecare organizație respectă standardele stabilite de echipa IT sau de vânzător. Toate acestea fac ca datele să fie foarte dificil de distribuit între organizații și sisteme. Pentru a aduce acest ecosistem sunt necesare politici la nivel național și internațional.

Etica în asistența medicală

Etica este una dintre cele mai importante piese ale puzzle-urilor atunci când vorbim despre AI în asistență medicală. Îl las cititorului să se gândească la scenariile următoare și să realizeze cât de complex ar putea deveni atunci când avem mașini inteligente care iau decizii pentru noi.

  • Cine deține datele dvs.? Registrul electronic de sănătate (EHR) pe care îl deține spitalul dvs., dar ar trebui să vi se permită să dețineți proprietatea? Ce se întâmplă dacă aveți o boală foarte rară și datele dvs. sunt de o importanță primordială, ar trebui să se permită societății să utilizeze datele, chiar dacă nu doriți?
  • Să presupunem că sistemul AI află că este foarte probabil să aveți un tip de cancer care este incurabil. Ți-ar plăcea să afli despre asta? Gândiți-vă la taxa emoțională pe care o poate avea asupra persoanei.
  • Ce se întâmplă dacă previziunile făcute de AI ar fi greșite. Cine ar trebui să fie responsabil pentru asta, este dezvoltatorul care l-a codat sau organizațiile care au creat sistemul sau datele care au fost folosite pentru a realiza sistemul în primul rând?

AI în domeniul sănătății are un potențial imens dacă putem rezolva unele dintre problemele menționate mai sus. Vedem progrese extraordinare în zonă și majoritatea lucrurilor descrise în acest articol nu sunt la fel de ficționale pe cât par.

ETICHETE:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me