Современное состояние индустрии здравоохранения и как ИИ может трансформироваться

Я представляю мир, в котором ИИ заставит нас работать более продуктивно, жить дольше и получать более чистую энергию. –Фэй-Фэй Ли, профессор компьютерных наук в Стэнфордском университете


Искусственный интеллект способен улучшить каждый аспект нашей жизни и помочь нам трансформировать здравоохранение. Давайте посмотрим, как сегодня практикуется здравоохранение и как ИИ его трансформирует.

Здравоохранение подразумевает поддержание здоровья человека на должном уровне или улучшение его. Это покрывает раны столь же маленькие как порезы бумаги к раку крови.

Здравоохранение можно разделить на три категории, а именно:.

  • вулканизация
  • превентивный
  • прогностическое

Мы можем использовать огромное количество данных, получаемых каждый день, чтобы найти лучшее лекарство от болезни, найти новые лекарства и даже предсказать вероятность заболевания задолго до того, как появятся какие-либо симптомы, связанные с ним..

Проблемы отрасли здравоохранения

Проблемы отрасли здравоохранения можно разделить на две широкие категории. Одна категория проблем связана с социально-политическими и финансовыми проблемами, а другая – с технологическими проблемами в отрасли. Проблемы, такие как нехватка кроватей, нехватка медицинских работников и неквалифицированных врачей, относятся к первой категории. Вторая категория содержит такие проблемы, как медленные исследования, человеческие ошибки при анализе данных и отсутствие прозрачности данных среди организаций..

В этом посте мы сосредоточимся только на технологических проблемах.

ИИ для улучшения здравоохранения

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект предлагает удивительную возможность огромного преобразования мира. Он был назван как новое электричество Эндрю Нг. У него есть потенциал затронуть жизнь каждого человека значимым образом, так же как и электричество.

В здравоохранении ИИ может помочь в улучшении каждого шага экосистемы. От прогнозирования заболевания до поиска нового препарата и до внесения всех новых модификаций генов.

Давайте посмотрим, что потенциал в будущем.

AI-Healthcare экосистема

Представьте себе сценарий, когда пара собирается пожениться. Система ИИ может проверить совместимость своих генов, чтобы выяснить, существует ли какой-либо риск для ребенка или какого-либо гена, который может привести к осложнениям в нормальной жизни ребенка. Эта система может помочь в определении правильных мер, которые могут быть приняты до и после рождения ребенка..

Предположим, что система определила проблему с определенным геном, затем мы могли бы изменить этот ген, чтобы устранить его вредное воздействие. ИИ также может помочь в поиске правильного лекарства, которое поможет контролировать проблему даже после рождения ребенка..

Ребенок родился здоровым и теперь является подростком; она носит трекер здоровья, такой как Fitbit, который отслеживает все ее жизненные показатели, такие как сердцебиение, шаги, предпринимаемые за день, и сожженные калории за день. Эти показания используются ее помощником ИИ, чтобы рассказать ей об изменениях, которые она должна внести в свою рутину, чтобы продолжить свой здоровый образ жизни..

К сожалению, однажды она находится в чрезвычайной ситуации и доставляется в больницу. Ее чтение Fitbit может быть отправлено парамедикам для принятия решений еще до того, как они прибудут к ней. Система ИИ может сообщать о возможных проблемах, от которых она может страдать, таких как остановка сердца и т. Д..

Образец крови, взятый в дороге, может быть легко проанализирован системой компьютерного зрения для постановки предварительного диагноза. В настоящее время большая часть диагноза ставится экспертом вручную, глядя в микроскоп и изучая клетки..

После ее выписки из больницы прошлые данные, проанализированные системой ИИ, прогнозируют вероятность ее повторного поступления в больницу и предлагают соответствующие меры для ее предотвращения. Это можно сделать с помощью постоянных напоминаний о следовании дозе препарата. Также могут быть приготовлены интеллектуальные лекарства, которые посылают сигнал, когда пациент принимает их, чтобы действительно сделать вещи автоматически.

С возрастом помощник ИИ будет постоянно собирать данные для прогнозирования состояния здоровья и предпринимать соответствующие профилактические меры для поддержания ее здоровья на наилучшем возможном уровне.

Эти важные данные на протяжении всей жизни будут использоваться системой для самосовершенствования и улучшения ситуации с следующего момента.

AI в действии

Цифровая диагностика с использованием компьютерного зрения

В настоящее время для диагностики требуется много специалистов для анализа образцов крови, слюны, тканей, спермы и т. Д. Под микроскопом. Это очень много времени и подвержено ошибкам. Выделенные машины существуют для разных тестов, но более дешевое решение возможно при использовании ИИ.

Цифровая диагностика использует технологию компьютерного зрения для анализа изображений этих образцов, а затем применяет алгоритмы, такие как ANN и CNN, для определения размера и движения клеток. Эти данные затем используются в качестве функций для обучения модели машинного обучения для выявления проблем, которые могут возникнуть у пациента..

Аналогичная технология также используется для анализа рентгеновских лучей и КТ. Сверточные нейронные сети очень хорошо анализируют изображения. Они используют фильтры, чтобы найти особенности изображения, что невозможно при использовании обычных методов разработки функций..

Прогнозирование распространения вирусных эпидемий

Различные модели машинного обучения использовались для прогнозирования распространения вирусов и других инфекционных заболеваний. Данные социальных сетей с таких платформ, как Facebook, Twitter и т. Д., Используются для подбора моделей регрессии для прогнозирования областей следующих вспышек..

Оптимизация потока пациентов

Мы можем использовать такие данные, как количество пациентов в час, посещающих больницу, текущие погодные условия и общие травмы, чтобы предсказать количество пациентов, которые могут прийти в больницу в тот или иной день. Этот интеллект полезен для медицинских центров, чтобы оптимизировать их поставки и быть лучше подготовленными к чрезвычайным ситуациям.

 Личные врачи

Достижения в обработке естественного языка позволили создавать более умных чат-ботов, чтобы помочь пациентам в любое время суток. Пользователь может просто ввести общие симптомы, с которыми он сталкивается, и его чат-робот скажет ей, следует ли ей обратиться к врачу или нет. Помощник также может записаться на прием к врачу автоматически в зависимости от срочности ситуации..

НЛП помогает найти «намерение» пользователя по предложению, введенному пользователем. Для предварительной обработки данных используются такие методы, как обрезание и лемматизация, удаление стоп-слов. Эти предварительно обработанные данные затем передаются в такие модели, как LSTM, чтобы выяснить намерения человека, а затем соответственно найти ответ на него..

24 × 7 Мониторинг

Когда пациент находится под наблюдением, врачи и медсестры должны регулярно посещать, чтобы отслеживать жизненные показатели пациента. Это занимает много времени, а также приводит к чрезвычайным ситуациям из-за интервалов между посещениями. Системы ИИ теперь способны постоянно отслеживать эти данные и предсказывать, если что-то случится не так. Своевременные оповещения, генерируемые этими системами, помогают экономить время и жизнь.

Прогнозирование по временным рядам является одним из методов, используемых в такой системе, поскольку полученные данные представляют собой поток значений во времени. Повторяющиеся нейронные сети также могут быть использованы для анализа таких данных, так как RNN способны предсказывать будущие значения на основе прошлых значений в потоке..

проблемы

Описанная выше экосистема AI-Healthcare, хотя и очень идеалистическая, уже происходит в настоящее время, но она не настолько взаимосвязана, как следовало бы. Вот некоторые из проблем, с которыми сталкивается нынешняя отрасль.

  • IoT здравоохранения не очень прост в реализации. Данные живут в бункерах; Fitbit не может связаться с больничной системой; цифровая патология не может общаться с другой системой в больнице. Если медицинские записи пациента получены из другой больницы, то эти данные не могут быть получены новой больницей, как в настоящее время, данные хранятся каждой организацией в частном порядке..
  • Не существует стандартов обработки, хранения, конфиденциальности и обмена медицинскими данными. Каждая организация следует стандартам, установленным их ИТ-командой или поставщиком. Все это делает данные очень сложными для обмена между организациями и системами. Политика национального и международного уровня необходима для объединения этой экосистемы.

Этика в здравоохранении

Этика – одна из самых важных загадок, когда мы говорим об искусственном интеллекте в здравоохранении. Я предоставляю читателю возможность подумать о следующих сценариях и понять, насколько сложными могут быть ситуации, когда у нас есть интеллектуальные машины, принимающие за нас решения..

  • Кто владеет вашими данными? Электронная медицинская карта (EHR), принадлежащая вашей больнице, принадлежит вам, но следует ли вам разрешить стать ее владельцем? Что если у вас очень редкое заболевание и ваши данные имеют первостепенное значение, если обществу будет разрешено использовать данные, даже если вы этого не хотите?
  • Предположим, что система искусственного интеллекта обнаруживает, что у вас, скорее всего, есть тип рака, который неизлечим. Хотите узнать об этом? Подумайте об эмоциональных потерях, которые это может оказать.
  • Что делать, если прогнозы, сделанные AI, были неверными. Кто должен нести ответственность за это, разработчик, который его кодировал, или организации, которые создали систему, или данные, которые использовались, чтобы сделать систему в первую очередь?

ИИ в здравоохранении имеет огромный потенциал, если мы сможем решить некоторые из вышеупомянутых проблем. Мы видим огромный прогресс в этой области, и большинство вещей, описанных в этой статье, не так выдуманы, как звучат.

TAGS:

  • искусственный интеллект

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map