Решения на основе искусственного интеллекта революционизируют все аспекты здравоохранения: от оптимизации операций при снижении затрат до повышения качества медицинской помощи. Итак, давайте посмотрим на некоторые из их важных приложений в секторе здравоохранения.
«Искусственный интеллект — это самый важный приоритет технологий, а здравоохранение — его самое актуальное применение»—Сатья Наделла, генеральный директор, Microsoft .
Поскольку сектор здравоохранения продолжает расширяться, объем и сложность используемых данных растут в геометрической прогрессии. Таким образом, точность и скорость сбора и анализа данных имеют решающее значение для специалистов в области здравоохранения для оказания своевременной и эффективной медицинской помощи. Внедрение машинного обучения и других технологий на основе искусственного интеллекта помогает преодолеть трудности ручной обработки огромных объемов данных и получить ценную информацию с высокой точностью, низкой стоимостью и коротким временем.
Вот некоторые из важных ролей машинного обучения в медицинской отрасли:
Умные медицинские записи
Одним из применений машинного обучения в здравоохранении является использование технологии оптического распознавания символов (OCR) почерка врачей для ускорения и оптимизации процесса ввода данных. Другие алгоритмы машинного обучения могут затем анализировать эти данные, чтобы улучшить процесс принятия решений и ухода за пациентами.
Выявление и диагностика заболеваний
Одним из ключевых преимуществ машинного обучения в здравоохранении является его эффективность в выявлении и диагностике заболеваний и недомоганий, которые в противном случае считались бы трудно диагностируемыми на ранних стадиях. ML сравнивает новые данные со старыми данными о конкретном заболевании, и если симптомы вызывают тревогу, врачи могут принять соответствующие меры. Алгоритмы машинного обучения могут быстро идентифицировать болезни сердца, диабет, рак. Они также используются медицинскими центрами для диагностики психических заболеваний, таких как депрессия. Кроме того, это помогает разработать соответствующий план лечения для пациента, пока не стало слишком поздно.
Медицинская визуализация
Решения для медицинской визуализации — одно из ключевых применений машинного обучения в здравоохранении. С помощью МО можно обнаружить даже малейшие отклонения в различных видах медицинских изображений, в том числе МРТ и рентгенологических снимках. Алгоритмы машинного обучения могут выявлять опухоли, инфекции печени и почек, неврологические состояния, такие как эпилептические припадки, и многое другое. Рентгенологи, патологоанатомы и другие смежные специалисты считают эту технологию огромной экономией времени. Программное обеспечение, использующее эту технологию, может выполнять задачи, выполнение которых у человека заняло бы несколько минут или даже часов, за считанные секунды.
Исследования и разработки лекарств
Исследование и разработка лекарственных средств — это утомительный процесс, который включает в себя обработку огромного количества данных и бесчисленное количество клинических испытаний. Эффективность и точность, с которой ИИ может выполнять задачи с использованием машинного обучения, являются полезными в этом процессе. ML может помочь в оптимизации различных этапов разработки лекарств, таких как разработка лекарств, целевая проверка, исследование безопасности лекарств и управление клиническими испытаниями. Это также помогает значительно сократить время и затраты на исследования и разработки.
Индивидуальный уход за пациентами
Одним из ключевых применений машинного обучения в сфере здравоохранения является предоставление персонализированного лечения. Анализируя историю болезни пациента, симптомы и результаты тестов с помощью ИИ, можно прогнозировать настоящие или будущие потребности пациента в медицинском обслуживании. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут использоваться для напоминания пациентам о необходимости принимать лекарства, записи симптомов и рекомендации лучшего времени для приема.
Прогнозирование вспышек инфекционных заболеваний
Модели машинного обучения также можно использовать для мониторинга и прогнозирования вспышек эпидемий и пандемий. Анализируя данные о предыдущих вспышках, симптомы у новых пациентов, спутниковые данные, новости и сообщения в социальных сетях, мы можем прогнозировать вспышку хронических инфекционных заболеваний. Это поможет правительствам принять необходимые меры предосторожности для борьбы с распространением болезни.
Улучшенный административный процесс
В сфере здравоохранения автоматизация административных обязанностей может привести к огромной экономии. Врачи и другие медицинские работники могут эффективно делать заметки во время операций и консультаций, заказывать лабораторные анализы и разрабатывать планы лечения для отдельных пациентов, используя технологии искусственного интеллекта, такие как транскрипция голоса в текст. Роботизированная автоматизация процессов (RPA) и другие технологии могут использоваться для сбора необходимых медицинских данных и автоматизации повторяющихся операций, освобождая административный персонал от части его нагрузки и обеспечивая более эффективные системы поддержки здравоохранения.
Медицинское страхование
Медицинское страхование имеет важное значение для улучшения доступа к медицинскому обслуживанию. Методы распознавания образов, основанные на машинном обучении, могут помочь в раннем обнаружении мошенничества. Ml также можно использовать для автоматизации определенных операций медицинского страхования, таких как андеррайтинг кредитов, оценка рисков и поддержка клиентов.
Вывод:
Здравоохранение — это отрасль, в которой миллионы жизней зависят от надежности и доступности данных. Использование технологий, основанных на машинном обучении и других подмножествах ИИ в секторе здравоохранения, предлагает ряд преимуществ, таких как улучшение результатов лечения пациентов, упрощение административных процессов и повышение точности данных о пациентах и эпидемиологических моделях. Это, несомненно, облегчает жизнь пациентам и медицинским работникам.
