ШІ в охороні здоров’я: величезний потенціал, етичні проблеми

Перегляньте сесії за запитом від саміту Low-Code/No-Code Summit, щоб дізнатися, як успішно впроваджувати інновації та підвищувати ефективність шляхом вдосконалення та масштабування громадянських розробників. Переглянути зараз.

Штучний інтелект (ШІ) продовжує вдосконалюватися, головним чином завдяки прогресу в машинному навчанні (ML). Проте все ще є критичні запитання, на які потрібно знайти відповідь.

Машинне навчання тісно пов’язане з прогнозною аналітикою. Обидва можуть бути потужними інструментами для виявлення інформації та ідентифікації закономірностей у великих обсягах даних. Ці функції можуть дуже добре прислужитися галузі охорони здоров’я, особливо враховуючи, що 30% усіх даних, які генеруються в усьому світі, надходять лише з охорони здоров’я.

Однак штучний інтелект в охороні здоров’я в багатьох сферах все ще перебуває в зародковому стані, часто зводячи його до керування медичними записами або автоматизації повторюваних і повсякденних завдань. Звичайно, жодна з цих речей не є цінною, але перехід до більш широкого впровадження в усій галузі має потенціал вирішити «потрійні А» охорони здоров’я: доступність, доступність і точність. Штучний інтелект, який можна пояснити, має ще більший потенціал: він може допомогти установам краще знаходити кореляції за допомогою даних і покращувати діагностику.

Подумайте про психічні розлади. За останні 20-30 років у сфері психічних розладів було досягнуто напрочуд мало прогресу. Часто медичні працівники не завжди знають, що провокує ті чи інші психічні розлади у різних людей. Психічні розлади за своєю природою дуже персоналізовані. На щастя, використання зрозумілого штучного інтелекту дає можливість знаходити кореляцію між точками даних, дозволяючи лікарям пропонувати більш персоналізовані результати діагностики.

Подія

Smart Security Summit

Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та галузевих практичних прикладах 8 грудня. Підпишіться на безкоштовний абонемент сьогодні.

Зареєструватися зараз

Зрозумілий штучний інтелект може вивести медичну допомогу з «чорної скриньки» машинного навчання, допомагаючи користувачам виявити та зрозуміти представлені їм кореляції. Він пропонує персоналізацію в усьому – від лікування до надання медичної допомоги, і це напрямок, у якому вже деякий час рухається охорона здоров’я. Це те, чого хочуть і заслуговують пацієнти. Це також робить медичних працівників набагато ефективнішими.

Використання можливостей ШІ в охороні здоров’я

Зі збільшенням впровадження ШІ в охорону здоров’я повторювана робота ставатиме все меншою проблемою. Лише медичне кодування може стати набагато ефективнішим із додаванням можливостей ШІ. Каталогізація унікальних причин візиту пацієнта займає багато часу. Однак прогрес у штучному інтелекті не лише допомагає системам кодування ідентифікувати та перевіряти коди, але й самим кодувальникам краще розуміти неструктуровані дані.

Медична візуалізація також може значно покращитися завдяки штучному інтелекту та машинному обігу. Сьогодні лікарі щодня переглядають і маркують багато зображень, щоб поставити діагноз. Тепер технологія може аналізувати медичні зображення, щоб допомогти виявити та діагностувати певні захворювання. Тому лікарі можуть зосередитися на ранньому втручанні та лікуванні, а не на обстеженні. Вони також можуть приймати більше пацієнтів, що покращує доступ до медичної допомоги.

З фармацевтичної сторони ви знайдете AlphaFold, систему штучного інтелекту, розроблену компанією DeepMind Google. Використання цього інструменту штучного інтелекту допомагає вченим краще передбачити структуру згортання білка, що означає, що вони можуть перейти до фази розробки ліків набагато швидше. Це має потенціал для виведення на ринок рятівних ліків із швидкістю, яка колись вважалася неможливою.

Розуміти етичні міркування щодо даних пацієнтів

Коли справа доходить до етичних міркувань ШІ в контексті даних пацієнтів, багато...