Искусственный интеллект в здравоохранении

Искусственный интеллект (ИИ) больше не является концепцией, ограниченной научной фантастикой; вместо этого он стал частью нашей повседневной жизни, способствуя прогрессу в различных секторах, от финансов до транспорта. Однако одно из самых глубоких воздействий искусственного интеллекта ощущается в отрасли здравоохранения.

Способность ИИ извлекать уроки из огромных объемов данных и делать прогнозы меняет здравоохранение, улучшая уход за пациентами и медицинские исследования. От диагностики заболеваний с поразительной точностью до управления уходом за пациентами и создания персонализированной медицины - искусственный интеллект является не просто вспомогательным инструментом для медицинских работников, но и кардинально меняет ситуацию в сфере здравоохранения.

Более того, продолжающаяся интеграция искусственного интеллекта в здравоохранение - это не просто тенденция, а значительный сдвиг в сторону более эффективного ухода, ориентированного на пациента. Он меняет то, как мы понимаем болезни, разрабатываем методы лечения и оказываем медицинскую помощь, тем самым изменяя будущее здравоохранения.

Новый рубеж в выявлении заболеваний

ИИ продемонстрировал огромный потенциал в диагностике заболеваний, особенно в радиологии. Исследования показали, что системы ИИ теперь могут сравняться или даже превосходить рентгенологов в диагностике определенных состояний с помощью рентгеновских снимков грудной клетки.

После обучения с использованием большого набора рентгеновских снимков модели искусственного интеллекта могут идентифицировать ряд заболеваний, включая рак легких и туберкулез, с высокой степенью точности. Говоря о выявлении заболеваний на основе искусственного интеллекта, Дмитрий Михайлов, соучредитель и главный научный сотрудник медицинской диагностической платформы Acoustery на основе искусственного интеллекта, сказал:

“Алгоритмы ИИ могут анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, магнитно-резонансная томография и компьютерная томография, для выявления отклонений и оказания помощи в постановке диагноза. Еще одна огромная область - открытие и разработка лекарств. Искусственный интеллект революционизирует процесс разработки лекарств, анализируя огромное количество биологических и химических данных ”.

Более того, искусственный интеллект сыграл важную роль в продолжающейся борьбе с COVID-19. Алгоритмы искусственного интеллекта, разработанные после 2020 года, были внедрены для прогнозирования вероятности развития у пациента серьезных симптомов, помогая врачам расставлять приоритеты в уходе за теми, кто подвергается наибольшему риску. Модели искусственного интеллекта также использовались для анализа компьютерной томографии и выявления признаков заражения COVID-19 в начале их развития, предоставляя ценный диагностический инструмент, особенно в регионах, где возможности тестирования остаются ограниченными.

Потенциал ИИ выходит за рамки радиологии и инфекционных заболеваний. Например, в области офтальмологии, отрасли медицины, занимающейся изучением и лечением заболеваний глаз, технология искусственного интеллекта использовалась для диагностики диабетической ретинопатии, распространенной причины слепоты. В связи с этим исследование продемонстрировало, что системы искусственного интеллекта могут диагностировать заболевания, просто оценивая снимки сетчатки с точностью, сравнимой с точностью экспертов-людей.

В кардиологии искусственный интеллект используется для прогнозирования сердечных приступов и инсультов. Эксперты показали, что диагностические платформы с искусственным интеллектом теперь могут определять медицинские события, влияющие на жизнь, на пять лет вперед, превосходя традиционные модели прогнозирования.

Приближается ли рассвет персонализированного здравоохранения?

За последние полдесятилетия искусственный интеллект также начал революционизировать управление пациентами. В связи с этим алгоритмы машинного обучения (ML) — известное применение ИИ — могут анализировать огромные объемы данных о пациентах для прогнозирования индивидуальных рисков для здоровья и предлагать персонализированные планы лечения.

Такой подход может привести к эффективному уходу, улучшая результаты лечения пациентов при одновременном снижении затрат на здравоохранение. Имеются данные, демонстрирующие, что модели ML могут с высокой точностью прогнозировать смертность пациентов, частоту повторных госпитализаций и продолжительность пребывания, среди прочих исходов.

Искусственный интеллект также помогает снизить административную нагрузку на врачей, освобождая их от необходимости тратить больше времени на уход за пациентами. На данный момент технология может упростить процесс ведения клинических заметок, уменьшая выгорание врача и улучшая результаты лечения пациентов.

Персонализированная медицина, которая адаптирует лечение к индивидуальному пациенту, является еще одной областью, где искусственный интеллект потенциально может оказать значительное влияние. Анализируя генетические данные и другую информацию о пациенте, ИИ может помочь определить наиболее эффективные методы лечения для каждого пациента, улучшая результаты и уменьшая побочные эффекты.

Михайлов заявил, что ИИ является ключевым фактором персонализированной медицины: поскольку алгоритмы ИИ могут анализировать индивидуальные данные пациента, включая генетическую информацию, историю болезни и факторы образа жизни, они могут предоставлять персонализированные рекомендации по лечению для повышения эффективности лечения, минимизации побочных эффектов и оптимизации результатов лечения пациентов.

“Например, правильное лечение астмы эффективно только в том случае, если мы персонализируем лечение и вытяжение. Этого нельзя было сделать до того, как у каждого появилось мобильное устройство, а поскольку ИИ достаточно мощный, чтобы обрабатывать все данные человека, такое индивидуальное лечение теперь становится реальностью ”, - сказал он.

Контроль ИИ в здравоохранении

Поскольку искусственный интеллект продолжает проникать в сектор здравоохранения, поставщикам медицинских услуг становится все более важным понимать риски, связанные с искусственным интеллектом, и последующую необходимость надзора.

По словам Томаса О'Нила, управляющего директора Berkeley Research Group и бывшего директора по соблюдению требований Cigna, модели медицинского возмещения на основе искусственного интеллекта разрабатываются для использования больших объемов данных для прогнозирования ожидаемых платежей. Однако при таком подходе возникает ряд этических соображений, включая информированное согласие на использование данных, безопасность и прозрачность, алгоритмическую справедливость и предвзятость, а также конфиденциальность данных.

О'Нил также отметил, что, хотя ИИ может упростить обработку претензий и выплату возмещений — тем самым повышая точность, улучшая качество рабочего процесса и снижая риск ошибок при вводе информации о пациенте или при заявках с предварительной авторизацией, — эти области требуют тщательного контроля. По его мнению, необходимо создать правление или руководящий орган, ответственный за надзор за такими стратегическими инициативами.

Михайлов считает, что одними из наиболее насущных проблем, когда речь заходит о надзоре за системами искусственного интеллекта в здравоохранении, являются конфиденциальность и безопасность данных. “Медицинские данные содержат конфиденциальную информацию о пациенте, поэтому важно сотрудничать с юристами, чтобы убедиться, что все сделано правильно”, - отметил он.

Он добавил, что интеграция ИИ в системы здравоохранения сопряжена с множеством проблем, многие из которых выходят за рамки простого управления.

Для начала, поиск высококачественных данных является большой проблемой для медицинских организаций, поскольку модели искусственного интеллекта требуют больших объемов информации для обучения и валидации. А поскольку медицинские данные часто фрагментированы, неструктурированы и хранятся в разных форматах в различных системах, этот вопрос необходимо изучить более тщательно.

Будущее искусственного интеллекта в здравоохранении

Хотя потенциал искусственного интеллекта в здравоохранении огромен, существуют также определенные проблемы, которые необходимо преодолеть. Однако благодаря продолжающимся исследованиям и разработкам и надлежащему регулированию искусственный интеллект будет играть все более важную роль в мировом секторе здравоохранения. Поэтому, по мере того как все больше людей переходят к использованию децентрализованных технологий, само собой разумеется, что влияние ИИ — от диагностики заболеваний до ведения пациентов и персонализированной медицины — будет только усиливаться.

Более того, поскольку технологический ландшафт продолжает развиваться, мы можем ожидать, что ИИ будет предлагать еще более инновационные решения проблем, стоящих перед рынком здравоохранения, тем самым улучшая уход за пациентами и результаты.