Преимущества искусственного интеллекта в здравоохранении
В здравоохранении искусственный интеллект используется для ответов на вопросы пациентов, помощи в хирургических операциях и создания новых лекарств.
Как искусственный интеллект может принести пользу здравоохранению?
Согласно Statista, рынок искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, стоимость которого составила 11 миллиардов долларов в 2021 году, прогнозируется в 187 миллиардов долларов к 2030 году. Этот огромный рост означает, что мы вероятно будем продолжать видеть значительные изменения в работе медицинских учреждений, больниц, фармацевтических и биотехнологических компаний и других участников здравоохранения.
Лучшие алгоритмы машинного обучения (МО), более доступные данные, более дешевое оборудование и наличие 5G способствовали распространению применения ИИ в здравоохранении, ускоряя темп изменений. Технологии ИИ и МО могут анализировать огромные объемы медицинских данных - от медицинских записей и клинических исследований до генетической информации - намного быстрее, чем человек.
Искусственный интеллект может помочь сделать работу в сфере здравоохранения более эффективной
Здравоохранительные организации используют искусственный интеллект для улучшения эффективности различных процессов, начиная с задач в офисе и заканчивая уходом за пациентами. Вот несколько примеров того, как ИИ может приносить пользу персоналу и пациентам:
Административные процессы: Работники в здравоохранении тратят много времени на бумажную работу и другие административные задачи. ИИ и автоматизация могут выполнять многие из этих рутинных задач, освобождая время сотрудников для других действий и позволяя провести больше времени с пациентами. Например, генеративный ИИ может помочь врачам с составлением заметок и кратким изложением контента, что может помочь сохранить медицинские записи максимально подробными. ИИ также может помочь с точным кодированием и обменом информацией между отделами и счетами.
Виртуальные медицинские ассистенты: Одно исследование показало, что 64% пациентов удобно использовать ИИ для доступа к круглосуточным ответам, поддерживающим медсестер. Виртуальные медицинские ассистенты на базе ИИ, такие как чатботы, приложения или другие интерфейсы, могут использоваться для ответов на вопросы о лекарствах, пересылки отчетов врачам или хирургам и помощи пациентам в записи на прием к врачу. Такие рутинные задачи могут снять нагрузку с клинического персонала, который может затем уделить больше времени напрямую уходу за пациентами, где наиболее важны человеческий суд и взаимодействие.
Уменьшение ошибок в дозировке: ИИ можно использовать для выявления ошибок в самостоятельном приеме лекарств пациентом. Например, исследование в журнале Nature Medicine обнаружило, что до 70% пациентов не принимают инсулин в соответствии с предписаниями. Инструмент на базе ИИ, работающий в фоновом режиме у пациента (подобно Wi-Fi-роутеру), может использоваться для выявления ошибок в том, как пациент использует шприц-ручку для инсулина или ингалятор.
Менее инвазивные операции: Роботы с поддержкой ИИ могут использоваться для работы вокруг чувствительных органов и тканей, чтобы снизить потерю крови, риск инфекции и послеоперационные боли.
Предотвращение мошенничества: Мошенничество в сфере здравоохранения составляет огромные суммы, достигая 380 миллиардов долларов в год, что увеличивает стоимость медицинских премий и собственных расходов пациентов. Внедрение ИИ может помочь выявлять необычные или подозрительные схемы в страховых исковых заявлениях, такие как выставление счетов за дорогостоящие услуги или процедуры, которые не выполнялись, расчленение (выставление счетов за отдельные этапы процедуры, как будто они были отдельными процедурами) и проведение ненужных тестов для получения выплат по страховке.
Административные процессы: Работники в здравоохранении тратят много времени на бумажную работу и другие административные задачи. ИИ и автоматизация могут выполнять многие из этих рутинных задач, освобождая время сотрудников для других действий и позволяя провести больше времени с пациентами. Например, генеративный ИИ может помочь врачам с составлением заметок и кратким изложением контента, что может помочь сохранить медицинские записи максимально подробными. ИИ также может помочь с точным кодированием и обменом информацией между отделами и счетами.
Виртуальные медицинские ассистенты: Одно исследование показало, что 64% пациентов удобно использовать ИИ для доступа к круглосуточным ответам, поддерживающим медсестер. Виртуальные медицинские ассистенты на базе ИИ, такие как чатботы, приложения или другие интерфейсы, могут использоваться для ответов на вопросы о лекарствах, пересылки отчетов врачам или хирургам и помощи пациентам в записи на прием к врачу. Такие рутинные задачи могут снять нагрузку с клинического персонала, который может затем уделить больше времени напрямую уходу за пациентами, где наиболее важны человеческий суд и взаимодействие.
Уменьшение ошибок в дозировке: ИИ можно использовать для выявления ошибок в самостоятельном приеме лекарств пациентом. Например, исследование в журнале Nature Medicine обнаружило, что до 70% пациентов не принимают инсулин в соответствии с предписаниями. Инструмент на базе ИИ, работающий в фоновом режиме у пациента (подобно Wi-Fi-роутеру), может использоваться для выявления ошибок в том, как пациент использует шприц-ручку для инсулина или ингалятор.
Менее инвазивные операции: Роботы с поддержкой ИИ могут использоваться для работы вокруг чувствительных органов и тканей, чтобы снизить потерю крови, риск инфекции и послеоперационные боли.
Предотвращение мошенничества: Мошенничество в сфере здравоохранения составляет огромные суммы, достигая 380 миллиардов долларов в год, что увеличивает стоимость медицинских премий и собственных расходов пациентов. Внедрение ИИ может помочь выявлять необычные или подозрительные схемы в страховых исковых заявлениях, такие как выставление счетов за дорогостоящие услуги или процедуры, которые не выполнялись, расчленение (выставление счетов за отдельные этапы процедуры, как будто они были отдельными процедурами) и проведение ненужных тестов для получения выплат по страховке.
Искусственный интеллект может улучшить пользовательский опыт в здравоохранении
Недавнее исследование показало, что 83% пациентов жаловались на плохую коммуникацию, как на худшую часть своего опыта, что подчеркивает необходимость более ясной коммуникации между пациентами и медицинскими работниками. Технологии ИИ, такие как обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP), предиктивная аналитика и распознавание речи, могли бы помочь медицинским работникам более эффективно общаться с пациентами. Например, ИИ мог бы предоставлять более конкретную информацию о вариантах лечения пациента, что позволило бы медицинскому работнику вести более значимые разговоры с пациентом для совместного принятия решений.
Искусственный интеллект может быть использован для повышения эффективности диагнозов
Согласно Гарвардской школе общественного здравоохранения, хотя это только начало использования, применение искусственного интеллекта для постановки диагнозов может снизить затраты на лечение на 50% и улучшить показатели здоровья на 40%.
Пример использования - исследователи из Университета Гавайи обнаружили, что применение глубокого обучения с ИИ может улучшить прогноз риска развития рака молочной железы. Хотя требуется дополнительное исследование, исследователи отметили, что алгоритм ИИ может обучаться на намного большем объеме изображений, чем радиолог - до миллиона или более изображений рентгеновских исследований. Кроме того, такой алгоритм может быть воспроизведен без дополнительных затрат, за исключением стоимости оборудования.
Группа Массачусетского технологического института разработала алгоритм машинного обучения для определения, когда нужен опыт человека. В некоторых случаях, таких как идентификация кардиомегалии на рентгеновских снимках груди, они обнаружили, что гибридная модель человека и ИИ дает лучшие результаты.
Другое опубликованное исследование показало, что ИИ лучше распознает рак кожи, чем опытные врачи. Исследователи из США, Германии и Франции использовали глубокое обучение на более чем 100 000 изображениях для идентификации рака кожи. Сравнив результаты с результатами 58 международных дерматологов, они обнаружили, что ИИ показал более хорошие результаты.
Пример использования - исследователи из Университета Гавайи обнаружили, что применение глубокого обучения с ИИ может улучшить прогноз риска развития рака молочной железы. Хотя требуется дополнительное исследование, исследователи отметили, что алгоритм ИИ может обучаться на намного большем объеме изображений, чем радиолог - до миллиона или более изображений рентгеновских исследований. Кроме того, такой алгоритм может быть воспроизведен без дополнительных затрат, за исключением стоимости оборудования.
Группа Массачусетского технологического института разработала алгоритм машинного обучения для определения, когда нужен опыт человека. В некоторых случаях, таких как идентификация кардиомегалии на рентгеновских снимках груди, они обнаружили, что гибридная модель человека и ИИ дает лучшие результаты.
Другое опубликованное исследование показало, что ИИ лучше распознает рак кожи, чем опытные врачи. Исследователи из США, Германии и Франции использовали глубокое обучение на более чем 100 000 изображениях для идентификации рака кожи. Сравнив результаты с результатами 58 международных дерматологов, они обнаружили, что ИИ показал более хорошие результаты.
Искусственный интеллект в организациях здравоохранения может означать более эффективные мониторинг здоровья и профилактическое обслуживание
С ростом популярности мониторов здоровья и фитнеса, и увеличением числа людей, использующих приложения для отслеживания и анализа данных о своем здоровье, они могут делиться этими данными в реальном времени с врачами, чтобы следить за состоянием здоровья и получать оповещения в случае проблем.
Технологии искусственного интеллекта, такие как приложения для обработки больших данных, алгоритмы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения, могут быть использованы для анализа больших объемов данных и помощи в клинических и других решениях. Искусственный интеллект также может использоваться для выявления и отслеживания инфекционных заболеваний, таких как COVID-19, туберкулез и малярия.
Технологии искусственного интеллекта, такие как приложения для обработки больших данных, алгоритмы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения, могут быть использованы для анализа больших объемов данных и помощи в клинических и других решениях. Искусственный интеллект также может использоваться для выявления и отслеживания инфекционных заболеваний, таких как COVID-19, туберкулез и малярия.
Искусственный интеллект может помочь объединить разнородные данные в сфере здравоохранения
Использование искусственного интеллекта в системах здравоохранения упрощает сбор и обмен информацией. ИИ помогает медицинским работникам более эффективно отслеживать данные о пациентах.
Один из примеров - диабет. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний, 10% населения США страдает диабетом. Пациенты могут использовать носимые устройства и другие мониторы, которые предоставляют обратную связь о уровне глюкозы в крови себе и своей медицинской команде. ИИ помогает медицинским работникам собирать, хранить и анализировать эту информацию, а также предоставлять данные, основанные на анализе большого количества людей. Использование этой информации помогает профессионалам в сфере здравоохранения определять, как лучше лечить и управлять болезнями.
Организации также начинают использовать ИИ для улучшения безопасности лекарств. Например, компания SELTA SQUARE создает инновации в процессе фармаконадзора (PV), что является законодательно установленной дисциплиной по обнаружению и отчетности об адверсных эффектах от лекарств, их анализу, пониманию и предотвращению. PV требует значительных усилий и внимательности со стороны фармацевтических производителей, так как она выполняется с фазы клинических испытаний и на протяжении всего срока действия лекарства. Selta Square использует комбинацию ИИ и автоматизации, чтобы ускорить процесс PV и сделать лекарства более безопасными для людей по всему миру.
В некоторых случаях ИИ может уменьшить необходимость физического тестирования потенциальных лекарственных соединений, что приводит к существенным экономическим сбережениям. Молекулярные симуляции высокой точности могут выполняться на компьютерах без высоких затрат, характерных для традиционных методов открытия лекарств.
ИИ также имеет потенциал помогать людям прогнозировать токсичность, биоактивность и другие характеристики молекул, а также создавать ранее неизвестные лекарственные молекулы с нуля.
Один из примеров - диабет. По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний, 10% населения США страдает диабетом. Пациенты могут использовать носимые устройства и другие мониторы, которые предоставляют обратную связь о уровне глюкозы в крови себе и своей медицинской команде. ИИ помогает медицинским работникам собирать, хранить и анализировать эту информацию, а также предоставлять данные, основанные на анализе большого количества людей. Использование этой информации помогает профессионалам в сфере здравоохранения определять, как лучше лечить и управлять болезнями.
Организации также начинают использовать ИИ для улучшения безопасности лекарств. Например, компания SELTA SQUARE создает инновации в процессе фармаконадзора (PV), что является законодательно установленной дисциплиной по обнаружению и отчетности об адверсных эффектах от лекарств, их анализу, пониманию и предотвращению. PV требует значительных усилий и внимательности со стороны фармацевтических производителей, так как она выполняется с фазы клинических испытаний и на протяжении всего срока действия лекарства. Selta Square использует комбинацию ИИ и автоматизации, чтобы ускорить процесс PV и сделать лекарства более безопасными для людей по всему миру.
В некоторых случаях ИИ может уменьшить необходимость физического тестирования потенциальных лекарственных соединений, что приводит к существенным экономическим сбережениям. Молекулярные симуляции высокой точности могут выполняться на компьютерах без высоких затрат, характерных для традиционных методов открытия лекарств.
ИИ также имеет потенциал помогать людям прогнозировать токсичность, биоактивность и другие характеристики молекул, а также создавать ранее неизвестные лекарственные молекулы с нуля.
Управление искусственным интеллектом в здравоохранении
По мере того как искусственный интеллект становится все более важным в области оказания медицинских услуг и разрабатываются новые медицинские приложения на базе ИИ, необходимо устанавливать этические и регуляторные нормы. Возникают проблемы, вызывающие беспокойство, включая возможность предвзятости, недостаток прозрачности, вопросы конфиденциальности данных, используемых для обучения моделей ИИ, а также вопросы безопасности и ответственности.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) провела 18 месяцев обсуждение с ведущими экспертами в области этики, цифровых технологий, права и прав человека, а также с представителями министерств здравоохранения разных стран, чтобы подготовить отчет под названием "Этика и управление искусственным интеллектом в области здоровья". Этот документ выявляет этические вызовы при использовании ИИ в здравоохранении, определяет риски и излагает шесть консенсусных принципов для обеспечения того, чтобы ИИ работал на пользу обществу:
Отчет ВОЗ также содержит рекомендации, направленные на то, чтобы управление ИИ в сфере здравоохранения максимизировало потенциал технологии и обеспечивало, чтобы работники в области здравоохранения были ответственными и готовыми реагировать на потребности сообществ и людей, с которыми они работают.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) провела 18 месяцев обсуждение с ведущими экспертами в области этики, цифровых технологий, права и прав человека, а также с представителями министерств здравоохранения разных стран, чтобы подготовить отчет под названием "Этика и управление искусственным интеллектом в области здоровья". Этот документ выявляет этические вызовы при использовании ИИ в здравоохранении, определяет риски и излагает шесть консенсусных принципов для обеспечения того, чтобы ИИ работал на пользу обществу:
- Защита автономии
- Повышение безопасности и благополучия человека
- Обеспечение прозрачности
- Поддержание ответственности
- Обеспечение равенства
- Содействие созданию инструментов, которые будут адаптивными и устойчивыми.
Отчет ВОЗ также содержит рекомендации, направленные на то, чтобы управление ИИ в сфере здравоохранения максимизировало потенциал технологии и обеспечивало, чтобы работники в области здравоохранения были ответственными и готовыми реагировать на потребности сообществ и людей, с которыми они работают.
«Управление ИИ необходимо, особенно для клинических приложений этой технологии. Однако поскольку новые техники ИИ представляют собой для большинства организаций по оказанию медицинских услуг новую территорию, существует отсутствие общих правил, процессов и рекомендаций для предпринимателей, которые хотят провести свои пилотные проекты»
Лора Крафт
вице-президент аналитической компании Gartner
Будущее и потенциал искусственного интеллекта в экосистеме здравоохранения
Искусственный интеллект предоставляет возможности для уменьшения человеческих ошибок, помощи медицинским профессионалам и персоналу, а также оказания услуг пациентам круглосуточно. По мере развития инструментов ИИ, существует потенциал для их более широкого использования, например, в анализе медицинских изображений, рентгеновских снимков и сканов, в диагностике медицинских проблем и разработке планов лечения.
Приложения ИИ будут продолжать оптимизировать различные задачи, начиная с приема телефонных звонков и заканчивая анализом тенденций в здоровье населения (и, вероятно, задачи, которые еще не рассматривались). Например, будущие инструменты ИИ могут автоматизировать или дополнять более широкий спектр задач клиницистов и сотрудников. Это позволит человеку проводить больше времени на более эффективном и сострадательном обслуживании в качестве профессионала.
Приложения ИИ будут продолжать оптимизировать различные задачи, начиная с приема телефонных звонков и заканчивая анализом тенденций в здоровье населения (и, вероятно, задачи, которые еще не рассматривались). Например, будущие инструменты ИИ могут автоматизировать или дополнять более широкий спектр задач клиницистов и сотрудников. Это позволит человеку проводить больше времени на более эффективном и сострадательном обслуживании в качестве профессионала.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи