Отрасль здравоохранения — одна из самых быстрорастущих, постоянно развивающихся отраслей, потребляющая более 10% ВВП большинства развитых стран. Индустрия здравоохранения, также называемая экономикой здравоохранения, включает в себя секторы экономики, которые предоставляют ресурсы для лечения и наблюдения за пациентами. Он играет жизненно важную роль в благополучии человека в частности и общества в целом.
Машинное обучение может стать наиболее многообещающим и интеллектуальным инструментом для разработки более эффективных методов диагностики, анализа результатов и помощи медицинским работникам в принятии клинических решений. Он направлен на импровизацию скорости и точности медицинских процессов.
НЕОБХОДИМОСТЬ ОД В ЗДРАВООХРАНЕНИИ
Сегодня, когда округа сталкиваются с рядом проблем в области здравоохранения, таких как рост расходов, старение населения и нехватка квалифицированных медицинских работников, ИИ может стать большой надеждой. Кроме того, пандемия COVID-19 оказала огромное влияние на отрасль здравоохранения, что привело к увеличению спроса на медицинскую помощь и ресурсы. Никогда прежде в истории не было острой потребности в революционных улучшениях в здравоохранении, поскольку пандемия COVID-19 высветила необходимость инноваций и изменений, чтобы лучше подготовиться к кризису в будущем.
Некоторые области здравоохранения, в которых требуются методы машинного обучения, включают:
Цифровые технологии здравоохранения используют вычислительные устройства, цифровую информацию, возможности подключения, программное обеспечение и датчики для доступа к решениям для удаленного здравоохранения. Для дальнейшего улучшения необходимы дополнительные инвестиции.
- Управление цепочками поставок состоит из разветвленной сети систем, которые занимаются производством и распределением медицинских товаров среди пациентов. Пандемия выявила лазейки в глобальных цепочках поставок, что привело к нехватке комплектов СИЗ в часы пик. Машинное обучение может помочь в обработке больших данных, чтобы определить основную тенденцию и дать представление о том, как сделать цепочку поставок более управляемой.
- Инфраструктура общественного здравоохранения нуждается в радикальном улучшении систем эпиднадзора за болезнями и реагирования на чрезвычайные ситуации. Другие глобальные организации, такие как ВОЗ, нуждаются в укреплении и финансировании глобальных инициатив в области здравоохранения.
ПРИМЕНЕНИЕ ОД В ЗДРАВООХРАНЕНИИ
Приложения машинного обучения используют большие данные, чтобы помочь медицинским работникам принимать обоснованные решения, выявлять тенденции и закономерности, а также уменьшать количество человеческих ошибок. Такие вещи, как роботизированная автоматизация процессов, имитируют действия человека для ручных задач, таких как ввод данных. Последние тенденции, такие как телемедицина и глобализация, привели к стремительному росту отрасли здравоохранения.
Ниже приведены несколько приложений, в которых машинное обучение помогает произвести революцию в сфере здравоохранения:
- Оперативная помощь на основе ИИ
Хирургия является одной из наиболее важных областей медицины и сопряжена с такими осложнениями, как человеческие ошибки, неопознанные реакции организма и т. д. ИИ помогает произвести революцию в проведении операций и принятии решений по ним.
- ИИ помогает улучшить предоперационное планирование, для которого требуются прошлые методы и данные из аналогичных операций. При этом модель машинного обучения обучается на исторических хирургических процедурах, чтобы дать представление об оптимизации предоперационного хирургического плана.
- Минимально инвазивная хирургия (MIS) используется для уменьшения хирургической травмы у пациентов. Методы MIS используются с роботизированной помощью на основе ИИ. Например, посмотрите, как роботизированная помощь делает операцию по замене коленного сустава более точной и эффективной.
- Информация на основе ИИ во время пандемии COVID-19
Способность принимать решения в режиме реального времени, управляемая искусственным интеллектом, помогает понять природу вирусов, уменьшить распространение болезни, разработать вакцины, чтобы остановить ее распространение, и отслеживать текущих и уязвимых пациентов. Эта технология позволяет организациям здравоохранения эффективно диагностировать и внедрять индивидуальные решения в разных странах с учетом их населения, экономики и принимаемых ими профилактических мер. Поэтому ИИ помогает предотвратить COVID-19 на молекулярном уровне (например, лекарства, вакцины и т. д.), на уровне пациента (например, диагностика) и на уровне населения (например, анализ пандемии).
- Ранняя диагностика рака с помощью ИИ
Раннее выявление рака может помочь обеспечить эффективное лечение. Модели ML обучаются на большом наборе данных на основе изображений, таких как компьютерная томография и МРТ, для выявления раковых клеток. Методы НЛП используются для анализа электронных медицинских записей с целью определения риска развития рака на основе особенностей, включая историю болезни, и факторов риска, таких как артериальное давление, образ жизни и т. д. В целом ИИ потенциально улучшает обнаружение и диагностику рака за счет быстрого анализа больших наборов данных. и точно.
- Удаленный мониторинг пациента (RPM)
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для отслеживания и анализа данных с помощью носимых устройств, таких как Fitbits, кожные пластыри и умные часы, которые отслеживают частоту сердечных сокращений и калории для выявления ранних признаков таких состояний, как остановка сердца; непрерывный мониторинг глюкозы, датчик под кожей помогает контролировать диабет типа А или типа В. Пандемия ускорила эту тенденцию, продемонстрировав необходимость и ценность RPM.
- Открытие и разработка лекарств
Алгоритмы ML помогают анализировать данные клинических испытаний и химические составы для обнаружения эффективных лекарств. Методы машинного обучения улучшают принятие решений в фармацевтических процессах, включая различные приложения, такие как методы 3D QSAR (качественная взаимосвязь структура-активность), которые используют трехмерные молекулярные взаимодействия и свойства для выявления связи между структурными свойствами и биологической активностью.
ЗАДАЧИ
Отсутствие интерпретируемости и воспроизводимости результатов алгоритмов машинного обучения может представлять серьезную проблему и ограничивать их применимость. Отсутствие подотчетности в решениях, принимаемых ботами на основе ИИ, может снизить шансы на их реализацию, поскольку сопряжено с высоким риском для жизни. Кроме того, такие проблемы, как качество и доступность данных, вопросы этики и конфиденциальности, а также трудности с интеграцией решений на основе ИИ в существующие процессы, требуют эффективных стратегий для оптимального использования ИИ в отрасли здравоохранения.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
По мере развития технологий приложения машинного обучения в здравоохранении открывают захватывающие возможности для улучшения качества медицинских услуг и инфраструктуры. Однако проблемы необходимо решать путем принятия стратегических методов с учетом связанных с этим рисков.