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.

  1. 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.
  2. 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.