Искусственный интеллект (ИИ) вызвал преобразования в здравоохранении в четырех основных аспектах: для пациентов, медицинских центров, разработки лекарств и простоты эксплуатации. Задачи, на которые влияет ИИ, варьируются от простых до сложных — от ответа на запрос пациента до чтения рентгенологических изображений. Инновации, поддерживаемые искусственным интеллектом, повысят эффективность здравоохранения, сделают лекарства более эффективными и снизят затраты и количество ошибок в медицинских технологиях.
Растущие наборы данных цифровой информации о пациентах показывают высокий спрос на алгоритмы ИИ в отрасли здравоохранения. В 2022 году стоимость глобального искусственного интеллекта на рынке здравоохранения в США оценивалась в 15,4 миллиарда долларов. Прогнозируется, что с 2023 по 2030 год рынок будет расти со совокупным годовым темпом роста 37,5%.
В этой статье обсуждается, как ИИ улучшает диагностику, делает операции более безопасными, ведет к лучшему обучению и обучению, улучшает мониторинг пациентов, поддерживает отслеживание и управление инцидентами, а также способствует открытию лекарств.
Улучшенная медицинская диагностика
Первым шагом в лечении является анализ симптомов, история болезни и результаты анализов, чтобы определить причину проблемы. Процесс часто включает в себя различные диагностические тесты, такие как анализы крови, визуализирующие тесты или сканирование, процедуры биопсии и другие. Алгоритмы ИИ могут помочь в медицинской диагностике, повышая точность прогнозирования заболеваний, а также скорость и эффективность процесса.
Обработка данных на повышенной скорости
Анализ огромного объема данных о пациентах, который может достигать йоттабайт (1024 гигабайта) только в Соединенных Штатах, создает серьезные проблемы с точки зрения времени и усилий для любой медицинской системы.
Для постановки диагноза от практикующего врача может потребоваться проверка основных показателей жизнедеятельности (артериальное давление, температура тела, частота дыхания, частота пульса), 2D/3D визуализация, биосигналы (ЭКГ, ЭМГ, ЭЭГ, электрокардиограмма), история болезни и демографическая информация. .
Благодаря возможностям распознавания изображений в сочетании с глубокими нейронными сетями ИИ может точно обрабатывать эти данные и принимать решения, что приводит к точной медицине и оптимизации лечения.
Снижение частоты ошибок
Большой объем дел делает диагностику медицинских документов подверженной ошибкам. Алгоритмы ИИ, получающие надежные данные, могут прогнозировать и диагностировать заболевания быстрее, чем специалисты-клиницисты, с минимальной вероятностью ошибок при условии высокого качества поступающих данных. В то время, когда система здравоохранения перегружена, а медицинские работники сталкиваются со стрессом, это может изменить правила игры.
Согласно отчету, опубликованному в Европейском журнале рака за май 2020 года, глубокое обучение превзошло 11 патологов в диагностике рака молочной железы. ИИ помог патологоанатомам снизить частоту ошибок при выявлении раковых лимфатических узлов с 3,4% до 0,5%.
Помощь во время операций
ИИ можно использовать для подготовки, руководства и роботизированных процессов в хирургии. Предиктивная аналитика предсказывает сопутствующие риски, снижая вероятность сбоя. Перед операцией ИИ может обеспечить хирургу высокий уровень визуализации. Например, перед тем, как пойти на ортопедическую операцию, хирург может просмотреть визуализацию сегментации кости и понять углы.
Интраоперационное руководство
Инструменты на основе ИИ используются в качестве интраоперационного руководства во время минимально инвазивной хирургии, чтобы свести к минимуму травматизм пациента. Эти передовые инструменты обеспечивают хирургам помощь и поддержку в режиме реального времени, помогая в точных хирургических процедурах и снижая инвазивность операции.
В настоящее время ИИ в интраоперационном управлении имеет четыре приложения:
- Создание экземпляра формы: 3D-реконструкция хирургической зоны в реальном времени.
- Эндоскопическая навигация: совершенствование методов навигации для перемещения к целевому местоположению.
- Отслеживание тканей: отделение органов от фона.
- Дополненная реальность: улучшение интраоперационного зрения хирургов для доступа к нужной области.
Роботизированная хирургия
С помощью роботов с искусственным интеллектом хирурги могут получить доступ к различным системам вмешательства, что значительно повышает их производительность. Роботы обеспечивают хирургам большую ловкость для работы в небольших пространствах тела, поскольку крошечные машины могут точно работать вокруг чувствительных органов и тканей, уменьшая кровопотерю и риск заражения. Это уменьшает послеоперационную боль, делает операцию менее страшной и сокращает время восстановления.
В 2017 году Медицинский центр Маастрихтского университета в Голландии использовал робот с искусственным интеллектом для сшивания мелких кровеносных сосудов, некоторые из которых имеют размер всего 0,03 миллиметра. Хирург управлял роботом, который преобразовывал движения руки хирурга в более точные действия и точно выполнял операцию.
Благодаря ИИ современная хирургия стала не только быстрее, но и автономной и менее рискованной. По мере роста баз данных раннее обнаружение и диагностика будут более точными. Уже сейчас нанороботы становятся мощным инструментом для диагностики. Технология искусственного интеллекта также может быть использована для эффективной удаленной хирургии.
Мониторинг пациента
ИИ дает возможность анализировать колоссальные объемы данных, обеспечивая беспрецедентный мониторинг людей. Он поддерживает отслеживание движений пациентов и даже анализ их биометрических данных, в том числе мимики.
В любом медицинском учреждении оценка обширных журналов данных является сложной задачей. Это становится особенно сложным, если анализ необходимо выполнять вручную из множества каналов, таких как Allscripts, Epic, Cerner, Lawson и т. д. В конечном итоге организация тратит много дополнительного времени и ресурсов на мониторинг.
Инструменты аудита на основе ИИ помогают анализировать неструктурированные необработанные данные и выявлять закономерности. Медицинское учреждение получает исчерпывающую информацию о деятельности пациента и потоке ухода. На основе проактивного мониторинга ведется документация и каталогизация работ.
Отслеживание и управление инцидентами
Медицинские учреждения должны соответствовать нормативным требованиям, таким как Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования и Общее положение о защите данных. Обеспечение отслеживаемости и возможности аудита данных становится сложной задачей. ИИ упрощает процесс, повышая прозрачность процедур отчетности.
Систему на основе ИИ необходимо интегрировать с устаревшим программным обеспечением больницы, чтобы упростить регистрацию инцидентов на месте и сложный анализ основных причин. Последовательное отслеживание корректирующих действий помогает избежать инцидентов в будущем.
Автоматизированная система уведомляет все соответствующие стороны и ссылается на директивные документы, относящиеся к расследованию. Он запрашивает примечания или комментарии от задействованных человеческих ресурсов, отслеживает прогресс и отмечает статус.
Открытие лекарств
Способность ИИ анализировать обширную информацию позволяет исследователям узнать, как новые молекулы работают со смертельными заболеваниями. Эти системы могут рассчитать трехмерную форму белка по аминокислотным последовательностям. ИИ облегчает высокоточное молекулярное моделирование на компьютерах, экономя непомерно высокие затраты на традиционные химические методы.
Прогнозирование свойств лекарств благодаря ИИ помогает обойти симуляционное тестирование кандидатов в лекарства. Ключевые свойства молекул лекарственных средств включают токсичность, биоактивность и физико-химические характеристики. Когда выявляются многообещающие лекарственные соединения, исследователи могут использовать ИИ для ранжирования этих молекул для дальнейшей оценки.
ИИ способен вывести открытие лекарств за рамки теоретического дизайна лекарств. Это помогает генерировать пути синтеза для создания гипотетических лекарственных соединений. Модификации соединений под руководством ИИ упрощают производство.
Может ли ИИ выполнить кесарево сечение?
В настоящее время ИИ не может самостоятельно выполнить кесарево сечение (кесарево сечение). Чтобы успешно родить ребенка, сложная хирургическая процедура, называемая кесаревым сечением, требует разрезов в брюшной полости и матке. Чтобы защитить здоровье как матери, так и будущего ребенка, акушерам и гинекологам требуются знания, навыки и суждения других квалифицированных специалистов в области здравоохранения.
Тем не менее, ИИ играет вспомогательную роль в оказании помощи медицинскому персоналу во время операций кесарева сечения. Оценивая медицинские изображения и предлагая предложения по оптимальному месту разреза, выявляя потенциальные проблемы или помогая визуализировать анатомические компоненты, системы визуализации на основе ИИ, например, могут поддерживать предоперационное планирование. Во время операции ИИ также потенциально может использоваться в режиме реального времени для поддержки навигации по изображениям или выдачи предупреждений о рисках.
Важно помнить, что, хотя ИИ может оказать большую помощь, он не может заменить технические знания и способность образованных медицинских работников принимать важные решения. При выполнении операции кесарева сечения обеспечение безопасности матери и ребенка по-прежнему требует человеческого суждения и знаний.
Следующее поколение рентгенологических инструментов
Аппараты МРТ, компьютерные томографы и рентгеновские лучи получают рентгенологические изображения органов, предоставляя практикующим врачам неинвазивное представление о внутреннем функционировании организма. Однако во многих случаях в диагностических процессах по-прежнему используются образцы физических тканей, которые не только интрузивны, но и могут инфицировать ту часть тела, на которой проводится биопсия.
ИИ может привести в действие следующее поколение радиологического оборудования, которое будет более точным и имеет более широкое применение. Ожидается, что такие инструменты в значительной степени заменят образцы тканей. Это развитие приблизит группу диагностической визуализации к хирургу, интервенционному рентгенологу или патологоанатому, совместив их цели.
Образование и обучение
ИИ может повысить качество медицинской подготовки, особенно хирургии, что приведет к лучшим клиническим результатам. Головные уборы смешанной реальности (MR), такие как HoloLens от Microsoft, могут помочь студентам-медикам понять анатомию человека с помощью реалистичных изображений и голограмм.
MR — это новая технология, которая сочетает в себе виртуальную реальность и дополненную реальность. Хирурги могут использовать устройства MR для записи операций, не мешая процессу, а затем воспроизводить видео, чтобы объяснить студентам сложные хирургические этапы.
Медицинское образование на основе искусственного интеллекта устраняет необходимость в дорогостоящем личном обучении, способствуя лучшему распространению контента и усвоению студентами. Более того, систему можно быстро развернуть и настроить для различных видов хирургических вмешательств. Такая система обучения проста в реализации для администраторов и помогает учащимся легко получить доступ к учебным материалам.
Идет трансформация здравоохранения
ИИ произвел революцию в подходе к медицинскому обслуживанию, что привело к ощутимым изменениям. Во время пандемии COVID-19 методы глубокого обучения в сочетании с инструментами искусственного интеллекта позволили практикующим врачам анализировать сегментацию 3D-изображений, полученных при компьютерной томографии, для выявления поражений легких.
Быстро развивающиеся инструменты искусственного интеллекта помогают врачам выявлять заболевания раньше, повышая шансы пациентов на полное излечение, отслеживая развитие инфекционных заболеваний в режиме реального времени и помогая пациентам получать немедленную помощь с помощью чатов, что снижает операционные расходы медицинских центров.
Учитывая экспоненциальные темпы развития ИИ, он может полностью изменить то, как сегодня работает здравоохранение. Путешествие все еще находится в начальной фазе, и ближайшие годы могут быть захватывающими.
