ИИ в здравоохранении: возможности и проблемы

Хотя большинство из нас понимают, что искусственный интеллект (ИИ) больше не является предметом научной фантастики и что мы взаимодействуем с ним ежедневно, во многих отношениях это только начинается. Понятно, что многие по-прежнему настороженно относятся к ИИ по соображениям этики и конфиденциальности или опасаются, что машины отнимут их работу. Однако уже есть некоторые многообещающие применения ИИ в здравоохранении. PathAI, например, разработала алгоритмы машинного и глубокого обучения, которые помочь патологоанатомам более точно диагностировать рак. Это кое-что, однако перед отраслью все еще стоят серьезные проблемы, как в культурном, так и в техническом плане. Во-первых, давайте углубимся в некоторые способы, которыми ИИ в здравоохранении может принести пользу отрасли.

Вы энтузиаст искусственного интеллекта и машинного обучения? Если да, то курс AI и ML идеально подходит для вашего карьерного роста.

Применение ИИ в здравоохранении

Давайте не будем обманывать себя. ИИ будет иметь огромное значение в здравоохранении. По данным Acumen Research and Consulting, мировой рынок к 2026 году достигнет 8 миллиардов долларов. У других технологических гигантов, таких как IBM, Oracle и AMD, уже есть отраслевые решения. Хотя существуют десятки способов использования ИИ в здравоохранении, давайте рассмотрим некоторые из них.

Стационарный мониторинг мобильности пациентов

Персонал клиники занятой человек. Возьмем, к примеру, медсестер отделения интенсивной терапии (ОИТ), под наблюдением которых часто находится несколько пациентов в критическом состоянии. Ограниченная подвижность и когнитивные способности во время длительного лечения могут отрицательно повлиять на общее выздоровление пациентов. Мониторинг их деятельности имеет жизненно важное значение. Чтобы улучшить результаты, исследователи из Стэнфордского университета и Межгорная больница СПД установили в палатах пациентов датчики глубины, оснащенные алгоритмами ML, для отслеживания их подвижности. Технология точно определяла движения в 87 процентах случаев. В конечном итоге исследователи стремятся снабжать персонал отделения интенсивной терапии уведомлениями, когда у пациентов возникают проблемы.

Клинические испытания для разработки лекарств

Одной из самых больших проблем в разработке лекарств является проведение успешных клинических испытаний. Согласно отчету, опубликованному в журнале «Тенденции в фармакологических науках», в настоящее время вывод на рынок нового – и потенциально спасительного – лекарства» может занять до 15 лет. Это также может стоить от 1,5 до 2 миллиардов долларов. Около половины этого времени тратится на клинические испытания, многие из которых терпят неудачу. Однако, используя технологию искусственного интеллекта, исследователи могут определить подходящих пациентов для участия в экспериментах. Кроме того, они могут более эффективно и точно отслеживать свои медицинские реакции, экономя при этом время и деньги.

Качество электронных медицинских карт (ЭМК)

Спросите любого медицинского работника, в чем заключается проклятие его существования, и он, несомненно, обнаружит громоздкие системы ЭМК. Традиционно врачи вручную записывали или печатали наблюдения и информацию о пациентах, и никто не делал этого одинаково. Часто они делали это после визита пациента, допуская человеческую ошибку. Благодаря искусственному интеллекту и глубокому обучению технология распознавания речиОднако взаимодействие с пациентами, клинические диагнозы и потенциальные методы лечения могут быть дополнены и документированы более точно и практически в реальном времени.

Проблемы отрасли сохраняются

Хотя потенциальные выгоды, которые ИИ и машинное обучение приносят в здравоохранение, вполне очевидны, предстоит преодолеть множество проблем. В конце концов, давно укоренившиеся институциональные практики и различные культуры в организациях невозможно оптимизировать, просто навязывая им алгоритм. Устаревшие электронные медицинские системы и электронные медицинские системы, работающие локально, также не обязательно хорошо сочетаются с системами других организаций. Организациям также необходимо учитывать строгие государственные правила, которые постоянно меняются. Осмыслить огромные объемы данных, генерируемых сегодня, которые в основном неструктурированы, также непросто. Вот почему ученые, работающие с данными, обученные новейшим технологиям и методикам, находятся в таком высокий спрос в сфере здравоохранения сегодня.

Здесь мы лишь поверхностно коснулись потенциального влияния ИИ на здравоохранение, но ясно одно: наука о данных и ИИ имеют решающее значение для будущего отрасли. Курс искусственного интеллекта Simplilearn, организованный в сотрудничестве с IBM, дает начинающим профессионалам все, что им нужно знать, чтобы продвинуться по карьерной лестнице и оказать реальное и долгосрочное влияние. От программирования на Python, машинного обучения до обработки естественного языка — наши магистерские программы по науке о данных и искусственному интеллекту, предлагаемые с уникальной моделью смешанного обучения, предоставляют студентам путь, который им подходит.

Поскольку спрос на искусственный интеллект и машинное обучение увеличился, организациям требуются профессионалы с глубокими знаниями этих развивающихся технологий и практическим опытом. Принимая во внимание врожденную потребность, Simplilearn запустила сертификационные курсы AI ML вместе с Университетом Пердью в сотрудничестве с IBM, которые помогут вам получить опыт в различных отраслевых навыках и технологиях, от Python, НЛП, распознавания речи до продвинутого глубокого обучения. Эта программа последипломного образования поможет вам выделиться из толпы и развивать свою карьеру в таких процветающих областях, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.

Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте и о том, как улучшить свою карьеру в области науки о данных, посетите дополнительные ресурсы здесь.