Растущая роль искусственного интеллекта и больших данных в здравоохранении

Одной из самых быстрорастущих отраслей экономики за последние десять лет было здравоохранение, и в свете растущих угроз пандемий, таких как вспышка коронавируса, эта отрасль снова начнет расти. Чтобы оставаться впереди спроса на медицинские услуги и решения, организации по всему миру обращаются к передовым технологиям, таким как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные.

ИИ будет иметь огромное значение в здравоохранении. По данным Acumen Research and Consulting, мировой рынок к 2026 году достигнет 8 миллиардов долларов, и существует огромное совпадение навыков в области искусственного интеллекта и больших данных, где обработка информации оптимизируется для решения деловых и реальных проблем. ИИ и большие данные обеспечивают многочисленные потенциальные преимущества как для частных лиц, так и для компаний, в том числе:

• Расширение возможностей самообслуживания пациентов с помощью чат-ботов
• Диагностика пациентов с помощью более быстрого компьютерного проектирования
• Анализ данных изображений для изучения молекулярной структуры при открытии лекарств, а также рентгенологами для анализа и диагностики пациентов.
• Персонализация лечения с использованием более глубоких клинических данных

Давайте посмотрим на несколько примеров применения искусственного интеллекта и больших данных в секторе здравоохранения.

Как ИИ может предсказывать сердечные приступы

Зубной налет состоит из веществ, которые циркулируют в кровотоке, включая холестерин и жир. Со временем в артериях накапливаются бляшки, из-за чего они сужаются и становятся жесткими. Подобно тому, как стоки раковины могут засориться пищей и мусором, артерии могут засориться бляшками, что ограничивает кровоток и приводит к сердечному приступу или инсульту.

Медицинский тест, называемый коронарной компьютерной томографической ангиографией (КТА), позволяет получить трехмерные изображения сердца и артерий. Бляшки в артериях видны на изображениях КТА, но измерение количества бляшек может занять у эксперта 25–30 минут. Поэтому исследователи из Cedars Sinai разработали алгоритм искусственного интеллекта, который позволяет компьютеру выполнять ту же задачу за считанные секунды.

Исследователи передали компьютеру 900 изображений коронарных артерий, которые уже были проанализированы экспертами. Таким образом компьютер «научился» идентифицировать и количественно оценивать бляшки на изображениях. Измерения алгоритма искусственного интеллекта точно предсказали частоту сердечного приступа в течение пяти лет у 1611 человек, принявших участие в соответствующем исследовании.

ИИ в профилактическом здравоохранении

Потенциальные применения ИИ в профилактическом здравоохранении весьма разнообразны и глубоки. Помимо сердечных приступов, исследователи активно изучают использование ИИ для прогнозирования множества других заболеваний и недугов. Например:

• ИИ может помочь определить, какие на данный момент здоровые люди вероятность развития рака молочной железы в течение пяти лет, на основе информации, скрытой в маммограммах, которую современные врачи пока не могут интерпретировать.
• ИИ может предсказать, какие пациенты в клиниках по лечению памяти будут вероятно развитие деменции в течение двух лет
• ИИ может помочь на ранней стадии выявления диабета, выявляя скрытые закономерности корреляции в больших наборах данных о пациентах.
• ИИ может помочь в прогнозировании острое повреждение почек до 48 часов до того, как это произойдет

Кроме того, ИИ уже используется в отделениях неотложной помощи и отделениях интенсивной терапии, чтобы помочь врачам лечить некоторых из наиболее уязвимых и подверженных риску пациентов. Огромное количество данных хранится в электронных медицинских записях, результатах лабораторных исследований, записях жизненно важных функций и журналах приема лекарств. Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь врачам и медсестрам выявить закономерности данных, которые предупреждают их об изменении состояния пациента или риске развития серьезных осложнений. Например, ИИ может помочь в:

• Раннее выявление сепсиса — опасного для жизни состояния, возникающего, когда иммунная система организма резко реагирует на инфекцию.
• Выявление плода, находящегося в состоянии дистресса, с использованием данных кардиомонитора плода.
• Оповещение врачей о том, что пациенты, подключенные к аппаратам искусственной вентиляции легких, нуждаются в корректировке.

Овладейте платформами больших данных и Hadoop, используйте функциональные возможности сервисов AWS и используйте инструмент управления базами данных в ходе обучения инженера по большим данным.

ИИ для мониторинга мобильности пациентов в стационаре

Персонал клиники – занятые люди. 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.

Хотите сделать карьеру в сфере искусственного интеллекта? Затем быстро проверьте свои навыки работы с искусственным интеллектом с помощью этих экзаменационных вопросов по искусственному интеллекту. Попробуйте ответить!

Физические роботы тоже используют ИИ

Роботы (физические) сегодня используются во многих видах бизнеса, например, в производстве и складировании. Но роботы все чаще используются и в больницах, и многие из них предназначены для использования искусственного интеллекта. Национальный центр биотехнологической информации (NCBI) сообщили, что физические роботы становятся все более склонными к сотрудничеству с людьми и могут быть обучены выполнять различные задачи с помощью логики искусственного интеллекта. И речь идет не только о доставке материалов в больницы. Хирургические роботы могут «предоставить хирургам «сверхспособности», улучшая их способность видеть и делать точные и минимально инвазивные разрезы, зашивать раны и так далее». Благодаря искусственному интеллекту, управляющему процессами принятия решений, роботы могут повысить скорость и качество широкого спектра медицинских услуг.

Улучшение здоровья населения

Здоровье населения изучает закономерности и условия, которые влияют на общее состояние здоровья групп (в отличие от «общественного здравоохранения», которое фокусируется на том, как общество обеспечивает больше здоровых людей). Большие данные являются важной частью этих усилий. Недавняя статья в Встроенный выделил различные компании, которые используют большие данные, чтобы помочь медицинским организациям и исследователям понять тенденции улучшения состояния здоровья.

Хотите начать свою карьеру в качестве инженера данных? Ознакомьтесь с курсом Data Engineer Training и получите сертификат.

Например, одна компания Linguamatics из Кембриджа, штат Массачусетс, использует обработку естественного языка для анализа неструктурированных данных о пациентах, чтобы выявить соответствующие факторы образа жизни и спрогнозировать, какие пациенты могут подвергаться более высокому риску заболевания. Другая компания в Санта-Кларе, штат Калифорния, под названием Hortonworks, помогает организовывать и интегрировать миллиарды записей, чтобы фармацевтические компании могли лучше проводить исследования для клинических испытаний, повышать уровень безопасности и быстрее выводить продукцию на рынок.

Как большие данные могут бороться с раком

Технологии больших данных также используются в борьбе с раком. Как Об этом сообщает National GeographicТехнологии больших данных могут обрабатывать клинические данные, чтобы выявить скрытые закономерности, которые приводят к более ранней диагностике рака. Чем раньше оно обнаружено, тем больше шансов на его лечение. Технологии больших данных способны анализировать секвенирование генома для выявления биомаркеров рака, а также могут выявлять группы, которые подвергаются особому риску развития рака, и находить ранее неизведанные методы лечения. Наиболее прогрессивные компании используют методы больших данных, чтобы ускорить анализ и разработать методы лечения быстрее и с более ощутимыми результатами.

Проблемы искусственного интеллекта в здравоохранении

Использование технологий искусственного интеллекта в здравоохранении интересно, но не без проблем. Алгоритмы ИИ полагаются на выявление закономерностей в огромных объемах данных. Если данные предвзяты, неточны, не репрезентативны для популяции пациентов или каким-либо образом скомпрометированы, выводы, основанные на них, также будут ошибочными. Кроме того, даже после того, как новые клинические инструменты на основе искусственного интеллекта будут полностью проверены, их одобрение FDA, принятие больницами и страховыми компаниями может оказаться длительным процессом.

Инициативы в области здравоохранения на основе искусственного интеллекта также должны учитывать этические проблемы, связанные с сбором данных о пациентах. Хотя приложения искусственного интеллекта могут быть полезны для прогнозирования поведения пациентов (например, кто может пропустить прием, пропустить осмотры или отказаться от лечения), они должны делать это таким образом, чтобы сохранить конфиденциальность пациентов и медицинскую информацию.

Посмотрите видео ниже, чтобы понять роль больших данных в различных секторах, таких как прогноз погоды, здравоохранение, средства массовой информации и развлечения, логистика, путешествия и туризм и многое другое.

Вывод: передовые навыки искусственного интеллекта выводят здравоохранение на новые высоты

Если вы хотите улучшить навыки команды в области медицинских исследований, разработки продуктов или оказания медицинских услуг, искусственный интеллект и большие данные помогают сформировать вашу стратегию. Обучение инженеров искусственного интеллекта, экспертов по машинному обучению и инженеров по большим данным может иметь значение, поскольку люди пытаются найти правильную нишу. Добавление этих наборов навыков будет способствовать подготовке вас или ваших сотрудников к суровым условиям смелого нового мира глобального здравоохранения.