Искусственный интеллект в здравоохранении: 6 интересных приложений в 2022 году

ИИ стремительно развивается в различных областях. И одна из таких областей — здравоохранение. От медицинских исследований до лечения — в этом секторе есть много областей, где ИИ может внести свой вклад.

В этой статье мы сосредоточимся на некоторых видных областях применения ИИ в здравоохранении. Давайте начнем.

Применение искусственного интеллекта в сфере здравоохранения

1. Разработка лекарств

Разработка лекарств — один из самых медленных процессов в медицине. Разработка любого нового лекарства занимает около 10-15 лет . Иными словами, лекарства, которые появятся на рынке в 2020 году, находились на ранних стадиях разработки в 2007 или 2005 году.

В открытии лекарств есть много этапов, из-за которых этот процесс занимает столько лет. ИИ может помочь исследователям оптимизировать многие из этих процессов. С его помощью исследователи могут быстрее разрабатывать новые лекарства и помогать людям получать более качественное лечение раньше, чем раньше.

Вот несколько способов, которыми ИИ помогает медицинскому сектору в разработке лекарств:

Лечение рака с помощью ИИ в здравоохранении

Рак – это вредная мутация клеток в организме человека. И найти лекарство от рака было одной из самых больших проблем для медицинского сектора. Поскольку раковые клетки изначально являются частью тела, в котором они присутствуют, сложно нацелиться на них конкретно. Это значительная трудность, которую многие организации пытаются преодолеть по всему миру.

ИИ помогает медикам решать эту проблему несколькими способами. В случае рака, чем раньше он будет диагностирован, тем выше шансы пациента на выживание.

Рак развивается в несколько стадий. ИИ может помочь врачам и медицинским работникам в выявлении рака на ранних стадиях. В настоящее время врачи используют биопсию, рентген и другие традиционные методы для выявления рака. Freenome использует для этой цели искусственный интеллект, чтобы повысить точность результатов тестирования.

С помощью ИИ Freenome предлагает более быструю альтернативу скринингу рака. Это позволяет медицинским работникам выявлять рак на ранних стадиях с помощью анализов крови. Они используют иммунные и опухолевые сигнатуры для выявления предупредительных признаков болезни. Это помогает предотвратить его развитие, так как врач может назначить пациенту необходимое лечение.

Кроме того, у нас есть BioXcel Therapeutics , биофармацевтическая организация, которая использует ИИ для разработки лекарств. ИИ помогает этой компании сократить сроки разработки, повысить вероятность их успеха и оптимизировать экономику исследований и разработок.

Они работают над разработкой перорально доступного активатора иммунитета, который может помочь в лечении рака поджелудочной железы и редкой разновидности рака предстательной железы.

Узнайте больше: 5 значительных преимуществ искусственного интеллекта

В поисках лекарства от редких заболеваний

Редкие заболевания создают уникальные проблемы для медицинского сектора. Их трудно найти, и лечение у них дорогое. ИИ может облегчить обнаружение редких заболеваний и помочь сектору здравоохранения преодолеть проблемы, которые они создают. Редкие заболевания представляют собой огромную проблему для медицинской отрасли. Около 7000 редких заболеваний, поражающих более 30 миллионов человек в США , представляют собой многочисленные опасности.

Клиницисты сталкиваются с проблемами в диагностике и лечении людей, страдающих такими заболеваниями. И приложения ИИ, основанные на здравоохранении, вносят большой вклад в решение этих проблем.

Отличным примером помощи ИИ в решении этих проблем является BERG . Он использует ИИ для картирования заболеваний и фокусируется на понимании биологической основы конкретной болезни, чтобы помочь в создании более качественных и точных лекарств. BERG опубликовала свои выводы о лечении болезни Паркинсона в 2018 году.

Их результаты привлекли большое внимание, потому что они обнаружили несколько взаимосвязей между химическими веществами, присутствующими в нашем организме, о которых научное сообщество раньше не знало. Еще одним важным моментом их открытия было то, что они использовали ИИ для решения этой проблемы.

Читайте: Идеи и темы проектов ИИ

2. Лучший опыт для пациентов

Опыт пациентов — одна из многих причин, по которой люди предпочитают обращаться в частные больницы, а не в государственные. Но что, если бы ваш опыт работы с пациентами был оптимальным везде?

С помощью ИИ клиники и больницы могут уменьшить количество проблем, с которыми сталкивается пациент, и оптимизировать их работу. Приложения ИИ для здравоохранения могут помочь таким учреждениям повысить их эффективность и удовлетворенность пациентов:

Автоматизация повторяющихся задач

Многие административные и организационные задачи в больницах повторяются. И хоть они и просты, но требуют времени и ресурсов, которые персонал может потратить на что-то другое. ИИ может решить эту проблему, автоматизировав большинство этих задач.

Когда они становятся автоматизированными, у персонала высвобождается время, чтобы сосредоточиться на более важных областях администрирования и организации. Они могут лучше обслуживать пациентов, когда у них есть больше времени и ресурсов.

Если вам интересно, решает ли ИИ эту проблему в здравоохранении, взгляните на Olive. У Olive есть платформа искусственного интеллекта, которая помогает медицинским работникам справляться с рутинными задачами и повышает их производительность. Серьезной проблемой среди медицинских работников является выгорание и неэффективность. Olive AI способен работать круглосуточно и без выходных. Более того, в то время как человек может быть склонен к ошибкам из-за усталости или утомления, ИИ таких ошибок не делает. Таким образом, производительность повышается еще больше.

Olive AI — это лишь один из примеров применения ИИ в здравоохранении. Есть много других способов, которыми ИИ может помочь этому сектору в автоматизации.

3. Лучший операционный поток

Задержка вызова скорой помощи является одной из основных причин смерти пациентов экстренной помощи. В Таиланде 20% смертей пациентов скорой помощи связаны с пробками на дорогах. Это глобальная проблема. Таиланд не единственная страна, которая пытается решить эту проблему.

В Индии около 30% пациентов с дорожно-транспортными происшествиями умирают из-за задержки машин скорой помощи. Решив эту проблему, мы можем спасти сотни тысяч жизней. И многие эксперты используют ИИ для этой цели. ИИ уже является заметным решением в транспортном секторе. Карты Google используют искусственный интеллект, чтобы предлагать быстрые маршруты из одного места в другое. Точно так же мы можем использовать ИИ для помощи машинам скорой помощи.

И Qventus делает именно это. Они используют ИИ, чтобы помочь больницам безопасно доставлять своих пациентов в отделения неотложной помощи. Он способен наметить самые быстрые маршруты для машин скорой помощи, которые они могут использовать, чтобы вовремя добраться до пациентов и спасти их жизни. Qventus имеет множество преимуществ, помимо предотвращения задержек.

Они помогают больницам в ведении пациентов и позволяют им снизить LOS стационарных пациентов. Часто перевод пациентов задерживается из-за проблем с управлением. Qventus помогает больницам сократить эти задержки, и на данный момент они сократили такие задержки до 20%. Используя аналитику данных и искусственный интеллект, Qventus позволяет больницам оптимизировать свои операционные процессы и повышать их эффективность.

Больница Джона Хопкинса в Балтиморе, штат Мэриленд, также использует ИИ для повышения эффективности своей работы. Они используют прогнозирующий ИИ для управления приемом и выпиской пациентов. На данный момент они улучшили свои возможности приема пациентов на 60% благодаря включению ИИ. Узнайте, как искусственный интеллект помогает в фармацевтической промышленности.

4. Персонализированное здравоохранение

Каждый пациент уникален. Таким образом, их потребности также уникальны. И из-за таких потребностей у многих пациентов возникают проблемы со своими планами медицинского обслуживания. Планы медицинского обслуживания являются обобщенными, поэтому они не могут ориентироваться на личные потребности пациента. Это не только приводит к потере денег для пациента, но и наносит денежный ущерб поставщику.

С другой стороны, подготовка индивидуальных планов медицинского обслуживания довольно сложна. Для этого вам нужно будет проверить записи каждого пациента и создать соответствующий план. Это займет много времени, и люди могут не захотеть ждать так долго.

Но в то время как человеческому уму становится все труднее создавать такие планы, для ИИ это довольно легко. Искусственный интеллект может обрабатывать множество точек данных за несколько минут и одновременно анализировать их. Он может просматривать медицинские записи конкретных людей и создавать персонализированные планы в соответствии с их потребностями.

Кливлендская клиника уже делает это. Они используют ИИ с данными о состоянии здоровья для создания индивидуальных планов для каждого человека. Таким образом, люди будут тратить деньги только на те вопросы, которые они хотят осветить. Это сэкономит финансы как пациентов, так и больницы. Хотя на данный момент это ограничено одной клиникой, область применения ИИ в этом секторе довольно широка. И многие больницы и страховые компании могут начать использовать это решение в будущем, чтобы предоставлять людям лучшие планы медицинского обслуживания.

4. Управление данными и майнинг

Медицинские учреждения имеют тонны данных. От медицинских записей до административных файлов, они ежедневно обрабатывают множество данных. Управление таким объемом данных утомительно и требует много времени и энергии.

Используя ИИ, медицинские учреждения могут использовать свои данные для предоставления более качественных услуг своим пациентам и улучшения управления ими. Вот несколько примеров того, как ИИ в здравоохранении решает такие проблемы:

Узнайте больше: интеллектуальный анализ данных и машинное обучение

Прогнозирование риска

Модели ИИ при достаточном обучении и данных могут делать точные прогнозы. И сектор здравоохранения может извлечь большую выгоду из этой способности ИИ. Вот почему многие приложения ИИ в здравоохранении ориентированы на прогнозный анализ. Одним из таких применений является прогнозирование рисков. Представьте, если бы ваш врач смог предсказать риск развития рака (или другого тяжелого заболевания), чтобы вы могли его избежать? Разве это не было бы здорово?

Это могло бы решить многие проблемы в этом секторе, например, сократить количество стационарных лечений, а также количество пациентов в критическом состоянии. Когда вы уже знаете, что вы можете сделать, чтобы избежать развития определенного состояния, вы можете выполнять эти действия и оставаться здоровым.

KenSci использует ИИ для этой цели. Приложения ИИ для здравоохранения основаны на прогнозном анализе, и KenSci использует его для прогнозирования рисков. Ниже приведены некоторые преимущества прогнозирования риска:

• Низкие затраты

Ранние прогнозы заболеваний могут помочь пациентам получить лечение по более низким ценам. Профилактические меры всегда менее затратны, чем процедуры от того или иного заболевания.

Таким образом, пациенты сэкономят много денег. Например, если у вас был риск развития диабета, вы можете предотвратить его развитие. Таким образом, вы сэкономите все деньги, которые потратили бы на его лечение.

• Лучшие результаты

Когда больницы узнают, кто может серьезно заболеть, они предоставят этим пациентам необходимое лечение. Таким образом, число людей, получающих критические заболевания, значительно сократится.

• Больше внимания:

Это сэкономит ресурсы больниц, так как уменьшит количество пациентов в критическом состоянии. Больницы и клиники получат больше времени и ресурсов, чтобы сосредоточиться на своих пациентах.

5. Запланированные переводы в отделение интенсивной терапии

Мы уже видели, как ИИ может помочь больницам и медицинским учреждениям с автоматизацией. Автоматизируя повторяющиеся процессы, больницы могут сэкономить свое время и ресурсы. Но помимо автоматизации ИИ также может использовать данные учреждения для оптимизации рабочего процесса.

H2O.AI использует ИИ в здравоохранении для улучшения рабочих процессов учреждений и прогнозирования перевода пациентов в отделение интенсивной терапии.

Исследования показывают, что незапланированные переводы в отделение интенсивной терапии приводят к худшим результатам, чем запланированные. Это всего 5% больных, но они приводят к 20% от общего числа госпитальных смертей. Такие пациенты остаются в больнице как минимум на неделю дольше и имеют более высокий уровень смертности. Найти таких пациентов также довольно сложно, потому что клиницисты не могли легко распознать их симптомы.

Вот тут и приходит на помощь H2O.AI. Они используют модели искусственного интеллекта для выявления пациентов, у которых больше всего шансов попасть в аварию. Их алгоритмы и модели машинного обучения учитывают записи пациентов, результаты анализов и основные показатели жизнедеятельности, чтобы найти настораживающие признаки. Их модели работают в режиме реального времени, чтобы помочь больнице определить, каких пациентов следует перевести в отделение интенсивной терапии.

Помимо переводов в отделение интенсивной терапии, их решения на основе ИИ помогают больницам и клиникам во многих отношениях, включая прогнозирование результатов медицинских анализов и, как мы упоминали ранее, улучшение рабочего процесса.

Заключение

Многочисленные компании и стартапы работают над продвижением сектора здравоохранения с помощью ИИ. Эта область подает большие надежды, и мы можем сделать гораздо больше.

Если вы хотите помочь с такими достижениями, вы также можете стать профессионалом в области искусственного интеллекта. Вы можете пройти курс по искусственному интеллекту и начать свою карьеру.

Если вам интересно узнать больше об искусственном интеллекте и машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, Статус выпускника IIIT-B, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.