Co kdybychom vám řekli, že příště, když si pořídíte selfie, bude váš smartphone předpovídat, že se vám v příštích několika dnech pravděpodobně objeví akné? Zní to zajímavě, že? No a tam všichni společně míříme.
Technický svět je plný ambicí. Prostřednictvím našich myšlenek, inovací a cílů se jako společnost posouváme vpřed. To platí zejména s ohledem na vývoj zdravotnická AI, kde se některé z nejvíce trápících problémů řeší a řeší pomocí technologie.
Dnes jsme na pokraji zavádění modelů strojového učení, které dokážou přesně předpovědět nástup dědičných chorob a dobu, kdy by se nádor stal rakovinným. Pracujeme na prototypech pro robotické chirurgy a školicích střediscích pro lékaře s podporou VR. I na provozních úrovních jsme optimalizovali péči o lůžko a pacienta, vzdálenou péči, výdej léků a další a automatizovali spoustu nadbytečných úkolů prostřednictvím systémů poháněných umělou inteligencí.
Když stále sníme o lepších způsobech poskytování zdravotní péče, pojďme prozkoumat a porozumět některým klíčovým aspektům vývoje zdravotní péče a tomu, jak technologie, zejména datová věda a její křídla, pomáhají v tomto fenomenálním růstu.
Tento příspěvek je věnován objasnění významu údajů při vývoji zdravotnických systémů a modulů, některým prominentním případům použití a výzvám plynoucím z tohoto procesu.
Význam dat ve zdravotnictví AI
Nyní, než začneme rozumět některým složitějším případům použití a implementacím AI, si uvědomme, že průměrné aplikace pro zdravotnictví a fitness, které máte v telefonu, jsou poháněny moduly AI. Absolvovali roky školení, aby přesně analyzovali, předepisovali a odvozovali vaše data a vizualizovali je do přehledů.
Může to být vaše aplikace mHealth, která vám umožní virtuálně získat konzultace od lékaře nebo si s nimi rezervovat schůzku, nebo aplikace, která na základě vašich příznaků a pohody získává výsledky o pravděpodobných zdravotních problémech, AI je dnes součástí každé zdravotní aplikace.
Rozšiřte tento požadavek dále a budete mít pokročilé systémy, které vyžadovat data z více zdrojů, jako je počítačové vidění, elektronické zdravotní záznamy a další, k provádění složitých úkolů. Pamatujte na průlomy v onkologii, o kterých jsme se zmínili dříve, takováto řešení vyžadují obrovské objemy kontextových dat, aby se dosáhlo přesných výsledků. Pro tohle, anotátoři a odborníci musí zdroj datum ze skenů a zpráv, jako jsou rentgenové paprsky, MRI, CT vyšetření a další, a přidejte poznámky ke každému jednotlivému prvku, který na nich vidí.
Zdravotničtí pracovníci musí pracovat na identifikaci různých problémů a případů a označit je, aby jim stroje lépe porozuměly a zpracovávaly přesnější výsledky. Všechny výsledky, diagnózy a léčebné plány tedy pocházejí z dat a jejich přesného zpracování.
Vzhledem k tomu, že data jsou v centru zdravotní péče, přiznejme si, že data připravují cestu pro zdravější zítřek.
Případy použití AI ve zdravotnictví
- Zatímco hovoříme o pokroku v chirurgických postupech a nástrojích, současné systémy AI předepisují, zda jsou v první řadě nutné operace. Díky pečlivému zpracování dat mohou systémy simulovat instance a sdílet, zda lze obavy vyléčit léky a změnami životního stylu.
- AI nám také pomáhá diagnostikovat virová onemocnění pomocí genomicky sekvenovaných patogenů a profilování.
- Vyvíjejí se také virtuální sestry a asistenti, kteří mají pomáhat při péči o pacienty a poskytovat podporu v procesu obnovy. Během pandemií, kdy je počet pacientů vysoký, by virtuální sestry mohly pomoci organizacím snížit provozní náklady a současně nabídnout péči, kterou pacienti vyžadují. Tyto digitální sestry budou vyškoleny k provádění všech základních úkolů, ke kterým jsou lidé vyškoleni.
- Několik neurologických a autoimunitních chorob, které nelze nikdy vyléčit nebo zvrátit, bylo možné předem předpovědět pomocí modelů AI a strojového učení. Demence, Alzheimerova choroba, Parkinsonova choroba a další by mohly být tímto způsobem odstraněny.
- Personalizované léčebné plány a léky jsou také možné s AI a přístupem k nim zvolitronický zdravotní záznamy. Tím, že znáte zdravotní historii pacienta, alergie, chemickou kompatibilitu a další, by mohly stroje doporučit účinné léky.
- Objev nových léků lze také rychle sledovat prostřednictvím simulovaných klinických studií.
Výzvy spojené s vývojem řešení AI pro zdravotnictví
Bez ohledu na odvětví, ve kterém je AI implementována, zůstávají některé výzvy prominentní a univerzální. To platí i pro zdravotnictví. Abyste měli rychlou představu, zde jsou některé z nejběžnějších výzev, které omezují pokrok AI ve zdravotnictví:
- Generace konzistentních zdravotnictví data jsou výzvou, protože modely strojového učení se spoléhají na dostupnost velkého množství datových sad, aby se naučily zpracovávat závěry a přinášely výsledky.
- Zdravotnický průmysl je vázán několika zákony, dodržováním předpisů a protokoly, aby zachoval standardy ochrany osobních údajů a důvěrnosti. Interoperabilita dat je nevyhnutelná a zároveň únavná kvůli protokolům, které upravují spravedlivé sdílení dat mezi zúčastněnými stranami. Organizace musí přijmout další opatření k ochraně důvěrnosti svých pacientů a uživatelů prostřednictvím data zrušení identifikace.
- Dostupnost zdravotnických malých a středních podniků je také obrovskou výzvou. Datová anotace je pravděpodobně určující okamžik, který ovlivňuje konečné výsledky. Protože zdravotnictví je vysoce specializované křídlo, data ze zpráv a skenů musí být komentována zdravotníky. Jejich nábor je obrovská výzva.
Toto je základní porozumění, které musíte mít o zdravotnickém průmyslu a jeho implementacích specifických pro AI. Jak mluvíme, dochází k mnoha pokrokům, které mají vyřešit některé z problémů, o nichž jsme hovořili. Současně se objevují i novější případy použití a výzvy. Jediným hlavním způsobem, jak si zde zajistit, je to, že data budou i nadále utvářet výsledky zdravotní péče, a pokud vyvíjíte řešení AI, doporučujeme získávat data od odborníků, jako je Saip.
Rozdíl, který dělá, je bezkonkurenční.
