Что относится к искусственному интеллекту в медицине

Профилактика и лечение

Виртуальные ассистенты уже помогают врачам в проведении консультаций и обучении пациентов. Например, виртуальный ассистент может использоваться для проведения онлайн-консультаций с пациентами или для предоставления обучающих материалов о заболеваниях и методах лечения. Такие ассистенты могут напоминать врачам о предстоящей записи, контролировать расписание и регистрацию данных в медицинских картах. Также виртуальные ассистенты могут решать задачу проверки лекарственных взаимодействий при назначении новых препаратов. С другой стороны, виртуальный ассистент может использоваться и для напоминания пациентам о своевременном приеме лекарств.

Сегодня у пациента есть выбор, где получать медицинскую помощь. И он может одновременно проходить лечение в государственной клинике и частной, например, обращаясь за вторым мнением или с целью пройти то или иное исследование. Это поднимает вопрос об аккумулировании медицинской истории пациента в едином цифровом контуре. Системы искусственного интеллекта помогают эту потребность удовлетворить и преодолеть проблему несовместимости программного обеспечения различных клиник.

4) для учета этических аспектов при использовании искусственного интеллекта в здравоохранении необходимо проводить регулярные обсуждения и консультации с экспертами в области этики и законодательства, а также с пациентами и другими заинтересованными сторонами. Кроме того, следует разрабатывать соответствующие этические принципы и стандарты для внедрения технологий искусственного интеллекта в здравоохранение;

Искусственный интеллект может быть использован для разработки новых лекарств как на этапе подбора молекул (это обеспечивается способностью обработки колоссального массива данных), так и для определения наиболее эффективных персонализированных методов лечения, в частности с помощью анализа генетических данных.

Радужные перспективы внедрения искусственного интеллекта в здравоохранение ставят новые задачи перед организаторами здравоохранения, поскольку чем больше новых возможностей искусственного интеллекта будет открываться и внедряться в практику, тем больше разного рода рисков может появляться. Возникает множество вопросов: может ли искусственный интеллект брать на себя обязанности врачей, насколько хорошо защищена конфиденциальная информация пациентов? Современное законодательство не полностью подготовлено к такому прогрессу. Сопоставим возможности и риски использования нейросетей в сфере здравоохранения1.

1) для устранения проблемы недостаточной точности при внедрении искусственного интеллекта необходимо тщательно готовить и структурировать данные, на которых будет обучаться нейросеть. Кроме того, необходимо проводить регулярную проверку и обновление алгоритмов, чтобы поддерживать их точность и актуальность;

Для медицины искусственный интеллект имеет ряд важных преимуществ: он обеспечивает диагностику в 150 раз быстрее, чем человек, считывает результаты тестов, помогает подбирать наиболее эффективные лекарства. Однако наряду c достоинствами технологии искусственного интеллекта несут и определенные риски.

Искусственный интеллект уже широко используется в диагностике для анализа медицинских изображений, выявления заболеваний и определения наиболее эффективного лечения. Например, случайные находки либо выявление в процессе рутинного скрининга онкологического заболевания на ранних стадиях, когда еще нет симптомов, подчас спасают жизнь человека. Искусственный интеллект может ставить диагноз намного оперативнее, количество ошибок уменьшается, снижается и стоимость обследования.

Анализ медицинских изображений

Искусственный интеллект может быть использован для мониторинга пациентов, находящихся на диспансерном наблюдении, и даже прогнозировать развитие осложнений хронических заболеваний, что означает возможность предотвращения этих осложнений. Опробовано его применение для анализа сердечного ритма и артериального давления.

Рост интереса к ИИ обусловлен сразу несколькими трендами: появление мощных графических процессоров и рост вычислительной мощности современных компьютеров, развитие облачных вычислений, взрывной рост больших данных. Эти технологии дали возможность выполнять автоматизированное машинное обучение с высокой точностью получаемых моделей, что в свою очередь открыло многочисленные примеры успешной автоматизации процессов и перспектив цифровой трансформации с возможностью сокращения затрат на здравоохранение.