Войти в почту

Как используют искусственный интеллект в медицине

Искусственный интеллект упрощает жизнь пациентов и врачей, выполняя задачи, которые обычно решает человек, но за меньшее время и с меньшими затратами.

Как используют искусственный интеллект в медицине
© Unsplash

По данным Statista, рынок искусственного интеллекта в здравоохранении, который в 2021 году оценивался в 11 миллиардов долларов, в 2030 году, по прогнозам, будет стоить 187 миллиардов долларов.

ИИ в здравоохранении используется во многих областях, например, для поиска новых связей между генетическими кодами, для управления роботами, помогающими в операциях, для автоматизации административных задач, для персонализации вариантов лечения и многого другого.

О том, как применяют ИИ в медицине, — в материале «Рамблера».

Административная работа без нагрузки на медицинский персонал

Согласно одному из исследований, 64 % пациентов не против использования искусственного интеллекта для круглосуточной консультативной помощи, которую обычно предоставляют медсестры. Виртуальные помощники — чат-боты, сайты или другие приложения, работающие на базе ИИ, — могут использоваться для ответов на вопросы о лекарствах, пересылки отчетов об анализах и состоянии пациента врачам или хирургам и помощи пациентам в составлении расписания визитов к врачу. Подобные рутинные задачи помогут снять нагрузку с клинического персонала, который сможет уделять больше времени непосредственно уходу за пациентами, где человеческие суждения и взаимодействие имеют наибольшее значение.

Сокращение числа ошибок

Есть некоторые доказательства того, что ИИ может помочь повысить безопасность пациентов. Недавний системный обзор 53 рецензируемых исследований, изучающих влияние ИИ на безопасность пациентов, показал, что инструменты поддержки принятия решений на основе ИИ могут помочь улучшить выявление ошибок и контроль приема лекарств.

Помощь при диагностике

По данным Гарвардской школы общественного здравоохранения, несмотря на то, что использование искусственного интеллекта для постановки диагнозов еще только начинается, его применение может сократить расходы на лечение на 50 % и улучшить состояние здоровья на 40 %.

Один из примеров использования — Гавайский университет, где исследовательская группа обнаружила, что применение технологии глубокого обучения ИИ может улучшить прогнозирование риска рака молочной железы. Необходимы дополнительные исследования, но ведущий исследователь отметил, что алгоритм ИИ можно обучить на гораздо большем наборе изображений, чем радиолога, — до миллиона и более радиологических снимков. Кроме того, этот алгоритм может быть воспроизведен без каких-либо затрат, кроме аппаратных.

Кино недели: невероятный фильм о мире в эпоху искусственного интеллекта

Группа из Массачусетского технологического института разработала алгоритм для определения того, когда необходим эксперт-человек. В некоторых случаях, например при определении кардиомегалии на рентгеновских снимках грудной клетки, они обнаружили, что гибридная модель человека и ИИ дает наилучшие результаты.

Еще одно опубликованное исследование показало, что ИИ распознает рак кожи лучше, чем опытные врачи. Американские, немецкие и французские исследователи использовали глубокое обучение на более чем 100 000 изображений для выявления рака кожи. Сравнив результаты работы ИИ с результатами 58 международных дерматологов, они пришли к выводу, что ИИ справился с задачей лучше.

Сбор данных о безопасности лекарств

Организации также начинают использовать ИИ для повышения безопасности лекарств. Например, компания Selta Square внедряет инновации в процесс фармаконадзора — законодательно закрепленную процедуру обнаружения и сообщения о неблагоприятных последствиях применения лекарств, а затем оценки, понимания и предотвращения этих последствий.

Фармакологический контроль требует от фармпроизводителей значительных усилий и усердия, поскольку он осуществляется на этапе клинических испытаний и на протяжении всего срока годности препарата. Selta Square использует комбинацию искусственного интеллекта и автоматизации, чтобы сделать процесс фармаконадзора более быстрым и точным, что помогает сделать лекарства более безопасными для людей во всем мире.