Лучшие приложения AI в секторе здравоохранения: полное руководство

Искусственный интеллект (AI) также появился в секторе здравоохранения с некоторыми новыми приложениями, которые уже можно использовать. 

ИИ может рано или поздно войти в большинство производственных секторов, но в некоторых он оказывается более полезным, и поэтому ему легче проникнуть. 

Прогресс, созданный AI: лучшие приложения в секторе здравоохранения

Сектор здравоохранения является одним из тех, где AI может быть наиболее полезным. 

В частности, это оказывается очень полезным в области исследований в этой сфере, поскольку исследования в области здравоохранения часто основываются на анализе данных, и ИИ может быть отличным для анализа данных, особенно когда речь идет о больших объемах данных, которые иначе трудно анализировать. 

Однако это не единственный сектор, в котором уже распространяется использование инструментов на основе искусственного интеллекта, потому что все те, где есть исследования, основанные на анализе данных, могут успешно их использовать.

Например, по словам соучредителя и генерального директора OpenAI, Сэма Альтмана, ИИ может привести в целом к экспоненциальному прогрессу для всего человечества, например, в области климата, аэрокосмической отрасли, науки и так далее.

Безусловно, научная область не только является одной из тех, в которых она имеет наибольший потенциал, но также уже является одной из тех, где она используется относительно широко. 

То, что делает AI особенно эффективным в научной сфере, это огромная помощь, которую он может оказать ученым и исследователям, настолько, что в этой области он уже играет важную роль.

Самые инновационные приложения AI в секторе здравоохранения

Сектор здравоохранения особенно связан с научными исследованиями. 

Поэтому не должно удивлять, что это один из тех, где AI уже распространяется. 

Например, в этой области она используется для ускорения открытия новых лекарств, а также для улучшения визуализации. Она также используется в диагностике и предоставлении медицинской помощи. 

На самом деле, те шаги, которые были сделаны до сих пор, вероятно, являются только первыми шагами на длинном пути, также потому что теоретически помощь, которую AI может предоставить в секторе здравоохранения, действительно обширна и глубока. 

Управлять лечением, вероятно, всегда будут опытные врачи-люди, но им все больше будут помогать инструменты с искусственным интеллектом, которые могут улучшить, ускорить и автоматизировать их работу, одновременно снижая количество ошибок. 

Фармакология

Некоторые из самых перспективных приложений на основе ИИ в области здравоохранения — это те, которые помогают исследователям находить новые лекарства, то есть новые молекулы для использования в качестве активных ингредиентов в лекарствах.

Дело в том, что молекул для анализа тысячи, и их становится миллионы, если учитывать также синтетические, не присутствующие в природе, но создаваемые в лаборатории. 

Тестирование эффективности этих молекул в лаборатории очень сложно, очень долго, и иногда просто невозможно. 

Вместо этого, используя инструменты ИИ, такие как нейронные сети, можно анализировать миллионы молекул, чтобы попытаться предсказать их эффективность. Кроме того, можно также анализировать потенциальную эффективность новых лекарств, находящихся в стадии изучения, до того как они будут проанализированы в рамках часто дорогостоящих клинических исследований.

Таким образом, сокращаются время и затраты, а также необходимость тестирования молекул и лекарств на животных или людях. 

Изображение

Классическое использование ИИ в секторе здравоохранения — это помощь в визуализации. 

Например, существуют приложения, которые позволяют даже неспециалистам получать высококачественные ультразвуковые изображения сердца для ранней диагностики возможных заболеваний, не обращаясь в специализированные клиники.

Эти приложения с одной стороны помогают оператору получать изображения высокого качества, а с другой стороны помогают ему впоследствии их интерпретировать. 

Что-то подобное существует и для рентгеновских снимков. 

Приложение, например, может анализировать и классифицировать рентгеновские снимки грудной клетки для выявления аномалий за считанные секунды, сокращая время и затраты. 

Оценивается, что приложение для интерпретации рентгеновских изображений работает в 10.000 раз быстрее среднего радиолога.

Более того, эти приложения часто могут выявлять аномалии меньшего размера, предвосхищая таким образом иногда даже на месяцы диагнозы заболеваний, таких как злокачественные легочные узлы.

Диагноз

Приложения с AI могут быть полезны не только для анализа изображений, но и для помощи врачам в проведении диагностики. 

Есть некоторые, специально разработанные для использования искусственного интеллекта в процессе принятия клинических решений.

Это интеграция в процесс клинического принятия решений, осуществляемый человеческими врачами, и использует предиктивный анализ и обработку естественного языка, чтобы помочь врачам принимать более осознанные решения.

Кроме того, эти инструменты также позволяют персонализировать назначения лекарств, упростить операции и оптимизировать управление ресурсами.

Здравоохранение

Благодаря распознаванию речи, некоторые приложения, уже используемые в медицинской сфере, позволяют автоматизировать некоторые услуги, предлагаемые пациентам. 

Например, они помогают общаться с пациентами, у которых есть трудности с речью, потому что оснащены голосовым распознаванием на основе искусственного интеллекта, который автоматизирует процесс понимания атипичного языка. Они также используются в видеоконференциях с некоторыми из основных программных обеспечений, доступных на сегодняшний день. 

Другие приложения используют искусственный интеллект для упрощения предоставления медицинской помощи, автоматизируя административные задачи, такие как планирование встреч, анализ данных и последующее наблюдение за пациентами.

Очевидно, что все эти применения не являются изолированными отсеками, но часто возможны одновременно у одних и тех же пациентов или в поддержку друг друга. 

Пока часто приложения склонны предоставлять единственную услугу, но в будущем можно представить, что они смогут, например, общаться друг с другом, возможно, благодаря базовым платформам обмена данными. 

Путь, тем не менее, уже начался, хотя дорога впереди кажется еще очень длинной.