Здравоохранение на базе искусственного интеллекта: будущее медицины

Фактически, рынок здравоохранения на основе искусственного интеллекта оценивается в 14,6 миллиарда долларов и, по прогнозам, вырастет в несколько раз и достигнет 102,7 миллиарда долларов к 2028 году.

В настоящее время ИИ успешно протестирован в различных медицинских методах, включая быстрое выявление отклонений при радиологическом сканировании, интерпретацию сложных биомедицинских сигналов для раннего выявления заболеваний и содействие персонализированным подходам к лечению путем анализа генетической информации.

В будущем эти приложения будут использоваться в более широких масштабах. Предполагается, что некоторые из них будут демократизированы на уровне конечных пользователей, тогда как другие будут ограничены уровнем медицинских институтов и исследователей.

Давайте рассмотрим будущее внедрения ИИ в секторе здравоохранения.

1. Выявление отклонений при радиологическом сканировании

Рентгенография грудной клетки играет решающую роль в диагностике широкого спектра заболеваний сердца и легких. Обнаружение нарушений на рентгенограмме грудной клетки может сигнализировать о различных состояниях, таких как рак и хронические заболевания легких.

Инструмент искусственного интеллекта, способный эффективно различать нормальные и аномальные рентгенограммы грудной клетки, значительно облегчит значительную рабочую нагрузку, с которой сталкиваются рентгенологи во всем мире.

Фактически, согласно недавнему отчету, опубликованному Радиологическим обществом Северной Америки, исследователи использовали коммерчески доступный инструмент искусственного интеллекта для анализа рентгенограмм грудной клетки 1529 пациентов в четырех больницах столичного региона Дании.

Рентгеновские снимки охватывали пациентов отделений неотложной помощи, стационарных и амбулаторных пациентов. Инструмент искусственного интеллекта разделил рентгеновские снимки на две группы: «нормальные с высокой степенью достоверности» и «нормальные с высокой степенью достоверности», представляющие нормальные и аномальные состояния соответственно.

В качестве ориентира два сертифицированных торакальных рентгенолога оценили рентгеновские снимки. В случае разногласий консультировался третий радиолог, и все три эксперта не знали о результатах ИИ.

Из 429 рентгенограмм грудной клетки, помеченных как нормальные, инструмент AI также классифицировал 120 (или 28%) как нормальные. Это подмножество, на которое приходится 7,8% всех рентгеновских снимков, потенциально может быть безопасно автоматизировано с помощью ИИ. Что еще более интересно, инструмент искусственного интеллекта продемонстрировал чувствительность 99,1% при обнаружении аномальных рентгеновских снимков грудной клетки.

2. Интерпретация сложных биомедицинских сигналов

Анализ биомедицинских сигналов относится к методу сбора и обработки физиологических сигналов для получения ценной информации для медицинской диагностики и лечения. Это предполагает использование различных методов обработки сигналов для тщательного изучения данных и выявления закономерностей, которые намекают на конкретные состояния или заболевания.

Анализ биомедицинских сигналов охватывает различные типы сигналов, такие как электрокардиограммы (ЭКГ), электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и электромиограммы (ЭМГ). Каждый из этих сигналов дает подробную информацию о физиологическом состоянии организма и может помочь в диагностике широкого спектра медицинских проблем.

Недавно компания Anumana, Inc. , базирующаяся в Кембридже, штат Массачусетс, США, создала алгоритм ЭКГ на основе искусственного интеллекта, предназначенный для повышения ранней идентификации сердечного амилоидоза. Это программное обеспечение на базе искусственного интеллекта может интерпретировать сигналы ЭКГ, которые могут остаться незамеченными людьми-аналитиками.

Учитывая широкое использование неинвазивного тестирования ЭКГ, алгоритмы AI-ЭКГ могут охватить более широкую популяцию пациентов на более ранней стадии заболевания. В настоящее время Анумана занимается развитием этого алгоритма в виде программного обеспечения как медицинского устройства (SaMD), стремясь беспрепятственно интегрировать это решение в существующие клинические рабочие процессы.

Эта инновация AI-ECG также получила статус прорывного устройства от Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA), гарантируя, что пациенты и поставщики медицинских услуг смогут быстро получить доступ к этому алгоритму.

3. Оценка психического здоровья

В 2021 г. более 150 миллионов человек в Европейском регионе ВОЗ страдали психическими расстройствами.

К сожалению, поскольку в последние несколько лет эта ситуация усугубилась из-за пандемии COVID-19, доступ к основным услугам сократился, а всплеск стресса, неблагоприятные экономические обстоятельства, конфликты и насилие подчеркнули деликатную природу психических расстройств. здоровье.

Одновременно с этим искусственный интеллект открыл эпоху преобразований в сфере медицины и здравоохранения. Он становится инновационным инструментом для организации служб охраны психического здоровья, а также эффективного выявления и мониторинга проблем психического здоровья как на индивидуальном, так и на популяционном уровне.

Инструменты на базе искусственного интеллекта используют оцифрованные медицинские данные, которые доступны в различных форматах, таких как электронные медицинские записи, медицинские изображения и рукописные клинические записи. Эти инструменты автоматизируют задачи, оказывают поддержку врачам и способствуют более глубокому пониманию сложных причин сложных заболеваний.

Thymia, передовой стартап в сфере цифрового здравоохранения, служит ярким примером этого инновационного прогресса. Компания Thymia , основанная в 2020 году, стала пионером в видеоигре с использованием искусственного интеллекта, предназначенной для ускорения, улучшения и предоставления более объективной оценки психического здоровья.

В рамках этой платформы предпочтения пациентов в видеоиграх используются для облегчения быстрой оценки исходного состояния. Впоследствии ИИ изучает множество анонимных черт лица из видео и анализирует аудиоданные, тем самым определяя вероятность и потенциальную тяжесть депрессии.

Эта технология обеспечивает возможность непрерывного удаленного мониторинга как пациентам, так и врачам, позволяя в режиме реального времени отслеживать состояние и ход лечения.

4. Анализ и визуализация данных

Сектор здравоохранения генерирует больший объем данных, чем любой другой сектор экономики. Однако отрасль довольствуется лишь «примерно точными» данными, полученными в основном из опросов с ограниченным числом участников.

Анализ и визуализация данных могут повысить ясность связей между пациентами, практикующими врачами, поставщиками услуг, плательщиками и претензиями. В сочетании с достижениями машинного обучения и искусственного интеллекта визуализация позволяет пользователям избегать ошибок и беспорядка, а также быстро выявлять нарушения и потенциальные случаи мошенничества, связанные с медицинскими счетами или рецептами.

Естественно, это еще не все. Просто взгляните на следующий пример из реальной жизни.

Trilliant Health, компания, специализирующаяся на прогнозной аналитике и исследованиях рынка, представила LikeityIndex | Hospitals — передовой инструмент визуализации данных, который устанавливает стандарты для более чем 2000 больниц в США.

В основе инструмента лежит технология машинного обучения LikeityEngine, которая позволяет пользователям выбирать эталонную больницу, а затем визуализировать группу из 10 аналогичных больниц. Визуализация поставляется с фильтрами, которые охватывают такие факторы, как уровень повторной госпитализации, уровень смертности и оценки внутрибольничных состояний.

Trilliant Health утверждает, что эта усовершенствованная возможность сравнительного анализа позволяет руководителям здравоохранения оценивать системы здравоохранения, используя стратегии, основанные на фактических данных, а не полагаться исключительно на рекламные рейтинги 100 лучших больниц.

Больше никакой научной фантастики – искусственный интеллект уже здесь

Будучи компанией по разработке искусственного интеллекта, мы были в авангарде внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении. Будь то простая автоматизация задач или обработка огромного набора данных оценки состояния здоровья, мы видели, как ИИ творит чудеса в секторе здравоохранения.

ИИ — это счастье для пациентов, врачей, больниц и исследователей. И сейчас самое время для медицинских учреждений определить области внедрения ИИ и приступить к делу.