Штучний інтелект (ШІ) революціонізує різні галузі, і охорона здоров’я не є винятком. ШІ має потенціал для покращення догляду за пацієнтами, оптимізації медичних процесів і зниження витрат. У цій статті ви побачите, як штучний інтелект застосовується в охороні здоров’я, і зрозумієте вплив ШІ на цю галузь.
Медична діагностика за допомогою штучного інтелекту
Діагностичні інструменти на основі штучного інтелекту можуть аналізувати медичні зображення, дані пацієнтів і клінічні примітки, щоб допомогти медичним працівникам точніше та швидше діагностувати захворювання.
У радіології
Алгоритми штучного інтелекту можуть обробляти та аналізувати медичні дані зображень, такі як рентгенівські промені, комп’ютерна томографія та магнітно-резонансна томографія, щоб виявляти аномалії та закономірності, що вказують на такі захворювання, як рак або серцево-судинні захворювання. Відповідно до дослідження, опублікованого в Nature Medicine, розроблений Google алгоритм штучного інтелекту досяг 94,5% точності виявлення раку грудей на мамографії, перевершивши радіологів, які мали точність 88,0% (McKinney та ін., 2020).
При патології
Патологічні системи на основі штучного інтелекту можуть аналізувати зразки тканин і ідентифікувати ракові клітини, спрощуючи діагностичний процес і зменшуючи людські помилки. Наприклад, схвалена FDA платформа Paige.AI використовує алгоритми штучного інтелекту для виявлення раку передміхурової залози на слайдах патології з повідомленою точністю 98% (Bulten та ін., 2020).
В офтальмології
Системи штучного інтелекту можуть аналізувати зображення сітківки, щоб виявити ранні ознаки діабетичної ретинопатії та вікової дегенерації жовтої плями. У дослідженні, опублікованому в JAMA, алгоритм ШІ, розроблений Google, досяг чутливості 97,5% і специфічності 93,4% у виявленні діабетичної ретинопатії (Gulshan et al., 2016).
Відкриття та розробка ліків за допомогою штучного інтелекту
AI може значно скоротити час і витрати, пов’язані з відкриттям і розробкою ліків, аналізуючи великі набори даних, прогнозуючи ефективність ліків і оптимізуючи дизайн клінічних випробувань.
У відкритті ліків
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати величезні обсяги хімічних і біологічних даних, щоб ідентифікувати потенційні препарати-кандидати, прогнозувати їх ефективність і оптимізувати їх хімічні структури. Atomwise, компанія, що займається розробкою ліків на основі штучного інтелекту, використовує алгоритми глибокого навчання, щоб передбачити афінність зв’язування малих молекул з цільовими білками. У 2020 році Atomwise оголосила про співпрацю з Hansoh Pharma для виявлення та розробки нових препаратів-кандидатів із потенційною вартістю угоди до 1,5 мільярда доларів.
У клінічних випробуваннях
ШІ може оптимізувати дизайн клінічних випробувань, відбір пацієнтів і моніторинг, зменшуючи витрати та покращуючи результати випробувань. Наприклад, Deep 6 AI, платформа для прискорення клінічних випробувань, використовує AI для підбору відповідних пацієнтів із відповідними клінічними випробуваннями, скорочуючи процес відбору пацієнтів з місяців до хвилин.
Штучний інтелект в персоналізованій медицині
AI може аналізувати геномні дані, фактори способу життя та історію хвороби, щоб розробити персоналізовані плани лікування та оптимізувати догляд за пацієнтами.
У геноміці
Алгоритми штучного інтелекту можуть обробляти та аналізувати геномні дані для виявлення хвороботворних мутацій, що дозволяє розробляти цільову терапію. У 2019 році дослідження, опубліковане в Nature, показало, що алгоритм ШІ під назвою DeepVariant, розроблений Google, може точно ідентифікувати генетичні варіанти в геномі людини з рівнем точності понад 99,9% (Поплін та ін., 2018).
У прецизійній онкології
Платформи, керовані штучним інтелектом, як-от IBM Watson for Oncology, можуть аналізувати дані пацієнтів, зокрема генетичні мутації, щоб рекомендувати персоналізовані плани лікування для хворих на рак. У дослідженні, опублікованому в The Oncologist, Watson for Oncology надав рекомендації щодо лікування, які узгоджувалися з міждисциплінарною комісією з питань пухлин у 93% випадків (Somashekhar та ін., 2018).
Медичні пристрої та носії на базі ШІ
Медичні пристрої та носії з підтримкою штучного інтелекту можуть стежити за станом здоров’я пацієнтів, надавати зворотній зв’язок у режимі реального часу та попереджати медичних працівників про можливі проблеми.
Постійний моніторинг рівня глюкози
Пристрої безперервного моніторингу рівня глюкози на базі штучного інтелекту, такі як Dexcom G6, можуть відстежувати рівень глюкози в крові в режимі реального часу для пацієнтів з діабетом, надаючи персоналізовану інформацію та сповіщаючи користувачів про можливі гіпоглікемічні або гіперглікемічні події. Відповідно до дослідження, опублікованого в Diabetes Technology & Therapeutics, Dexcom G6 досяг середньої абсолютної відносної різниці (MARD) у 9,0% порівняно з контрольними значеннями, демонструючи його точність у вимірюванні рівня глюкози в крові (Šoupal та ін., 2020).
Віддалений моніторинг пацієнтів
Системи дистанційного моніторингу пацієнтів на основі штучного інтелекту можуть відстежувати життєво важливі показники пацієнтів і виявляти ранні ознаки погіршення стану, дозволяючи медичним працівникам оперативно втручатися. Наприклад, дозволений FDA портативний пристрій Current Health відстежує життєво важливі показники пацієнтів, такі як частота серцевих скорочень, частота дихання та насичення киснем, і використовує алгоритми ШІ для прогнозування ризику несприятливих подій.
Штучний інтелект в управлінні охороною здоров’я
Штучний інтелект може оптимізувати процеси адміністрування охорони здоров’я, такі як планування пацієнтів, виставлення рахунків і розподіл ресурсів, зменшуючи витрати та підвищуючи ефективність роботи.
Планування пацієнтів
Системи планування на основі штучного інтелекту можуть передбачити неприбуття пацієнтів, оптимізувати інтервали для запису на прийом і скоротити час очікування. Наприклад, платформа Zocdoc, що керується штучним інтелектом, використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування ймовірності неявки пацієнтів, що дозволяє постачальникам медичних послуг записуватися на прийом і скорочувати час простою.
Управління циклом виставлення рахунків і доходів
Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати платіжні дані, виявляти помилки кодування та оптимізувати керування циклом доходів, зменшуючи кількість відмов у претензіях і покращуючи фінансові результати. Такі компанії, як Olive AI, пропонують рішення на базі штучного інтелекту для автоматизації керування циклом доходів, які, як повідомляється, покращили точність претензій та фіксацію доходу.
Висновок
Штучний інтелект трансформує галузь охорони здоров’я, покращуючи діагностику, персоналізуючи лікування, прискорюючи відкриття ліків і покращуючи моніторинг та догляд за пацієнтами. Технології на основі штучного інтелекту не лише оптимізують адміністрування та роботу системи охорони здоров’я, але й пропонують економічно ефективні рішення для пацієнтів і постачальників медичних послуг. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися та інтегруватися в системи охорони здоров’я, його потенціал революціонізувати лікування пацієнтів і результати буде лише зростати, пропонуючи значні переваги як медичній спільноті, так і пацієнтам.
Discussion about this post