Переосмысление здравоохранения: раскрытие потенциала ИИ

Технология искусственного интеллекта произвела революцию в индустрии здравоохранения в последние годы. Способность ИИ обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и выполнять сложные задачи способствовала инновациям в медицине, науке и уходе за пациентами. В этой статье рассматриваются приложения ИИ в медицине, его революционная роль и этические вопросы. Также обсуждаются будущие тенденции, которые могут изменить здравоохранение.

 

 

ИИ ускоряет медицинские исследования и открытия в области лечения. Алгоритмы машинного обучения могут находить закономерности и связи в крупных наборах геномных, клинических и исследовательских данных, которые могут ускользнуть от внимания человека. Эта способность помогает выявлять потенциальные биомаркеры, фармакологические мишени и пути лечения, что позволяет индивидуализировать уход за пациентами и проводить прецизионную медицину. ИИ изменил медицинскую визуализацию и диагностику. Алгоритмы глубокого обучения могут анализировать рентгеновские снимки, МРТ и КТ быстрее и точнее, чем радиологи (Esteva и др., 2017). ИИ также может помочь врачам в принятии решений о лечении и прогнозировании, анализируя данные о пациенте, его медицинскую историю и симптомы (Beam и Kohane, 2018). Повышаются точность диагностики, снижается количество ошибок и улучшаются стратегии лечения.

 

 

Телемедицина и виртуальное здоровье преобразуют предоставление медицинских услуг. Телемедицинские технологии на базе ИИ предлагают виртуальные консультации между пациентами и врачами, сокращая географические расстояния и улучшая медицинскую экспертизу (Bashshur и др., 2016). Эта система обеспечивает безупречные телеконсультации для сельских и недостаточно обслуживаемых пациентов, улучшая результаты и минимизируя поездки. Решения для здравоохранения на базе ИИ также помогают недостаточно обслуживаемым сообществам. Телемедицинские платформы позволяют проводить последующие наблюдения за пациентами и после лечения, улучшая результаты в области здравоохранения. Медицинские инновации, основанные на ИИ, могут привлечь медицинских туристов, ищущих специализированное лечение, что способствует развитию медицинского туризма.

 

Преимущества ИИ в здравоохранении обуславливают этические вопросы. Конфиденциальность данных и их безопасность занимают главенствующее место. Данные пациентов, особенно медицинские, должны быть защищены от незаконного доступа и утечек. Алгоритмическая предвзятость может увековечить неравенство в здравоохранении. Необходимо контролировать и совершенствовать системы ИИ, чтобы уменьшить предвзятость и обеспечить равноправную медицинскую помощь.

 

Тем не менее, эксперты в области здравоохранения опасаются, что ИИ может их заменить. Наибольший потенциал ИИ заключается в его способности усиливать человеческие навыки. ИИ помогает клиницистам в диагностике, планировании и исследованиях, улучшая уход за пациентами (Topol, 2019). У ИИ в здравоохранении блестящее будущее. Виртуальные помощники и чат-боты на базе ИИ помогут пациентам с предварительными оценками, вопросами по здоровью и индивидуальными рекомендациями по здоровью (Laranjo и др., 2018). ИИ улучшит результаты лечения и управление общественным здравоохранением за счет выявления, вмешательства и предоставления персонализированной медицинской помощи.

 

Участие всех заинтересованных сторон необходимо для полного использования ИИ в здравоохранении. Исследователи, поставщики медицинских услуг, законодатели и разработчики технологий должны делиться данными, передовым опытом и знаниями (Raghupathi и Raghupathi, 2019). Взаимодействие, обмен данными и интеграция решений на базе ИИ по всему медицинскому экосистеме улучшат эффективность и уход за пациентами с применением общих стандартов.

 

ИИ преобразит медицинские исследования, диагностику, планирование лечения и доступ. Для решения вопросов конфиденциальности данных, безопасности и алгоритмической предвзятости его этическое использование имеет решающее значение. По мере развития ИИ сотрудничество и стандартизация будут ключевыми для интеграции решений на базе ИИ и переосмысления здравоохранения для более здорового и справедливого будущего.

 

 

Литература:

 

Bashshur, R. L., Doarn, C. R., Frenk, J. M., Kvedar, J. C., Woolliscroft, J. O., & Yellowlees, P. M. (2016). Телемедицина и пандемия COVID-19, уроки на будущее. Telemedicine Journal and E-Health, 26(5), 571–573.

 

Beam, A. L., & Kohane, I. S. (2018). Большие данные и машинное обучение в здравоохранении. JAMA, 319(13), 1317–1318.

 

Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017). Классификация рака кожи на уровне дерматолога с помощью глубоких нейронных сетей. Nature, 542(7639), 115–118.

 

Laranjo, L., Dunn, A. G., Tong, H. L., Kocaballi, A. B., Chen, J., Bashir, R., & Surian, D. (2018). Разговорные агенты в здравоохранении: систематический обзор. Journal of the American Medical Informatics Association, 25(9), 1248–1258.