10 главных преимуществ искусственного интеллекта в здравоохранении

Здоровье — это богатство, поэтому здравоохранение играет чрезвычайно важную роль. Благодаря технологическим достижениям люди, которым нужна медицинская помощь, получают более качественное обслуживание. Среди этих достижений особое место занимает искусственный интеллект, предлагающий множество преимуществ.

Давай подробнее рассмотрим 10 главных преимуществ искусственного интеллекта в здравоохранении и узнаем, как он меняет медицину.

Повышение точности клинической диагностики#

Ставя диагноз, врач учитывает такие факторы, как история болезни пациента, симптомы и результаты лабораторных анализов. Нужно принять во внимание многое, и иногда диагноз оказывается неточным. Это сложный процесс, и порой, несмотря на все усилия, врачи могут ошибаться. Они тоже люди и могут упустить важные детали, особенно после долгих и изнурительных смен.

Даже при оптимальной работе больницы ежегодно создают около 50 петабайт данных, и 97% этих данных остаётся неиспользованным. Искусственный интеллект помогает медицинским специалистам организовывать, классифицировать и эффективно использовать эту информацию, чтобы ставить более точные диагнозы.

Например, Google и Verily разработали алгоритм машинного обучения для скрининга диабетической ретинопатии (DR) и диабетического макулярного отёка (DME) — двух ведущих причин предотвратимой слепоты у взрослых. Благодаря этому врачи могут уделять больше времени лечению и ведению пациентов, а не только первичной диагностике.

Рис. 1. Изображение иллюстрирует, как машинное обучение можно использовать для скрининга DR и DME.

Раннее выявление заболеваний#

Благодаря тому, что ИИ ставит более точные диагнозы, заболевания и проблемы со здоровьем можно выявлять раньше. Это особенно важно, поскольку многие заболевания гораздо лучше поддаются лечению на ранних стадиях.

Например, при раннем выявлении вероятность успешного лечения рака лёгких значительно выше. По данным Всемирной организации здравоохранения, рак лёгких — самый смертоносный вид рака в мире. Каждый год от него умирает более 1,7 миллиона человек.

Google Health разработала модель ИИ, которая выявляет на 5% больше случаев рака и сокращает число ложноположительных результатов более чем на 11% по сравнению с радиологами, работающими без такой поддержки. Модель ИИ анализирует КТ-снимки в 3D, чтобы определить общую злокачественность опухоли лёгкого и выявить даже малозаметные злокачественные ткани.

Анализируя огромные объёмы медицинских данных эффективнее, чем это может сделать человек, ИИ выявляет закономерности и аномалии, которые могут указывать на заболевания на ранней стадии. Это помогает улучшить результаты лечения многих пациентов.

Персонализированные планы лечения#

Благодаря тому, что ИИ ускоряет анализ медицинских данных, персонализированные планы лечения для каждого человека могут стать реальностью. Персонализированный план лечения — это индивидуальная стратегия заботы о здоровье, созданная специально для тебя. Она учитывает историю твоего здоровья, образ жизни и даже генетические особенности. Это не универсальный подход, а план, разработанный с учётом именно твоих потребностей.

Вот несколько преимуществ персонализированного плана лечения, созданного с помощью ИИ:

• Более эффективные виртуальные консультации врача — ИИ может удалённо анализировать данные о твоём здоровье и давать рекомендации. Это полезно, если ты не можешь или не хочешь идти к врачу лично.
• Информация о твоём здоровье — ИИ может предоставлять советы и сведения о здоровье с учётом твоего состояния, помогая лучше понимать его и заботиться о себе.
• Помощь в уходе на дому — используя данные домашних медицинских устройств, ИИ может следить за твоим здоровьем, если ты живёшь с хроническим заболеванием или восстанавливаешься после пребывания в больнице.
• Быстрые оповещения о здоровье — ИИ может отслеживать показатели твоего здоровья и быстро сообщать тебе и врачу, если что-то выглядит необычно.

Инновационный анализ медицинских изображений#

Медицинская визуализация включает различные технологии, которые позволяют врачам заглянуть внутрь человеческого тела, чтобы диагностировать проблемы со здоровьем, наблюдать за ними и лечить их. Для этого применяются неинвазивные методы, помогающие медицинским специалистам обнаруживать травмы, выявлять заболевания и контролировать хронические состояния. ИИ в сфере медицинской визуализации помогает находить проблемные области и незаметные детали, которые могут ускользнуть от человеческого глаза.

Хороший пример — использование машинного обучения для анализа снимков МРТ опухолей головного мозга. Классификация опухолей головного мозга традиционными методами могла занимать до 40 минут. С помощью машинного обучения теперь на это уходит всего несколько минут, что экономит время и повышает точность.

Оптимизация процессов разработки лекарств#

Рис. 2. Изображение иллюстрирует традиционные сроки поиска и разработки лекарств.

Открытие, разработка и тестирование новых фармацевтических соединений или терапевтических методов с последующим выводом на рынок — процесс, известный как разработка лекарств, — традиционно может занимать до 10–15 лет. ИИ позволяет оптимизировать этот процесс. Исследования показывают, что применение ИИ при открытии лекарств может обеспечить экономию не менее 25–50% времени и средств.

ИИ можно применять для поиска и разработки лекарств разными способами. Рассмотрим несколько примеров:

• Повышение эффективности исследований: инструменты обработки естественного языка (NLP) помогают искать нужную информацию в научной литературе и базах данных.
• Упрощение процесса: алгоритмы на основе ИИ могут прогнозировать сродство соединений к целевым белкам и сокращать необходимость в обширных лабораторных испытаниях.
• Повышение безопасности лекарств: системы ИИ могут анализировать реальные данные пациентов, чтобы выявлять потенциальные побочные реакции на лекарства.
• Перепрофилирование лекарств: ИИ может определять, какие существующие препараты потенциально подходят для лечения новых заболеваний.

Углубление понимания индивидуальной генетики#

Достижения в области ИИ меняют наше понимание индивидуальной генетики. Анализируя большие массивы генетических данных, ИИ может выявлять генетические варианты, влияющие на реакцию человека на лечение. Кроме того, алгоритмы на основе ИИ могут обнаруживать важные биомаркеры и прогнозировать риски для здоровья на основе генетической информации. Это даёт людям ценные сведения, которые помогают заблаговременно заботиться о своём здоровье.

Доктор Чжэнхэ Дж. Ван, заведующий кафедрой генетики и геномных наук и один из руководителей программы по геномике и эпигеномике рака в Университете Кейс-Вестерн-Резерв, объясняет: «У нас много геномных данных, но разобраться в них действительно сложно. ИИ поможет извлекать важную информацию, недоступную человеческому мозгу, и это захватывающее направление исследований».

В будущем ИИ, вероятно, сможет анализировать обширные генетические данные вместе со снимками, чтобы создавать персонализированные планы лечения.

Автоматизация управления циклом получения доходов (RCM)#

Преимущества искусственного интеллекта в здравоохранении не ограничиваются уходом за пациентами или клинической работой. ИИ также помогает автоматизировать и совершенствовать разные процессы в сфере здравоохранения, включая управление циклом получения доходов (RCM). RCM охватывает финансовые операции больниц и систем здравоохранения.

Недавний опрос руководителей больниц и систем здравоохранения США показал, что почти 74% активно автоматизируют отдельные этапы управления циклом получения доходов. Распространение автоматизации в здравоохранении отражает более общую тенденцию: повышение эффективности, снижение затрат и улучшение результатов лечения пациентов.

Одно из главных преимуществ автоматизации RCM — способность выполнять повторяющиеся задачи с минимальным участием человека. Кроме того, ИИ всё чаще применяют для прогнозной аналитики в процессах выставления счетов пациентам, персонализированной коммуникации с пациентами, проверки страхового покрытия и расширенного управления отклонёнными страховыми требованиями.

Автоматизация административных процессов в здравоохранении#

ИИ становится всё важнее для административной работы в здравоохранении. С помощью таких технологий, как роботизированная автоматизация процессов и обработка естественного языка, ИИ может автоматизировать рутинные задачи, например составление расписания, выставление счетов и ввод данных. В ближайшие годы ИИ, как ожидается, существенно изменит работу больниц.

Рис. 3. Задачи ИИ в административной работе в здравоохранении

Например, с помощью ИИ можно автоматизировать около 40% задач вспомогательного персонала и примерно треть задач медицинских специалистов. Кроме того, исследования показали, что внедрение ИИ в здравоохранении может высвободить ценное время медсестёр и других медицинских работников. Благодаря этому они могут больше внимания уделять пациентам и профессиональному развитию.

Оптимизация работы HR и подбора персонала#

Искусственный интеллект меняет работу HR и процессы подбора персонала в медицине, делая их эффективнее и инновационнее. Компании используют ИИ, чтобы улучшать взаимодействие с сотрудниками, упрощать найм и совершенствовать управление талантами. Например, чат-боты на основе ИИ уже широко применяются при найме и помогают отбирать кандидатов и назначать собеседования.

Вот несколько ключевых примеров применения ИИ в управлении персоналом и подборе сотрудников:

• Использование алгоритмов ИИ для точного подбора вакансий и отбора кандидатов.
• Применение прогнозной аналитики для выявления направлений, в которых сотрудникам может понадобиться повышение квалификации.
• Создание индивидуальных программ обучения и развития с помощью ИИ.
• Улучшение оценки эффективности сотрудников с помощью аналитики и инструментов обратной связи на основе ИИ.

Совершенствование систем информационных технологий#

ИИ преобразует ИТ-системы в здравоохранении и повышает их эффективность. Он может укреплять кибербезопасность, обнаруживая угрозы и помогая устранять их. Это помогает защищать информацию о пациентах.

ИИ также можно использовать для автоматизации рутинных ИТ-задач, например управления сетями и резервного копирования данных. Это экономит время ИТ-специалистов и позволяет им сосредоточиться на более важных задачах. Сочетание ИИ и ИТ в здравоохранении оптимизирует процессы и повышает качество медицинских услуг.

Главные выводы#

Мы рассмотрели 10 главных преимуществ искусственного интеллекта в здравоохранении, и очевидно, что ИИ приносит этой сфере значительную пользу. ИИ значительно повышает точность клинической диагностики и помогает выявлять заболевания на ранней стадии, делая медицинскую помощь более точной и персонализированной. Чтобы узнать больше о различных решениях на базе ИИ в здравоохранении, загляни на страницу наших решений для здравоохранения с ИИ.

В Ultralytics мы рады возможностям, которые открывает ИИ. Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о наших последних разработках в области искусственного интеллекта. Мы активно внедряем инновации на основе ИИ в самых разных сферах — от производства до беспилотных автомобилей.