Влияние технологий на повышение эффективности в сфере здравоохранения
По мнению экспертов, такие инновации, как искусственный интеллект, влияют на качество медицинской помощи.
В первом квартале 2021 года компании цифрового здравоохранения привлекли венчурное финансирование на сумму более 6,7 млрд долларов, что является крупнейшей долларовой суммой инвестиций в истории цифрового здравоохранения [9].
Рост финансирования показывает, что инвесторы и компании цифрового здравоохранения с оптимизмом смотрят на продолжение внедрения технологий, которое в 2020 году ускорилось из-за пандемии COVID-19.
По словам руководителей здравоохранения, инвесторов и технических руководителей, которые обсуждали цифровое здоровье на панели, организованной частной инвестиционной компанией SCP &CO в мае 2021 года, искусственный интеллект (Artificial Intelligence AI) и другие инструменты цифрового здравоохранения, повышающие эффективность работы клиницистов и сокращающие расходы, вероятно, станут лучшими технологиями.
Как COVID-19 повлиял на внедрение цифровых технологий
Пандемия COVID-19 со страшной силой распахнула дверь в цифровое здравоохранение. Прекраснейший из примеров телездравоохранение. Вначале оно стремительно росло, потому что иногда это был единственный способ для людей безопасно получить критически важные медицинские услуги. Не только потребитель почувствовал себя комфортно, но и провайдер.
Телездравоохранение уже навсегда здесь, ему никуда не деться. Оно выросло, но по мере привыкания людей к цифровым технологиям, оно будет расти долго. Это еще один способ оказания медпомощи. Для медицинской сферы важным представляется понимание того, как пандемия COVID-19 повлияет на бизнес не только в настоящее время, но и в будущем. Окружающая среда изменилась, и отраслевые организации должны соответствующим образом меняться.
4.2 Преимущество искусственного интеллекта. Как учатся компьютеры
Преимущество искусственного интеллекта
Появление новых болезней, уменьшение возраста больных в разрезе заболеваний, увеличение числа больных требуют нового подхода в медицине. Компьютеры существенно поумнели и давно рассматриваются как часть человеческой жизни. Теперь они способны предвидеть, обнаружить и спрогнозировать действия в ответ на запрос.
AI в области медицины предлагает людям шанс на лучшее здравоохранение, более эффективное и точное. Исследования в области искусственного интеллекта начались как оборонный проект в США в период 1960-х г. г. В задачу проекта входило обеспечение понимания, как люди обрабатывают информацию. Новые технологии содействовали и содействуют обеспечению прогресса в области AI.
Как учатся компьютеры
Диагностика пациентов производится двумя подходами: с использованием блок-схемы и с использованием базы данных.
Блок-схема обеспечивает проведение с экспертом собеседования. После ею переводятся эти знания в компьютерную программу. В медицинской сфере блок-схема осуществляет имитирование действий врача, задающего ряд вопросов пациенту, пришедшему за получением постановки диагноза и выбора способа исцеления. Для этого требуется солидный объем данных. Процесс осложняется тем, что компьютеры не в состоянии добиваться получения информации, доступной в ситуации личного взаимодействия между врачом и пациентом. Знания лечащего врача о прошлом пациента помогают ему задавать дополнительные уточняющие вопросы.
Работа базы данных происходит через сопоставление шаблонов. Обучая компьютер, как называется то или иное изображение, система оттачивает алгоритм. Она становится усовершенствованной, быстрой и эффективной в плане идентификации данного изображения. Для реализации такого подхода требуется огромное количество данных.
4.3 Человек, медицина и машина. Будущее искусственного интеллекта. Совершенствование информационных систем сферы здравоохранения
Человек, медицина и машина
Протестировать, как работает AI на человеке, человек может на kiberis.ru.
Человечество пользуется преимуществами искусственного интеллекта в медицине на протяжении ряда десятилетий. Ниже описан ряд примеров взаимодействия человека и машины в мире медицины [10]. :
Протестировать, как работает AI на человеке, человек может на kiberis.ru.
Человечество пользуется преимуществами искусственного интеллекта в медицине на протяжении ряда десятилетий. Ниже описан ряд примеров взаимодействия человека и машины в мире медицины [10]. :
Система поддержки решений. DXplain разработана в Университете Массачусетса в 1987 году. Принимая во внимание совокупность жалоб пациента, DXplain предлагает список возможных диагнозов, связанных с выбранными симптомами.
Система лабораторно-информационная. Germwatcher разработана в Вашингтонским университете, ее предназначение обнаружение и отслеживание инфекций у госпитализированных пациентов.
Система роботизированная хирургическая. В системе da Vinci движения рук врача переводятся в роботизированные руки машины. Точные движения и улучшенное с помощью увеличения зрение позволяют врачу выполнять операции с крошечными разрезами и видеть внутри тела 3D картинку.
Психотерапия. Теперь депрессия лечиться с помощью AI Therapy-онлайн-курса. В нем пациентам рассказывается, как определить причины их тревоги и каким образом обеспечить самопомощь.
Удаленная помощь. Онлайн-приложение позволяет пациентам консультироваться через интернет с врачом, осуществлять проверку симптомов и получать ценные рекомендации.
Будущее искусственного интеллекта
Что ждет искусственный интеллект в медицинской сфере в будущем? Тенденция состоит в том, что чем лучше технология, тем конкретнее, точнее и эффективнее AI сможет обеспечивать выполнение задач.
Выявление опухолей и симптомов заболеваний сердца. Разработка программного обеспечения Watson от компании IBM нацелена на решение проблем, связанных с выявлением признаков сердечных заболеваний и рака. Для этого Watson должен обладать вместительной базой данных изображений, призванных обеспечить обучение его тому, как выглядят конкретные признаки. В данной разработке собраны миллиарды медицинских сканов и изображений из 8 000 больниц, собраны ради того, чтобы добиться обучения Watson. Программное обеспечение призвано определять признаки и симптомы, о которых врачи могли не знать или которые могли не заметить.