Внимание
У Вас отключена поддержка Cookie в браузере. Возможно некорректное отображение сайта!

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

По данным консалтинговой компании Grand View Research, мировые расходы на искусственный интеллект в медицине и здравоохранении по итогам 2018 года составили $2,5 млрд. Внедрение технологий, включающих алгоритмы анализа больших данных (информации о состоянии здоровья населения, результатов лабораторных и генетических исследований) и системы автоматического распознавания речи, направлено на достижение следующих основных целей:

  • Снижение количества врачебных ошибок, приводящих, кроме прочего, к летальному исходу, за счёт повышения точности и скорости постановки диагноза.
  • Обеспечение более эффективного взаимодействия между врачом и пациентом за счёт сокращения административной нагрузки на медицинский персонал.
  • Снижение стоимости и ускорение разработки новых лекарственных препаратов.

Рассмотрим несколько сценариев применения технологий искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении.

Эпидемиология

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект и облачные сервисы стали особенно востребованны в период пандемии коронавируса, когда они позволили обеспечивать:

  • взаимодействие медицинских специалистов в режиме реального времени с помощью коммуникационных платформ со встроенным искусственным интеллектом, способным распознавать устную и письменную речь на разных языках (чат-боты, голосовые помощники, системы машинного перевода);
  • быструю диагностику на основе анализа медицинских изображений (в том числе КТ-снимков грудной клетки);
  • контроль за состоянием пациентов;
  • ускоренную разработку лекарственных средств;
  • прогноз распространения заболевания.

В Китае, где в декабре 2019 года были зафиксированы первые пациенты с коронавирусом, уже в марте 2020-го был предложен набор решений на основе искусственного интеллекта и облачных сервисов для борьбы с пандемией.

Коммуникационная платформа DingTalk. Площадка для международного обмена опытом диагностики, лечения и противодействия распространению коронавирусной инфекции. Общение медицинских работников происходит в групповом чате, где искусственный интеллект в режиме реального времени осуществляет машинный перевод текстовых сообщений пользователей. Система поддерживает 11 языков: арабский, индонезийский, китайский, английский, французский, японский, русский, испанский, тайский, турецкий и вьетнамский. Для проведения удалённой диагностики доступен формат видеоконференций.

Система прогнозирования эпидемии. С помощью искусственного интеллекта моделируются масштабы распространения коронавируса в различных регионах мира. При разработке алгоритмической модели использовалась статистика по заболевшим, умершим и выздоровевшим в провинциях Китая.

Система анализа КТ-снимков. Оснащённая искусственным интеллектом система была обучена на базе 5 тысяч медицинских изображений грудной клетки пациентов из Китая. По данным разработчика, точность диагностики коронавируса составляет 96%. Время, требуемое на анализ КТ-снимка, не превышает 10 секунд.

Возможность ускорения процесса машинного обучения — одно из преимуществ AI-платформы G‑Core Labs. Она подходит для тестирования и запуска медицинских приложений на основе искусственного интеллекта в экстренных условиях.

Радиологические исследования

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Анализ медицинских изображений (например, КТ- и МРТ-снимков) для диагностики заболеваний (прежде всего онкологических) лежит в основе научного направления, называющегося радиомикой и развивающегося на стыке радиологии, компьютерных технологий и математической статистики. Ожидается, что применение искусственного интеллекта позволит в будущем отказаться от инвазивных диагностических процедур, сопровождающихся высоким риском развития осложнений и дискомфортом для пациента (например, эндоскопии и биопсии).

Уже сейчас анализ медицинских снимков на основе искусственного интеллекта и облачных сервисов повышает точность выявления заболевания и прогнозирования его развития. Это достигается за счёт обучения алгоритмов на базе больших данных, собранных в медицинских учреждениях по результатам обследований пациентов.

Лаборатория искусственного интеллекта Американского колледжа радиологии разработала открытую масштабируемую платформу, доступную для внедрения и применения в профильных клиниках и научно-исследовательских институтах США без дополнительных расходов на закупку софта. Решение позволяет врачам-радиологам, не владеющим навыками программирования, применять в своей практике технологии искусственного интеллекта:

  • анализировать наборы данных;
  • разрабатывать алгоритмы и модели машинного обучения;
  • оценивать их эффективность в диагностике пациентов и прогнозировании развития заболеваний;
  • обмениваться полученными результатами с коллегами.

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

По данным разработчиков, платформа соответствует требованиям безопасности, предъявляемым Министерством здравоохранения и социальных служб США.

Электронные медицинские карты

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект упрощает работу с медицинскими картами пациентов, избавляя врачей от лишней административной нагрузки. Время, которое они вынуждены тратить на заполнение документации, сокращается благодаря голосовым помощникам. Так, интеграция платформы Dragon Medical One с технологией распознавания речи на базе искусственного интеллекта с электронными медицинскими картами позволяет, по заявлениям производителя, вносить информацию о состоянии здоровья пациента и ходе лечения на 45% быстрее и на 20% подробнее, чем при вводе в ручном режиме с помощью клавиатуры.

Электронные медицинские карты содержат данные как в структурированном (результаты анализов), так и в неструктурированном (жалобы пациента, рекомендации врача) виде. Искусственный интеллект позволяет быстро осуществлять поиск и обработку информации разного формата для точной постановки диагноза.

Весь необходимый инструментарий для создания и развития решений, способных анализировать данные электронных медицинских карт, интегрирован в нашу AI-платформу. Специалисты компании предложат оптимальную системную конфигурацию для воплощения идей разработчиков медицинских приложений.

Превентивная диагностика

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект и облачные сервисы помогают выявлять предрасположенность к развитию заболевания, позволяя приступать к лечению как можно раньше.

Для оценки рисков развития различных заболеваний (в том числе сахарного диабета, гипертонии и атеросклероза) AI-система Airdoc использует снимки сетчатки глаз. Выявление симптомов на ранней стадии позволяет своевременно приступить к лечению и избежать серьёзных осложнений, например предотвратить слепоту и инсульт у пациентов с диабетом.

Медицинские изображения с высоким разрешением, полученные с помощью цифрового сканера, передаются для дальнейшей обработки в облако. Алгоритмы искусственного интеллекта за 20–30 миллисекунд анализируют снимки сетчатки обоих глаз пациента на наличие аномалий (например, пятен и деформированных кровеносных сосудов). Результаты диагностики, содержащие информацию об уровне риска по 30 заболеваниям, отправляются на email пациента.

Снизить стоимость внедрения новых решений в сфере превентивной диагностики позволит универсальная AI-платформа. Она содержит готовые фреймворки обработки данных и одновременно подходит для разработки уникальных алгоритмов под специализированные задачи медицинских приложений.

Медицинские роботы

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Робототехника в медицине обеспечивает высокую точность и безопасность при проведении хирургических операций, во время эндоскопической диагностики и при терапевтических процедурах.

Роботы выполняют роль посредников между врачом и пациентом. Так, компаньон Mabu помогает контролировать состояние здоровья людям с сердечной недостаточностью, ревматоидным артритом или раком печени. Технология распознавания речи на базе искусственного интеллекта позволяет роботу изучить особенности своего подопечного путём ежедневного диалога с ним.

Mabu задаёт вопросы о самочувствии пациента, медицинских параметрах (например, весе), симптомах заболевания (при сердечной недостаточности следует контролировать наличие одышки). Полученную информацию робот передаёт врачу, медсестре и фармацевту, отпускающему необходимые лекарства. После получения назначений робот контролирует ход лечения: даёт пациенту необходимые рекомендации и напоминает о своевременном приёме препаратов.

Новый подход к оказанию врачебной помощи

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Искусственный интеллект позволит изменить привычные представления о системе здравоохранения и доступных для пациентов медицинских услугах.

Регулярный мониторинг состояния здоровья обеспечат носимые электронные устройства, измеряющие жизненно важные показатели организма. Искусственный интеллект, анализируя собранные данные, заранее предупредит о необходимости обращения за медицинской помощью.

AI-платформа удалённого мониторинга за состоянием здоровья стартапа Current Health, по информации разработчика, определяет наличие более 100 заболеваний. Беспроводное носимое электронное устройство, закрепляемое на руке пациента, ежедневно отслеживает пульс, давление, температуру и другие медицинские параметры. Анализ полученных данных искусственным интеллектом позволяет на ранней стадии выявить риск наступления осложнений.

Как применять искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

В приложении, доступном на стационарных и мобильных устройствах, собрана детальная информация о состоянии пациента. Встроенный чат-бот задаёт вопросы о его самочувствии и наличии симптомов. Консультации с врачом доступны в формате видеосвязи. Платформа интегрирована с электронными медицинскими картами.

Поддержка жизнедеятельности человеческого организма с помощью искусственного интеллекта — это перспективное направление медико-биологических исследований, связанное с воспроизведением утраченных функций у пациентов с инвалидностью с помощью роботизированных протезов и технологий дополненной реальности. Развитие нейрокомпьютерных интерфейсов позволит в будущем организовать совместную работу искусственного интеллекта и человеческого мозга.

В 2019 году университеты штатов Северная Каролина и Аризона (США) представили совместно разработанную систему автоматической настройки коленного протеза. Если в ручном режиме регулирование 12 параметров роботизированного сустава для обеспечения нормальной ходьбы пациента занимает несколько часов, то искусственный интеллект справляется с задачей всего за 10 минут.

Учреждениям здравоохранения и IT-компаниям, занимающимся разработкой медицинских приложений, мы готовы предоставить надёжную, мощную и защищённую AI-платформу с поддержкой машинного обучения полного цикла.

Облачные сервисы G-Core Labs производительны, выгодны и удобны в использовании и позволят повысить качество медицинских услуг.

Подпишитесь на полезную рассылку

Выгодные предложения и важные новости раз в месяц. Без спама