Aplicații de învățare automată în domeniul sănătății 2022: la ce ar trebui să ne așteptăm?

Învățarea automată (ML) a ajutat îngrijirea critică, diagnosticarea și tratamentele pe tot globul de ceva timp. Datele clinice și resursele spitalului pot fi utilizate mult mai eficient cu ajutorul sistemelor bazate pe ML și Inteligența Artificială. Inițial, ML a fost folosit în principal pentru a dezvolta vaccinuri, a studia boli și a lucra cu genomica. Cu toate acestea, administrațiile spitalelor adoptă acum rapid platforme bazate pe ML pentru a-și îmbunătăți serviciile.

Spitalele pot, de asemenea, să acopere mai mulți pacienți cu ajutorul inteligenței artificiale și să acorde prioritate pacienților care au nevoie de o supraveghere umană intensă. Învățarea automată și inteligența artificială (IA) nu își propun să înlocuiască lucrătorii din domeniul sănătății umane sau medicii, ci pur și simplu le ușurează munca. De la analiza înregistrărilor pacienților și sugerarea de intervenții până la chiar ajutarea în cercetarea și sintetizarea medicamentelor, ML alimentează totul.

Să luăm un exemplu în care există aproximativ 20 de pacienți care au nevoie de îngrijiri critice, dar există doar 15 clinicieni și îngrijitori disponibili la fața locului. Într-o astfel de situație, IA alimentată de ML poate ajuta la determinarea pacienților care necesită sprijin uman imediat. AI poate ajuta medicii și personalul spitalului să ia decizii eficiente atunci când este necesar.

În mod similar, să presupunem că un pacient are nevoie urgentă de intervenție medicală, dar pacientul are înregistrări medicale anterioare care ar putea să nu permită utilizarea unor medicamente sau pacientul ar putea necesita o practică medicală sau un tratament specific. Parcurgerea dosarelor medicale necesită timp și necesită colaborare din partea altor departamente și specialiști. AI poate ajuta acest proces, sugerând cea mai bună practică pentru fiecare pacient. Tratamentele pot fi chiar personalizate pe baza altor date, cum ar fi grupuri demografice și genomi.

Învățați învățare automată online de la cele mai bune universități din lume - Master, programe executive postuniversitare și program de certificat avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Explorați cursurile noastre despre învățare automată și inteligență artificială

Importanța ML în asistența medicală

Medicina și tratamentele au rezultate diferite la diferiți oameni. De mult, am tratat asistența medicală și medicina standard ca pe un sistem „unică pentru toți”. Nu doar vârsta, sexul, greutatea și istoricul medical determină efectele asistenței medicale, ci și factori precum obiceiurile zilnice și dieta.

De exemplu, unui pacient cu hipertensiune arterială i se poate prescrie să nu consume anumite medicamente sau unui pacient cu o altă afecțiune medicală i se poate sfătui să nu fie supus unei intervenții chirurgicale. Folosind învățarea automată, învățarea statistică și metodele de învățare profundă, computerele pot identifica acum cea mai bună cale prin asocierea acestor factori cu rezultate specifice.

Acest lucru salvează vieți, permițând profesioniștilor medicali să petreacă mai puțin timp documentării și evaluării pacienților. Într-o situație în care nu există asistente medicale sau clinicieni disponibili pentru a monitoriza și ajuta un pacient, sistemele bazate pe inteligență artificială pot ajuta lucrătorii din domeniul sănătății. Aceste aparate pot fi învățate cum să gestioneze factorii declanșatori, cum ar fi o scădere a ritmului cardiac sau o fluctuație a parametrilor de sănătate.

ML este utilizat pentru a calcula daunele de asigurare și riscurile de asistență medicală, precum și pentru finanțarea tratamentelor. Sistemele bazate pe inteligență artificială sunt utilizate pe scară largă în științe actuariale și în asigurările de sănătate. ML este esențială pentru furnizarea de servicii medicale în mod eficient și pentru deservirea pacienților din întreaga lume.

Să luăm exemplul vaccinurilor sau medicamentelor care trebuie dezvoltate rapid pentru a proteja oamenii. Fără ML, cercetări medicale ca acestea durează ani pentru a se finaliza. Chiar și studiile clinice pot dura luni de zile. Instrumentele AI pot accelera procesul, permițând cercetătorilor să salveze mai multe vieți.

Mai important, ML ajută profesioniștii medicali să descifreze mai rapid datele clinice și ale pacienților. Acest lucru promovează tratamente mai bune și mai eficiente (intruzive sau non-intruzive). De exemplu, dacă un raport trebuie generat pe baza unui test radiologic, ML poate obține informații critice din datele disponibile pentru a ajuta radiologii să construiască mai rapid raportul. La un moment dat, sarcinile analitice și evaluările medicale ar putea fi toate automatizate, permițând medicilor să se concentreze mai mult pe tratarea pacienților, luând cea mai bună cale de acțiune.

În prezent, ML este utilizat în asistența medicală în aceste scopuri:

• Telemedicină și îngrijire preventivă inițială
• Luarea deciziilor clinice pentru cele mai bune practici
• Evaluarea Dosarului Medical Electronic (EMR).
• Clasificarea și analiza imaginilor medicale
• Studii clinice
• Asistență medicală inteligentă cu IoT (Internet of Things)
• Edge Computing pentru administrarea spitalelor
• Detectarea fraudelor și asigurare
• Detectarea bolii
• Dezvoltarea și cercetarea medicamentelor
• Medicație de precizie

În timpul Covid-19, lumea a aflat într-adevăr că există o penurie semnificativă de profesioniști medicali și lucrători de îngrijire critică. Cu ajutorul automatizării și al administrării inteligente, spitalele pot fi armate pentru a face față mult mai bine acestor situații. Unitățile de îngrijire critică și alte resurse spitalicești pot fi alocate în funcție de prioritatea pacienților foarte afectați.

AI a devenit deja un standard în departamentele de radiologie, oncologie, cardiologie și chiar dermatologie. Sistemele de analiză bazate pe ML pot fi învățate să identifice factorii de risc mult mai devreme decât oamenii pot și cu mai multă acuratețe. În plus, AI poate ajuta la integrarea fluxurilor de lucru personalizate de tratament pentru pacienții cu afecțiuni specifice, pe baza datelor de pe dispozitivele lor (ceasuri inteligente și telefoane) și a fiziologiei lor generale.

Ce are pregătit ML pentru Healthcare în 2022

ML are mult mai multe de oferit în următorii ani. Vom vedea progrese substanțiale în edge computing și integrarea AI în administrarea spitalelor. Cu ajutorul ML, spitalele din întreaga lume încorporează sisteme de asistență bazate pe ML în resursele spitalelor. Permite comunicarea și colaborarea fără întreruperi între departamente în timp real. Imagistica medicală și evaluarea EMR sunt punctele centrale ale ML în 2022.

Învățarea profundă în domeniul sănătății a salvat deja nenumărate vieți, în special cu ajutorul medicinei preventive, a tratamentelor de precizie și a detectării precoce a bolilor. Pe lângă deep learning și edge computing, spitalele vor integra și tehnologii blockchain în cadrele lor. De exemplu, cu învățare profundă și înregistrări medicale pe blockchain, spitalele pot prelua istoricul medical al pacientului prin potrivirea biometrică.

Iată tendințele din 2022 ale AI ML în domeniul sănătății :

• Promovarea tratamentelor personalizate și a cadrelor eficiente de asistență medicală
• Utilizarea datelor din lumea reală pentru decizii clinice și medicamente preventive.
• Diagnosticare precoce și depistare în timp real.
• Experiență imparțială a pacientului.
• Dezvoltare și cercetare mai rapidă a medicamentelor cu învățare profundă.
• Monitorizarea pacienților fără supraveghere umană.
• Monitorizarea pacientului în timp real și îngrijire de bază automată.
• Imagistica medicală avansată și analiza înregistrărilor.
• Utilizarea datelor pentru inginerie bio-medicală avansată și cercetare bazată pe genom.
• Politici de sănătate și cadre de reglementare mai bune.
• Asigurari si analiza daune.
• Simulări digitale ale afecțiunilor medicale și ale rezultatelor administrării medicamentelor pentru a obține rezultate medicale reproductibile.
• Sisteme de instruire în Realitatea Virtuală și Realitatea Augmentată pentru asistență medicală și chirurgie.
• Utilizarea mai eficientă a datelor din domeniul sănătății pentru învățarea automată și învățarea profundă.
• Prevenirea fraudei medicale și accesibilitatea ușoară a resurselor pentru pacienții cu prioritate înaltă.
• Instrumente AI și sisteme de asistență pentru îngrijiri critice și tratamente intruzive.
• Dispozitive medicale avansate și încorporare a roboticii în asistența medicală.

Potrivit rapoartelor, 33% din toate sarcinile efectuate de medici și clinicieni pot fi automatizate cu ușurință. Multe spitale se bazează în continuare pe actualizări manuale și sisteme analogice. Acest lucru va experimenta o schimbare masivă în următorii ani cu ajutorul AI.

Citiți articolele noastre populare legate de dezvoltarea software

Concluzie

În prezent, chirurgii au început să folosească AR și AI de asistență pentru practicarea intervenției chirurgicale în medii virtuale. Cu ajutorul viziunii computerizate și a învățării profunde, chirurgii pot afla rezultatele fiecărei mișcări în timp real.

În mod similar, bolile și medicamentele pot fi monitorizate și în aceste medii medicale virtuale. Toate acestea combinate ne fac să credem că avem un viitor foarte luminos în față, cel puțin pentru sănătate și știința medicală.

O carieră în AI și învățare automată vă va duce cu siguranță pe locuri. Cursul de top al upGrad, Master of Science in Machine Learning & AI , este un astfel de curs. Acest curs este specializat în predarea abilităților solicitate în învățarea automată, NLP, învățarea profundă și multe altele pentru a-ți începe călătoria în carieră.