Приложения машинного обучения в здравоохранении в 2022 году: чего ожидать?

Машинное обучение (ML) уже довольно давно помогает в интенсивной терапии, диагностике и лечении по всему миру. Клинические данные и ресурсы больницы можно использовать гораздо эффективнее с помощью систем на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. Изначально машинное обучение в основном использовалось для разработки вакцин, изучения болезней и работы с геномикой. Однако в настоящее время администрации больниц быстро внедряют платформы на основе машинного обучения для улучшения своих услуг.

Больницы также могут обслуживать больше пациентов с помощью ИИ и отдавать приоритет пациентам, которые нуждаются в интенсивном человеческом наблюдении. Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) не нацелены на замену медицинских работников или врачей, а просто облегчают их работу. От анализа историй болезни пациентов и предложения вмешательств до помощи в исследовании и синтезе лекарств — машинное обучение обеспечивает все это.

Давайте возьмем пример, когда около 20 пациентов нуждаются в интенсивной терапии, но на месте есть только 15 клиницистов и лиц, осуществляющих уход. В такой ситуации искусственный интеллект на основе машинного обучения может помочь определить, какие пациенты нуждаются в немедленной помощи человека. ИИ может помочь врачам и персоналу больниц принимать эффективные решения, когда это необходимо.

Точно так же предположим, что пациент остро нуждается в медицинском вмешательстве, но у пациента есть предыдущие медицинские записи, которые могут не разрешать использование некоторых лекарств, или пациенту может потребоваться определенная медицинская практика или лечение. Просмотр медицинской документации требует времени и сотрудничества с другими отделами и специалистами. ИИ может помочь в этом процессе, предлагая наилучшие методы для каждого пациента. Лечение можно даже персонализировать на основе других данных, таких как демографические группы и геномы.

Изучайте машинное обучение онлайн в лучших университетах мира — магистерские программы, программы последипломного образования для руководителей и продвинутые программы сертификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Изучите наши курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту

Важность машинного обучения в здравоохранении

Медицина и лечение имеют разные результаты на разных людях. Долгое время мы рассматривали стандартное здравоохранение и медицину как универсальную систему. Влияние медицинского обслуживания определяют не только возраст, пол, вес и история болезни, но и такие факторы, как ежедневные привычки и диета.

Например, пациенту с высоким кровяным давлением может быть предписано не принимать определенные лекарства, или пациенту с другим заболеванием может быть рекомендовано не проходить операцию. Используя методы машинного обучения, статистического обучения и глубокого обучения, компьютеры теперь могут определять наилучший маршрут, связывая эти факторы с конкретными результатами.

Это спасает жизни, позволяя медицинским работникам тратить меньше времени на документирование и оценку пациентов. В ситуации, когда нет медсестер или клиницистов, которые могли бы наблюдать за пациентом и помогать ему, системы на основе ИИ могут помочь работникам здравоохранения. Эти машины можно научить справляться с такими триггерами, как снижение частоты сердечных сокращений или колебания параметров здоровья.

ML используется для расчета страховых выплат и медицинских рисков, а также финансирования лечения. Системы на основе ИИ широко используются в актуарных науках и медицинском страховании. Машинное обучение необходимо для эффективного предоставления медицинских услуг и обслуживания пациентов по всему миру.

Возьмем в качестве примера вакцины или лекарства, которые необходимо быстро разработать для защиты людей. Без машинного обучения медицинские исследования, подобные этим, занимают годы. Даже клинические испытания могут занять месяцы. Инструменты искусственного интеллекта могут ускорить процесс, позволяя исследователям спасать больше жизней.

Что еще более важно, машинное обучение помогает медицинским работникам быстрее расшифровывать клинические данные и данные пациентов. Это способствует лучшему и более эффективному лечению (навязчивому или ненавязчивому). Например, если необходимо создать отчет на основе радиологического теста, ML может извлечь важную информацию из доступных данных, чтобы помочь врачам-рентгенологам быстрее составить отчет. В какой-то момент аналитические задачи и медицинские оценки могут быть автоматизированы, что позволит врачам больше сосредоточиться на лечении пациентов, выбрав наилучший курс действий.

В настоящее время машинное обучение используется в здравоохранении для следующих целей:

• Телемедицина и первичная профилактика
• Принятие клинических решений в соответствии с передовой практикой
• Оценка электронной медицинской карты (EMR)
• Классификация и анализ медицинских изображений
• Клинические испытания
• Умное здравоохранение с IoT (Интернет вещей)
• Edge Computing для администрирования больниц
• Обнаружение мошенничества и страхование
• Выявление болезней
• Разработка и исследование лекарств
• Прецизионное лекарство

Во время Covid-19 мир действительно обнаружил, что существует значительная нехватка медицинских работников и работников интенсивной терапии. С помощью автоматизации и интеллектуального администрирования больницы могут быть вооружены, чтобы гораздо лучше справляться с такими ситуациями. Отделения интенсивной терапии и другие больничные ресурсы могут быть назначены в зависимости от приоритета пациентов с тяжелыми заболеваниями.

ИИ уже стал стандартом в отделениях радиологии, онкологии, кардиологии и даже дерматологии. Системы анализа на основе машинного обучения можно научить выявлять факторы риска намного раньше, чем люди, и с большей точностью. Кроме того, искусственный интеллект может помочь интегрировать настраиваемые рабочие процессы лечения пациентов с особыми заболеваниями на основе данных с их устройств (смарт-часов и телефонов) и их общей физиологии.

Что машинное обучение готовит для здравоохранения в 2022 году

ML может предложить нам гораздо больше в ближайшие годы. Мы увидим значительный прогресс в периферийных вычислениях и интеграции ИИ в управление больницами. С помощью машинного обучения больницы по всему миру внедряют вспомогательные системы на основе машинного обучения в больничные ресурсы. Это обеспечивает бесперебойную связь и сотрудничество между отделами в режиме реального времени. Медицинская визуализация и оценка ЭМИ являются основными направлениями машинного обучения в 2022 году.

Глубокое обучение в здравоохранении уже спасло бесчисленное количество жизней, особенно с помощью профилактической медицины, точного лечения и раннего выявления заболеваний. Наряду с глубоким обучением и граничными вычислениями больницы также будут интегрировать технологии блокчейна в свои структуры. Например, с помощью глубокого обучения и медицинских записей в блокчейне больницы могут получать историю болезни пациента посредством биометрического сопоставления.

Вот тенденции 2022 года AI ML в здравоохранении :

• Продвижение персонализированных методов лечения и эффективных систем здравоохранения
• Использование реальных данных для принятия клинических решений и профилактического лечения.
• Ранняя диагностика и выявление в режиме реального времени.
• Беспристрастный опыт пациента.
• Более быстрая разработка лекарств и исследования с помощью глубокого обучения.
• Мониторинг пациентов без присмотра человека.
• Мониторинг пациента в режиме реального времени и автоматизированный базовый уход.
• Расширенный анализ медицинских изображений и записей.
• Использование данных для передовой биомедицинской инженерии и геномных исследований.
• Лучшая политика в области здравоохранения и нормативно-правовая база.
• Страхование и анализ претензий.
• Цифровое моделирование медицинских состояний и результатов доставки лекарств для воспроизводимых медицинских результатов.
• Системы виртуальной и дополненной реальности для обучения сестринскому делу и хирургии.
• Более эффективное использование медицинских данных для машинного обучения и глубокого обучения.
• Предотвращение медицинского мошенничества и легкий доступ к ресурсам для приоритетных пациентов.
• Инструменты искусственного интеллекта и вспомогательные системы для интенсивной терапии и инвазивного лечения.
• Передовые медицинские устройства и внедрение робототехники в здравоохранение.

Согласно отчетам, 33% всех задач, выполняемых врачами и клиницистами, можно легко автоматизировать. Многие больницы по-прежнему полагаются на ручное обновление и аналоговые системы. В ближайшие годы с помощью ИИ это претерпит огромные изменения.

Прочтите наши популярные статьи, связанные с разработкой программного обеспечения

Вывод

В настоящее время хирурги начали использовать дополненную реальность и вспомогательный искусственный интеллект для проведения хирургических операций в виртуальной среде. С помощью компьютерного зрения и глубокого обучения хирурги могут узнавать результаты каждого своего движения в режиме реального времени.

Точно так же в этих виртуальных медицинских средах можно отслеживать болезни и лекарства. Все это в совокупности заставляет нас поверить, что у нас впереди очень светлое будущее, по крайней мере, для здравоохранения и медицинской науки.

Карьера в области искусственного интеллекта и машинного обучения обязательно принесет вам пользу. Одним из таких курсов является курс высшего уровня upGrad « Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта ». Этот курс специализируется на обучении вас востребованным навыкам машинного обучения, НЛП, глубокого обучения и многого другого, чтобы дать толчок вашему карьерному пути.