Искусственный интеллект может даже помочь человечеству вернуться на путь достижения цели устойчивого развития Организации Объединенных Наций по обеспечению всеобщего охвата услугами здравоохранения к 2030 году.

AI Contest.jpg
Искусственный интеллект помогает оценить потребность в вызове скорой помощи. Фото: Weforum.org

Однако, несмотря на стремительный технологический прогресс, сектор здравоохранения отстает от других отраслей по уровню внедрения ИИ по сравнению с другими.

Согласно отчету, «трансформация, основанная на искусственном интеллекте, заключается не только во внедрении новых инструментов, но и в переосмыслении всего подхода к оказанию и доступу к медицинским услугам».

По прогнозам, рынок медицинских услуг, созданных с помощью ИИ, достигнет 2,7 миллиарда долларов в этом году и почти 17 миллиардов долларов к 2034 году. Вот несколько способов, которыми ИИ трансформирует отрасль здравоохранения:

Искусственный интеллект может анализировать изображения мозга.

Новая программа на основе искусственного интеллекта вдвое точнее экспертов анализирует снимки головного мозга пациентов, перенесших инсульт. Два университета в Великобритании обучили программу на 800 снимках головного мозга, а затем протестировали ее на 2000 пациентах. Результаты оказались впечатляющими. Помимо высокой точности, программа также смогла определить временные рамки возникновения инсульта — важнейший фактор для врачей.

Невролог Пол Бентли рассказал изданию Health Tech Newspaper: «В подавляющем большинстве случаев инсультов, вызванных тромбами, если пациенты поступают в больницу в течение 4,5 часов после инсульта, им показано как медикаментозное лечение, так и хирургическое вмешательство. В течение 6 часов операция еще возможна, но после этого момента принятие решений о лечении становится более сложным, поскольку во многих случаях последствия инсульта необратимы. Поэтому точное определение начала заболевания и потенциала восстановления имеет решающее значение».

Искусственный интеллект обнаруживает переломы костей лучше, чем человек.

Использование ИИ для первичного анализа может помочь избежать ненужных рентгеновских снимков и свести к минимуму риск пропуска переломов. Национальный институт здравоохранения и качества медицинской помощи (NICE) в Великобритании заявляет, что эта технология безопасна, надежна и может сократить количество повторных визитов.

Оценка потребностей в машинах скорой помощи с использованием искусственного интеллекта.

В Великобритании ежемесячно около 350 000 человек доставляются в больницу на машинах скорой помощи. Решение о том, кого нужно перевести в другую больницу, принимает медицинский персонал на догоспитальном этапе, в условиях постоянной нехватки больничных коек. Исследование, проведенное в Йоркшире (северная Англия), показало, что в 80% случаев ИИ может точно предсказать, каких пациентов необходимо перевести. Модель ИИ была обучена на основе таких факторов, как подвижность, частота сердечных сокращений, уровень кислорода в крови и боль в груди — примечательно, что ИИ не показал предвзятости в обработке данных.

Ранняя диагностика более 1000 заболеваний.

Новая модель машинного обучения от компании AstraZeneca потенциально способна выявлять заболевания до появления каких-либо симптомов у пациентов. Основанная на медицинских данных 500 000 человек из британской медицинской базы данных, модель может «с высокой степенью достоверности предсказывать диагноз спустя годы».

Другое исследование, проведенное в Великобритании, показало, что инструмент на основе искусственного интеллекта способен обнаруживать 64% эпилептических поражений головного мозга, которые ранее пропускали рентгенологи. Обученный на более чем 1100 МРТ-снимках взрослых и детей со всего мира, ИИ не только быстрее обнаруживал поражения, но и выявлял очень маленькие или скрытые поражения, невидимые невооруженному глазу.

Медицинские чат-боты помогают принимать клинические решения.

Врачи должны принимать быстрые и точные решения, и хотя искусственный интеллект может помочь ускорить этот процесс, он также несет в себе риск предоставления неточной или предвзятой информации.

Исследование, проведенное в США, показало, что стандартные большие языковые модели (БЛМ), такие как ChatGPT, Claude или Gemini, не могут предоставить врачам полные и научно обоснованные ответы. Однако ChatRWD — генеративная система с улучшенным поиском информации — показала лучшие результаты: 58% ответов оказались полезными (по сравнению с 2–10% у традиционных БЛМ).

Цифровые интерфейсы также используются для поддержки сортировки пациентов. В отчете Инициативы по цифровой трансформации здравоохранения Всемирного экономического форума за 2024 год говорится, что цифровая платформа для пациентов Huma может помочь снизить частоту повторных госпитализаций на 30%, сократить время осмотра врачами до 40% и «уменьшить рабочую нагрузку на медицинский персонал».

В отчете прогнозируется, что будущие технологии «кардинально изменят опыт получения медицинской помощи для пациентов. Здоровые люди смогут использовать устройства мониторинга для оптимизации своего физического и психического здоровья, а люди с проблемами со здоровьем получат доступ к целому ряду цифровых решений».

(По данным Weforum.org)

Источник: https://vietnamnet.vn/cach-ai-dang-lam-thay-doi-nganh-y-te-2386768.html