ИИ может даже помочь человечеству вернуться на путь достижения цели ООН в области устойчивого развития — всеобщего охвата услугами здравоохранения к 2030 году.

Конкурс искусственного интеллекта.jpg
ИИ помогает оценить потребность в машинах скорой помощи. Фото: Weforum.org

Однако, несмотря на стремительное развитие технологий, сектор здравоохранения находится «ниже среднего» уровня внедрения ИИ по сравнению с другими отраслями, согласно отчету Всемирного экономического форума «Будущее здравоохранения на базе ИИ: лидерство».

«Трансформация ИИ заключается не только во внедрении новых инструментов, но и в переосмыслении всего процесса предоставления и доступа к медицинской помощи», — говорится в отчете.

Ожидается, что рынок генеративного ИИ в медицине достигнет 2,7 млрд долларов США в этом году и почти 17 млрд долларов США к 2034 году. Вот как ИИ преобразует здравоохранение:

ИИ может анализировать изображения мозга

Новое программное обеспечение на основе искусственного интеллекта анализирует сканы мозга пациентов с инсультом вдвое точнее, чем эксперты. Два университета в Великобритании обучили программу на 800 снимках мозга, а затем протестировали её на 2000 пациентах. Результаты оказались впечатляющими. Помимо высокой точности, программа также смогла определить время, в течение которого произошёл инсульт, что крайне важно для врачей.

«В большинстве случаев инсультов, вызванных тромбами, если пациент поступает в течение 4,5 часов после инсульта, он имеет право на как медикаментозное, так и хирургическое лечение», — рассказал невролог Пол Бентли изданию Health Tech Newspaper. «В течение 6 часов пациенту ещё можно сделать операцию, но после этого решение становится сложнее, поскольку во многих случаях последствия необратимы. Поэтому определение точного времени начала инсульта и вероятности выздоровления имеет решающее значение».

ИИ обнаруживает переломы костей лучше людей

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

Оценка потребностей в скорой помощи с использованием ИИ

В Великобритании около 350 000 человек ежемесячно доставляются в больницы машинами скорой помощи. Решение о том, кого следует переводить, а кого нет, принимает персонал догоспитальной службы, учитывая нехватку больничных коек. Исследование, проведённое в Йоркшире (север Англии), показало, что ИИ может точно предсказать, каких пациентов необходимо переводить, в 80% случаев. Модель ИИ была обучена на таких факторах, как подвижность, частота сердечных сокращений, уровень кислорода в крови и боль в груди, и не выявила систематической ошибки при обработке данных.

Выявите 1000 заболеваний раньше

Новая модель машинного обучения от AstraZeneca способна выявлять заболевания ещё до появления первых симптомов. Основываясь на медицинских данных 500 000 человек из базы данных здравоохранения Великобритании, модель может «с высокой точностью предсказывать диагноз даже спустя много лет».

Другое исследование, проведённое в Великобритании, показало, что инструмент на основе искусственного интеллекта способен обнаружить 64% поражений головного мозга, связанных с эпилепсией, которые пропускали рентгенологи. Обученный на более чем 1100 МРТ-снимках взрослых и детей со всего мира, ИИ не только быстрее выявлял поражения, но и выявлял очень мелкие или скрытые очаги, невидимые человеческому глазу.

Медицинские чат-боты поддерживают принятие клинических решений

Врачам необходимо быстро и точно принимать решения, ИИ может помочь ускорить этот процесс, но также несет в себе риск предоставления неверной или предвзятой информации.

Исследование, проведённое в США, показало, что стандартные большие языковые модели (LLM), 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, предоставив 58% полезных ответов (по сравнению с 2–10% у традиционных LLM).

Цифровые интерфейсы также внедряются для упрощения сортировки пациентов. В докладе Всемирного экономического форума «Инициатива по цифровой трансформации здравоохранения 2024» говорится, что цифровая платформа для пациентов Huma может сократить число повторных госпитализаций на 30%, сократить время, необходимое врачам для изучения медицинских карт пациентов, до 40% и «снизить нагрузку на медицинских работников».

В отчёте ожидается, что такие технологии «радикально изменят опыт пациентов в сфере здравоохранения. 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