Штучний інтелект може навіть допомогти людству повернутися на шлях досягнення мети сталого розвитку Організації Об'єднаних Націй щодо всезагального медичного охоплення до 2030 року.

Конкурс ШІ.jpg
Штучний інтелект допомагає в оцінці потреб у швидкій допомозі. Фото: Weforum.org

Однак, попри швидкий технологічний прогрес, сектор охорони здоров'я «нижче середнього» рівня впровадження штучного інтелекту порівняно з іншими галузями, згідно зі звітом Всесвітнього економічного форуму під назвою «Майбутнє охорони здоров'я на основі штучного інтелекту: лідерство».

Згідно зі звітом, «трансформація, керована штучним інтелектом, полягає не лише у впровадженні нових інструментів, а й вимагає переосмислення всього способу надання та доступу до медичної допомоги».

З огляду на те, що ринок охорони здоров’я, створений штучним інтелектом, прогнозується на рівні 2,7 мільярда доларів цього року, а до 2034 року — майже 17 мільярдів доларів, ось деякі способи, якими штучний інтелект трансформує галузь охорони здоров’я:

Штучний інтелект може аналізувати зображення мозку.

Нове програмне забезпечення на базі штучного інтелекту вдвічі точніше, ніж експерти, в аналізі зображень мозку пацієнтів, які перенесли інсульт. Два університети у Великій Британії навчили програмне забезпечення на 800 скануваннях мозку, а потім протестували його на 2000 пацієнтах. Результати були вражаючими. Окрім високої точності, програмне забезпечення також змогло визначити часові рамки виникнення інсульту – вирішальний фактор для лікарів.

Невролог Пол Бентлі розповів газеті Health Tech Newspaper: «У переважній більшості випадків інсультів, спричинених тромбами, якщо пацієнти прибувають до лікарні протягом 4,5 годин після інсульту, їм можуть призначати як медикаментозне лікування, так і хірургічне втручання. Протягом 6 годин хірургічне втручання все ще можливе, але після цього моменту рішення про лікування стає складнішим, оскільки багато випадків є незворотними. Тому точне визначення початку захворювання та потенціалу відновлення має вирішальне значення».

Штучний інтелект виявляє переломи кісток краще, ніж люди.

Використання штучного інтелекту для початкового аналізу може допомогти уникнути зайвих рентгенівських знімків та мінімізувати ризик пропуску переломів. Національний інститут охорони здоров'я та досконалості медичного обслуговування (NICE) у Великій Британії стверджує, що ця технологія є безпечною, надійною та може зменшити кількість подальших візитів.

Оцінка потреб у швидкій допомозі за допомогою штучного інтелекту.

У Великій Британії щомісяця близько 350 000 людей доставляють до лікарні каретою швидкої допомоги. Рішення про те, кого потрібно перевести до іншої лікарні, приймає догоспітальний медичний персонал, враховуючи постійну нестачу лікарняних ліжок. Дослідження, проведене в Йоркширі (північна Англія), показало, що у 80% випадків штучний інтелект міг точно передбачити, яких пацієнтів потрібно перевести. Модель штучного інтелекту була навчена на основі таких факторів, як рухливість, частота серцевих скорочень, рівень кисню в крові та біль у грудях – примітно, що штучний інтелект не виявив жодної упередженості в обробці даних.

Раннє виявлення понад 1000 захворювань.

Нова модель машинного навчання від AstraZeneca має потенціал виявляти захворювання до того, як у пацієнтів виникнуть будь-які симптоми. Ґрунтуючись на медичних даних 500 000 людей з медичної бази даних Великої Британії, модель може «з високою впевненістю передбачити діагноз через роки».

Інше дослідження, проведене у Великій Британії, показало, що інструмент штучного інтелекту може виявити 64% епілептичних уражень мозку, які раніше пропускали рентгенологи. Навчений на понад 1100 МРТ-скануваннях дорослих та дітей з усього світу, ШІ не тільки швидше виявляв ураження, але й ідентифікував дуже маленькі або приховані ураження, невидимі для людського ока.

Медичні чат-боти підтримують прийняття клінічних рішень.

Лікарям потрібно приймати швидкі та точні рішення, і хоча штучний інтелект може допомогти пришвидшити процес, він також несе ризик надання неточної або упередженої інформації.

Дослідження, проведене в США, показало, що стандартні моделі великих мов програмування (LLM), такі як ChatGPT, Claude або Gemini, не можуть надати лікарям повні та науково обґрунтовані відповіді. Однак ChatRWD – генеративна система з покращеним пошуком інформації – показала кращі результати, причому 58% відповідей були корисними (порівняно з 2%-10% у звичайних LLM).

Також впроваджуються цифрові інтерфейси для підтримки сортування пацієнтів. У звіті Ініціативи цифрової трансформації охорони здоров’я Всесвітнього економічного форуму за 2024 рік зазначається, що цифрова платформа для пацієнтів Huma може допомогти знизити рівень повторної госпіталізації на 30%, скоротити час огляду лікарем до 40% та «зменшити навантаження на медичний персонал».

У звіті очікується, що майбутні технології «докорінно змінять досвід охорони здоров’я для пацієнтів. Здорові люди можуть використовувати пристрої моніторингу для оптимізації свого фізичного та психічного здоров’я, тоді як ті, хто має проблеми зі здоров’ям, матимуть доступ до низки цифрових рішень».

(За даними Weforum.org)

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