5 реальных приложений ИИ в медицине (с примерами)

Нельзя отрицать, что искусственный интеллект (ИИ) стал повсеместным. Он становится все более изощренным в том, что люди делают эффективно — учатся, рассуждают и применяют логику.

Как и во многих других секторах бизнеса, ИИ обладает огромным потенциалом для улучшения медицинской отрасли.

Возможно, вы уже используете несколько носимых устройств с поддержкой ИИ для отслеживания своего здоровья — FitBit, умные часы или умный пояс.

Если вы присмотритесь, вы найдете много замечательных примеров использования ИИ в медицине. Он постепенно становится частью нашей экосистемы здравоохранения.

В этом блоге мы обсуждаем реальное применение и варианты использования ИИ в области медицины.

ИИ в медицине:тенденции рынка

Искусственный интеллект призван сыграть важную роль в медицине и здравоохранении.

Для этого есть много причин, например:

• Достижения в области вычислительной мощности,
• Алгоритмы обучения,
• Доступность массивных данных из медицинских карт и
• Носимые медицинские устройства.

Рынок медицинских услуг для искусственного интеллекта растет день ото дня, и рыночные тенденции выглядят далеко не многообещающе.

Рыночная стоимость

Согласно отчетам, стоимость ИИ на мировом рынке здравоохранения, по прогнозам, вырастет с 3,14 млрд долларов США в 2019 году до 23,85 млрд долларов США к 2025 году.

Ожидается, что среднегодовой темп роста (среднегодовой темп роста) составит 40,15 % в течение прогнозируемого периода с 2020 по 2025 год.

Информация о конечном использовании

Сегмент рекламы и СМИ лидировал на рынке ИИ в 2019 году, и на его долю приходилось более 20% мирового дохода. По прогнозам, к 2027 году сектор здравоохранения займет лидирующую позицию на рынке искусственного интеллекта. (Источник)

Реальное применение ИИ в медицине

Благодаря большому объему доступных данных искусственный интеллект может стать движущей силой преобразований в медицинском секторе.

Благодаря искусственному интеллекту алгоритмы обучения становятся более точными и точными, поскольку они позволяют нам, людям, получать представление о диагностике, лечении и процессах ухода.

Вот несколько реальных приложений искусственного интеллекта в медицине, которые могут принести пользу как пациентам, так и врачам.

<сильный>1. Диагностика заболеваний

Правильный диагноз – залог успешного лечения. В случае неправильного диагноза многое может пойти не так. Поэтому сделать это правильно крайне важно, но не всегда просто.

Применение искусственного интеллекта для диагностики в здравоохранении дает много преимуществ медицинской отрасли.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта может оценить, есть ли у пациента конкретное заболевание, еще до появления многих очевидных симптомов. И в большинстве случаев эти предсказания точны.

ИИ делает диагностику дешевле и доступнее.

Машинное обучение, особенно алгоритмы глубокого обучения, в наши дни довольно часто используются для автоматической диагностики заболеваний.

Машинное обучение в диагностике заболеваний

Что ж, ML — алгоритмы машинного обучения учатся видеть паттерны, похожие на то, как их видят врачи. Существенная разница здесь в том, что алгоритмам нужно много конкретных примеров для обучения. И эти примеры оцифрованы, потому что машины не могут читать между строк в учебниках.

Таким образом, машинное обучение особенно полезно в тех областях, где диагностическая информация, которую исследует врач, уже оцифрована. Например, изображения, полученные с помощью аппаратов МРТ, компьютерных томографов и рентгеновских снимков, содержат большие объемы сложных данных, которые людям сложно и долго анализировать.

Машинное обучение может быть полезно в следующих случаях:

• Выявление опухоли головного мозга или рака легких на основе компьютерной томографии.
• Оценка риска внезапной остановки сердца или других сердечных заболеваний на основе ЭКГ и изображений МРТ сердца
• Классификация поражений кожи на изображениях кожи
• Поиск следов диабетической ретинопатии на изображениях глаз

Зачем использовать ИИ, если врачи могут делать все, что указано выше?

Теперь вам может быть интересно, зачем заниматься ИИ, если для этого есть врачи?

Методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, подобны второй паре глаз, которые могут оценивать состояние здоровья пациента на основе знаний, извлеченных из доступных данных.

Существует множество полезных данных (КТ, МРТ, геномика, записи пациентов и рукописные файлы), доступных в случаях, упомянутых выше. И со всеми этими данными алгоритмы машинного обучения становятся такими же эффективными, как диагностика экспертом.

Алгоритмы машинного обучения выделяются тем, что позволяют делать выводы гораздо быстрее, а модели можно воспроизводить по всему миру с минимальными затратами.

О, значит ли это, что в скором времени ИИ заменит врачей?

№

Маловероятно, что ИИ скоро заменит врачей и медиков. Вместо этого ИИ будет использоваться для выделения потенциально злокачественных опухолей или опасных для жизни патологий сердца пациентов. Это позволит врачам сосредоточиться на интерпретации выделенных сигналов.

<сильный>2. Ускоренная разработка лекарств

Разработка лекарства становится все более конкурентоспособным и дорогостоящим медицинским бизнесом. Даже при техническом прогрессе стоимость создания нового лекарства увеличивается каждые несколько лет. ИИ может сыграть здесь значительную роль.

Ведущие медицинские и фармацевтические компании используют ИИ, чтобы сократить расходы на исследования и разработки и избежать дорогостоящих ошибок.

Многие аналитические процессы при разработке лекарств можно сделать более эффективными с помощью машинного обучения. Это может сократить миллионы инвестиций.

К 2026 году приложения искусственного интеллекта для здравоохранения потенциально могут обеспечить ежегодную экономию в размере 150 миллиардов долларов США для экономики здравоохранения США.

Разработка лекарств делится на четыре этапа.

• Этап 1 — определение объекта вмешательства
• Этап 2 – выявление потенциальных лекарств.
• Этап 3. Ускорение клинических испытаний.
• Этап 4. Поиск биомаркеров для диагностики заболевания.

Вы будете удивлены, узнав, что ИИ уже успешно используется на всех этих этапах. Давайте рассмотрим каждый из них и поймем, что делают эти этапы.

Этап 1 – Идентификация цели для вмешательства

Первым шагом в разработке лекарства должно быть понимание биологического происхождения болезни и механизмов ее устойчивости. Затем вы должны быть в состоянии идентифицировать подходящие мишени (обычно белки) для лечения заболевания.

Хотя с помощью высокопроизводительных методов, таких как скрининг короткой шпилечной РНК (кшРНК) и глубокое секвенирование, становятся доступными огромные данные для обнаружения возможных путей-мишеней.

Но с помощью традиционных методов по-прежнему сложно интегрировать большое количество разнообразных источников данных, а затем искать соответствующие закономерности.

Здесь алгоритмы машинного обучения быстро анализируют все доступные данные и учатся автоматически определять хорошие целевые белки.

Этап 2 – выявление кандидатов в лекарства

Следующий шаг заключается в поиске соединения, способного взаимодействовать с идентифицированной молекулой-мишенью требуемым образом.

Это включает в себя скрининг огромного количества потенциальных соединений на предмет их воздействия на мишень (аффинность). Эти соединения могут быть природными, синтетическими или биоинженерными.

Однако существующая система может создавать неточные и неадекватные предложения. Таким образом, в действительности требуется очень много времени, чтобы доработать лучшие кандидаты в лекарства.

Здесь помогают алгоритмы машинного обучения:они учатся предсказывать пригодность молекулы на основе структурных отпечатков пальцев и молекулярных дескрипторов. Затем они просматривают миллионы потенциальных молекул и фильтруют их все до лучших вариантов — с минимальными побочными эффектами.

Таким образом, это в конечном итоге экономит много времени при разработке лекарств.

Этап 3. Ускорение клинических испытаний

Нелегко найти подходящих кандидатов для клинических испытаний. Если вы выберете не тех кандидатов, это продлит пробный период, что потребует времени и ресурсов.

Машинное обучение может ускорить процесс клинических испытаний. Он может определить подходящих кандидатов и обеспечить надлежащее распределение групп участников испытаний. Алгоритм можно научить отделять хороших кандидатов от плохих.

Технология ИИ делает три вещи для процесса клинических испытаний:делает его быстрее, надежнее и безопаснее.

Они также могут предупреждать, давая раннее предупреждение о клинических испытаниях, которые не дают окончательных результатов, что позволяет исследователям вмешаться раньше, сохранив разработку препарата.

Этап 4. Поиск биомаркеров для диагностики заболевания

Терпеливое лечение болезни возможно только тогда, когда вы уверены в диагнозе.

Биомаркеры — это молекулы, обнаруженные в жидкостях организма, таких как кровь человека, которые определяют, есть ли у пациента заболевание. Их также можно использовать для отслеживания прогрессирования заболевания.

Но обнаружить подходящие биомаркеры для заболевания непросто. Это дорогостоящий и трудоемкий процесс, который включает в себя проверку тысяч потенциальных молекул-кандидатов.

ИИ автоматизирует здесь большую часть ручной работы и, в свою очередь, ускоряет процесс.

Алгоритмы могут классифицировать молекулы на хороших и плохих кандидатов, что помогает экспертам анализировать наилучшие перспективы.

Биомаркеры используются для идентификации:

• Наличие заболевания на ранней стадии — диагностический биомаркер
• Риск развития заболевания у пациента — биомаркер риска
• Вероятное развитие болезни — прогностический биомаркер
• Будет ли пациент реагировать на лекарство или нет — прогностический биомаркер

Например, в 2017 году британская компания AstraZeneca в сотрудничестве с биофармацевтической компанией Berg использовала искусственный интеллект для поиска биомаркеров и лекарств от неврологических заболеваний.

<сильный>3. Виртуальный помощник медсестры

Если бы у них был выбор, многие из нас предпочли бы не посещать больницы, которых можно было бы избежать. Но возможно ли это?

С виртуальными помощниками по уходу это кажется возможным.

Виртуальные помощники медсестер сокращают количество ненужных посещений больниц и еще больше снижают нагрузку на медицинских работников.

Виртуальный помощник медсестры на базе искусственного интеллекта может предложить пациентам индивидуальный подход. Он может помочь идентифицировать заболевание на основе симптомов, отслеживать состояние здоровья, планировать визиты к врачу и делать многое другое. Это может предотвратить ухудшение любой хронической ситуации.

Виртуальные помощники сейчас в тренде. Больницы и медицинские работники используют их для повышения вовлеченности пациентов и улучшения их навыков самоуправления.

<сильный>4. Обеспечьте индивидуальное лечение

Разные пациенты по-разному реагируют на лекарства и схемы лечения. Благодаря персонализированным вариантам лечения существует огромный потенциал для увеличения продолжительности жизни пациентов.

Машинное обучение используется для обеспечения персонализированного лечения.

Как?

Это может помочь обнаружить характеристики, указывающие на то, что у пациента будет конкретный ответ на конкретное лечение. Он может предсказать вероятную реакцию пациента на определенное лечение.

Но как алгоритм машинного обучения узнает об этом?

Система узнает об этом, сопоставляя данные о похожих пациентах и ​​сравнивая их лечение и результаты. Это очень помогает врачам разработать правильный план лечения для пациента.

<сильный>5. Улучшить редактирование генов

Более того, ИИ также используется в геномных исследованиях.

Методы машинного обучения продолжают находить применение в секвенировании и аннотации генома, а также в других областях. И это еще не конец.

Он также используется в диагностике на основе генома.

И если вы думаете, что ИИ не может изменить наши гены, вам придется подумать еще раз.

Короткие палиндромные повторы с регулярными интервалами (CRISPR), особенно система CRISPR-Cas9 для редактирования генов, сделали большой шаг вперед в нашей способности редактировать ДНК экономичным и точным образом. Помимо этого, у нас также есть TALEN и ZFN, которые помогают редактировать гены.

ИИ уже помогает нам во многих других отношениях. Но это только начало.

Чем больше мы сможем оцифровывать и унифицировать наши медицинские данные, тем больше мы сможем использовать ИИ для принятия дальнейших точных и экономически эффективных решений в сложных аналитических процессах.

Будущее ИИ в медицине в 2021 году и далее

У искусственного интеллекта большой потенциал, и чтобы полностью его реализовать, нам потребуются совместные усилия экспертов в области медицины, компьютерных наук, математики и многих других.

<сильный>1. Изучение потенциала ИИ в определенных областях

Искусственный интеллект может преобразовать медицину в следующих областях:

• Уменьшение количества медицинских ошибок

Врачебные ошибки приводят к неправильному диагнозу. Например, при раке молочной железы ложноотрицательные результаты маммографии могут задержать лечение многих женщин. ИИ широко используется для обнаружения любых аномалий, невидимых человеческому глазу.

• Снова сделать здравоохранение человечным

Это может быть самым полезным вкладом ИИ в здравоохранение. Можно избежать ненужной работы, связанной с вводом данных. Врач может скорее относиться к пациенту с состраданием, не вдаваясь в ввод данных.

• Постановка диагноза с помощью изображения

Будущее может стать веком «медицинских селфи», когда диагноз ставят только с помощью селфи.

<сильный>2. Сделать данные доступными для всех

Как вы думаете, будет ли достаточно, если мы создадим только медицинские продукты с искусственным интеллектом?

Нет. Важнее сделать эти продукты доступными для людей.

Давайте возьмем в качестве примера обученные американцами модели искусственного интеллекта для лечения заболеваний легких, которые не включают туберкулез в свою маркировку. Туберкулез является проблемой для развивающихся стран, но не для Америки, поэтому в обучающем наборе данных нет сканов туберкулеза.

Но ИИ должен работать везде для всех. Добавление изображений туберкулеза в наборы данных поможет распространить и демократизировать ИИ в других частях мира.

<сильный>3. IoT — Интернет медицинских вещей

Нам понадобится гораздо больше устройств и мобильных приложений, которые будут играть решающую роль в отслеживании и профилактике хронических заболеваний у пациентов и их врачей.

Таким образом, растущий потенциал ИИ для синергии с другими технологиями здравоохранения может открыть множество возможностей в отрасли.

Версия

Создайте интеллектуальную медицинскую платформу на базе искусственного интеллекта с помощью Imagination

Готовы ли вы трансформировать свое здравоохранение и медицинский бизнес с помощью ИИ? Если да, свяжитесь с нами .

Мы — отмеченная наградами технологическая компания с большим опытом создания приложений на основе ИИ. Давайте поговорим .