Mākslīgais intelekts (AI) maina veselības aprūpes nozari, un ir paredzēts, ka tas atbildēs uz ilgstošām pacientu aprūpes problēmām. Sākot no kļūdu samazināšanas un beidzot ar uzticības atjaunošanu starp pacientiem un praktizējošiem ārstiem, mākslīgais intelekts ir gatavs nodrošināt jaunu medicīnas sasniegumu posmu. Uz AI balstītu tehnoloģiju sasniegumi ir izrādījušies diezgan perspektīvi, lai uzlabotu diagnozes precizitāti, optimizētu darbplūsmas un nodrošinātu pacientu panākumus.
Valkājamas ierīces un AI algoritmi
AI izmantošana veselības aprūpes nozarē rada vietu jauniem risinājumiem, kas uzlabo pacientu aprūpi un klīniskās darbplūsmas. Valkājamas ierīces, kurās tiek izmantoti mākslīgā intelekta algoritmi, piemēram, Apple topošais veselības treneris un garastāvokļa izsekotājs, izmanto viedpulksteņu datus, lai sniegtu personalizētus ieteikumus par veselību un treniņu zonas. Arī medicīnas lietu interneta (IoMT) ierīces, kurās tiek izmantots uzlabots mākslīgais intelekts, nodrošina attālinātās uzraudzības funkcijas, lai atrastu agrīnas problēmu pazīmes un uzlabotu pacienta rezultātus.
Valkājamas ierīces un mobilās lietotnes ļauj veselības aprūpes sniedzējiem attālināti uzraudzīt reāllaika ar pacientu veselību saistītos rādītājus, kas uzlabo pacientu iesaistīšanos un atbilstību un atvieglo savlaicīgu iejaukšanos. Uz AI balstīta atpazīšanas tehnoloģija var arī automātiski ierakstīt veselības datus.
Saskaņā ar Pasaules ekonomikas foruma datiem veselības aprūpes AI tirgus līdz 2030. gadam sasniegs 188 miljardus ASV dolāru. Tiek lēsts, ka tajā pašā gadā mums pietrūks aptuveni 10 miljonu ārstu, medmāsu un vecmāšu, jo iedzīvotāji kļūst vecāki un būs nepieciešama lielāka veselības aprūpe.
AI solījums slimību diagnostikā
AI algoritmi un dziļa mācīšanās demonstrē daudzsološas iespējas vairākās veselības aprūpes jomās. Valdības grāmatvedības biroja pētījumi parādīja, ka vairākas mašīnmācīšanās (ML) tehnoloģijas var diagnosticēt slimības agrīnā stadijā un nodrošināt konsekventu medicīnisko datu analīzi.
Piemēram, FPT programmatūra izmantoja AI prognozējošo analīzi, lai noteiktu pneimotoraksu un nieru audzējus. Šie uzvarējušie risinājumi ir atzīti divos veselības aprūpes tehnoloģiju konkursos: Pneumotorakss un KiTS-2019 Grand-challenge.
Citā pētījumā atklāts, ka mākslīgais intelekts var uzsākt radioloģijas attēlveidošanas novērošanu, lai novērstu aizkavētu un nokavētu aprūpi. Slimību agrīna identificēšana, efektīvāka diagnostikas kļūdu novēršana un kavēšanās samazināšana ir atslēga uz labākiem pacientu rezultātiem un zemākām veselības aprūpes izmaksām.
Tāpat pētnieki tuvojas iespējamai viedo kontaktlēcu izmantošanai, kas spēj kontrolēt glikozes līmeni asinīs kā līdzekli diabēta noteikšanai un pārvaldībai. Pirms desmit gadiem iniciatīvu kopīgi uzsāka Google un Novartis, taču pirms mēneša Korejas Republikas Jonsejas universitātes publicētajā pētnieciskajā dokumentā ir parādīti faktiski uzlabojumi šīs tehnoloģijas izmēģinājumos ar dzīvniekiem un cilvēkiem.
Izaicinājumu risināšana un virzība uz priekšu
Lai gan AI nākotne veselības aprūpē izskatās spoža, problēmas joprojām pastāv. Prognozējamo modeļu ietekme uz ārstēšanas izvēli un nepieciešamība nepārtraukti mācīt algoritmus ir viens no jautājumiem, kas atspoguļo AI ieviešanas grūtības medicīnas praksē.
Iestāžu sadarbība un ētiskas AI politikas izveide ir ļoti svarīga, lai pareizi risinātu šīs problēmas. Turklāt, tā kā regulējošās sistēmas mainās visā pasaulē, veselības aprūpes organizācijām ir jāveic izmaiņas, lai tās atbilstu prasībām un aizsargātu pacientu drošību.
Mēs joprojām skrāpējam mākslīgā intelekta iekļūšanu globālajās veselības aprūpes sistēmās. Taču pazīmes liecina, ka mēs stāvam uz milzīga sliekšņa, kad runa ir par AI uzlabotām prognozēm, profilaktisko medicīnu un ārstēšanu. Tomēr lielākā daļa novērotāju uzsver, ka patiesībā ir nepieciešams nodrošināt profesionāļus ar līdzekļiem rezultātu uzlabošanai, nevis gāzt visu sistēmu.