Ar dirbtinis intelektas gali diagnozuoti geriau nei gydytojas? Štai kaip veikia „Microsoft“ medicininis dirbtinis intelektas.

Dirbtinis intelektas sukėlė revoliuciją sveikatos priežiūros sektoriuje, tapdamas esminiu diagnostikos, individualizuoto gydymo ir ligoninių valdymo pažangos ramsčiu. Nuo automatinio vaizdų nuskaitymo iki terapinių rekomendacijų realiuoju laiku ar prognozinės analizės, Medicininis dirbtinis intelektas nustojo būti pažadu ir tapo realybe. ligoninėse, chirurgijos centruose ir laboratorijose visame pasaulyje.

Šiame straipsnyje išsamiai apžvelgiame, kaip dirbtinis intelektas taikomas klinikinėje aplinkoje, įskaitant jo privalumus, iššūkius ir realų poveikį pacientų ir sveikatos priežiūros specialistų gyvenimui.

Kas yra medicininis dirbtinis intelektas?

 

Medicininis dirbtinis intelektas apima Algoritmų, neuroninių tinklų ir ekspertų sistemų, galinčių imituoti ir pagerinti žmogaus samprotavimus, naudojimas diagnozuojant, gydant ir valdant sveikatą. Tai daugiausia remiasi mašininiu mokymusi (mašininis mokymasis), gilusis mokymasis (gilus mokymasis) ir natūralios kalbos apdorojimas (NLP), leidžiantis kompiuteriams analizuoti didžiulius klinikinių duomenų kiekius, nustatyti subtilius modelius ir teikti rekomendacijas ar prognozes tokiu tikslumu, kuris dažnai viršija tradicinius metodus.

Dėl skaitmeninimo ir medicininių duomenų (vaizdų, įrašų, genomikos, nešiojamųjų įrenginių) prieinamumo, Dirbtinis intelektas šiandieninėje medicinoje sugebėjo atskleisti visą savo potencialą. Gebėjimas nustatyti žmogaus akiai nematomas koreliacijas yra daugelio pastarojo meto ankstyvos ligų diagnostikos, individualaus gydymo ir ligoninių išteklių optimizavimo pažangos pagrindas.

Pagrindiniai dirbtinio intelekto klinikiniai taikymai medicinoje

Dirbtinis intelektas šiandien buvimas beveik visose medicinos sritysetiek tiesioginėje sveikatos priežiūroje, tiek sveikatos priežiūros valdyme, tyrimuose, dėstyme ir tęstiniame profesiniame mokyme. Žymiausi jo taikymai:

• Automatinis diagnostinis vaizdavimasDirbtinis intelektas gali analizuoti rentgeno nuotraukas, mamogramas, KT tyrimus, MRT ir kitus tyrimus tokiu pat ar didesniu tikslumu nei radiologai tam tikrose patologijose, padėdamas aptikti pažeidimus labai ankstyvose stadijose ir palengvindamas antrosios eksperto nuomonės gavimą.
• Nuotolinis stebėjimas ir nešiojamieji įrenginiaiNešiojamieji įrenginiai, prijungti prie išmaniųjų sistemų, leidžia nuolat stebėti gyvybinius požymius ar chroniškai sergančių pacientų būklę, siųsti automatinius įspėjimus ar rekomendacijas, jei nustatomas bet koks nukrypimas ar rizika.
• Virtualūs sveikatos asistentaiPokalbių robotai ir dirbtiniu intelektu pagrįstos balso sistemos atsako į klausimus, tvarko susitikimus, lydi pacientą ir primena jam išgerti vaistus. gerinti priežiūros patirtį ir optimizuoti laiką.
• Personalizuota medicinaDirbtinis intelektas, remdamasis genominių ir klinikinių duomenų analize, kiekvienam pacientui parenka optimalų gydymą, apskaičiuoja dozes ir numato nepageidaujamas reakcijas, taip atverdamas kelią tiksliosios medicinos plėtrai.
• Sprendimų priėmimo palaikymasDirbtiniu intelektu pagrįstos klinikinės pagalbos sistemos realiuoju laiku integruoja medicininius įrašus, rezultatus, mokslinę literatūrą ir duomenų bazes, taip palengvindamos suasmenintų gydymo rekomendacijų teikimą ir numatydamos komplikacijas.
• Ligoninės valdymo optimizavimasPrognozinė analizė leidžia numatyti lovų užimtumą, geriau paskirstyti žmogiškuosius išteklius, valdyti atsargas ir sutrumpinti laukimo laiką skubios pagalbos skyriuose.
• Vaistų tyrimai ir atradimaiDirbtinis intelektas pagreitina naujų molekulių identifikavimą, klinikinių tyrimų kandidatų atranką ir gydymo suasmeninimą sunkioms ar retoms ligoms.

Diagnostinis vaizdavimas: dirbtinio intelekto didelis šuolis radiologijoje ir patologijoje

 

Dirbtinio intelekto naudojimas medicininės vaizdo analizės Tai vienas didžiausių sveikatos priežiūros pasiekimų per pastarąjį dešimtmetį. Dėl mokymo su milijonais paženklintų vaizdų ir gilaus mokymosi galimybių algoritmai gali atpažinti sudėtingus rentgeno nuotraukų, KT skenavimų, MRT, mamogramų ar patologinės anatomijos vaizdų modelius tokiu tikslumu, kuris prilygsta arba viršija žmonių ekspertų atliekamų konkrečių užduočių tikslumą.

Tokiose srityse kaip onkologija, Dirbtinis intelektas palengvina ankstyvą krūties, plaučių, gaubtinės ir tiesiosios žarnos, odos ir kasos vėžio nustatymą, atpažindamas subtilius požymius ir sumažindamas klaidingai neigiamų ir teigiamų rezultatų skaičių. Pavyzdžiui, įrodyta, kad populiacijos pagrindu atliekamos mamografijos patikros sistemos sumažina interpretavimo kintamumą ir supaprastina darbo eigą, suteikdamos pirmenybę tyrimams su įtartinais radiniais ir automatizuodamos normalių vaizdų klasifikavimą.

Be to, dirbtinis intelektas radiologijoje nepakeičia radiologo, o veikiau veikia kaip išmanus pagalbininkas, padedantis jam sutelkti dėmesį į sudėtingus atvejus ir atlaisvinantis laiką bendravimui su pacientais bei išsamiai analizei. Endoskopijose ir virškinimo tyrimuose dirbtinis intelektas leido aptikti milimetrinius neoplastinius polipus realiuoju laiku, Endoskopinės rezekcijos optimizavimas ir sumažinti išplitusio vėžio atvejų skaičių taikant ankstesnę intervenciją.

Nuolatinis stebėjimas ir nuotolinė priežiūra naudojant dirbtinį intelektą

Įgyvendinimas Nešiojamieji įrenginiai ir išmanieji jutikliai leidžia nuolat stebėti pacientų būklę.tiek ligoninėje, tiek namuose. Šios sistemos, naudodamos dirbtinį intelektą, stebi gyvybinius požymius, fizinį aktyvumą, biocheminius parametrus ir net elgesio pokyčius, daugeliu atvejų numatydamos blogėjančią sveikatos būklę dar prieš atsirandant matomiems simptomams.

Sergant lėtinėmis ligomis, tokiomis kaip diabetas, širdies nepakankamumas ar LOPL, dirbtinis intelektas automatizuoja įspėjimų, rekomendacijų koreguoti vaistus ar priminimų kreiptis į gydytoją siuntimą. sumažinti hospitalizacijų ir skubios pagalbos atvejų skaičiųJų vaidmuo tapo dar svarbesnis pandemijos metu, nes jie suteikia galimybę stebėti pacientus nuotoliniu būdu ir sumažinti asmeninius kontaktus nepakenkiant priežiūros kokybei.

Virtualūs asistentai ir medicininių užduočių automatizavimas

Dirbtinis intelektas paskatino Naujos kartos skaitmeniniai asistentai, galintys sklandžiai bendrauti su gydytojais ir pacientais, palengvinant klinikinės dokumentacijos tvarkymą, medicininių įrašų valdymą ir pasikartojančių administracinių procesų automatizavimą.

Siūlomi tokie sprendimai kaip automatinis medicininis diktavimas su beveik tobulu balso atpažinimu, užrašų darymas biure ir klinikinių ataskaitų generavimas. dideli efektyvumo pranašumai ir galimybė specialistams skirti daugiau laiko tiesioginei pacientų priežiūrai.

Gydytojo ir paciento santykiuose dirbtiniu intelektu paremti pokalbių robotai ir virtualūs asistentai atsako į dažniausiai užduodamus klausimus, teikia rekomendacijas dėl vizitų planavimo, priminimus apie gydymą ir teikia emocinę paramą, ypač esant lėtinėms ligoms arba izoliuojantis namuose.

Personalizuota medicina ir tikslioji terapija

Viena didžiausių medicinos svajonių yra siūlo gydymą, visiškai pritaikytą prie kiekvieno paciento individualių savybių. Dirbtinis intelektas, analizuojantis kiekvieno asmens genetinį profilį, klinikinius duomenis, farmakologinę istoriją ir pageidavimus, padeda parinkti veiksmingiausią ir mažiausiai toksišką terapiją.

Pavyzdžiui, onkologijoje dirbtinis intelektas gali ištirti specifines naviko genetines mutacijas ir pasiūlyti tikslines terapijas, žymiai padidina sėkmės rodiklius ir sumažina šalutinį poveikįBe to, algoritmai leidžia numatyti paciento reakciją į tam tikrus vaistus, koreguoti dozes ir numatyti galimas komplikacijas, taip pradedant naują erą. tikslioji medicina.

Robotinė chirurgija ir dirbtinis intelektas: tikslumas ir saugumas operacinėje

Srityje robotinė chirurgijaDirbtinis intelektas gerokai pagerino minimaliai invazinių procedūrų tikslumą, saugumą ir atsigavimą.

Dėl dirbtinio intelekto priešoperacinis planavimas atliekamas naudojant išsamius paciento anatomijos 3D modelius, nustatant kritines struktūras ir numatant sunkumus prieš intervenciją. Operacijos metu algoritmai nuolat analizuoja fiziologinius parametrus ir paciento būklę, teikiant pagalbą realiuoju laiku, nustatant naviko ribas ir aptinkant kraujagyslių anomalijas kad galėtų likti nepastebėta.

Taikymas farmakologijoje, genetikoje ir reabilitacijoje

Dirbtinis intelektas tapo esminis sąjungininkas naujų vaistų, genų terapijos ir reabilitacijos prietaisų tyrimuose ir kūrime. Gilusis mokymasis ir didžiųjų duomenų algoritmai leidžia išanalizuoti milijonus cheminių junginių, nustatyti tuos, kurie turi didžiausią terapinį potencialą, ir greitai prognozuoti ikiklinikinių tyrimų rezultatus. pagreitinti vaistų atradimo procesą ir sumažinti išlaidas.

Genetikos srityje dirbtinis intelektas padeda aptikti galimą retų ligų ir genetinių sutrikimų buvimą paprastoje veido nuotraukoje, nes pažangios atpažinimo sistemos gali atskirti daugiau nei 8.000 patologijų. Panašiai ir reabilitacijos srityje išmanieji egzoskeletai ir protezai naudoja dirbtinį intelektą, kad prisitaikytų prie kiekvieno naudotojo judėjimo modelio. palengvinti mobilumo ir funkcinio savarankiškumo atkūrimą.

Ligoninės valdymas ir išteklių optimizavimas

Dirbtinio intelekto poveikis gerokai peržengia tiesioginės klinikinės praktikos ribas ir siekia pasaulinis ligoninių ir sveikatos priežiūros centrų valdymas, o tai leidžia efektyviau paskirstyti materialinius ir žmogiškuosius išteklius.

Dėl prognozinės analizės sistemos gali numatyti pacientų antplūdį, valdyti lovų užimtumą, pritaikyti sveikatos priežiūros personalo aprūpinimą pagal paklausą ir pagerinti skubios pagalbos skyrių organizavimą. Pirmaujančiose ligoninėse, tokiose kaip Londono universitetinė koledžo ligoninė ir Barselonos ligoninė, dirbtinio intelekto taikymas gerokai sumažino laukimo laiką ir netikėtą mirtingumą intensyviosios terapijos skyriuose, suteikdamas galimybę anksčiau imtis intervencijų.

Dirbtinis intelektas taip pat pagerina medicinos prekių logistiką ir atsargas, automatizuoja vizitų planavimą ir sumažina administracinę naštą, leisdamas gydytojams ir slaugytojams iš tikrųjų sutelkti dėmesį į tai, kas svarbu: pacientą.

Medicininio dirbtinio intelekto etika, reguliavimas ir dabartiniai iššūkiai

Sparčiai tobulėjant medicininiam dirbtiniam intelektui, taip pat kyla etinių, teisinių ir socialinių iššūkių, kurių negalima ignoruoti.

Tarptautinės ir nacionalinės organizacijos diskutuoja tokiais klausimais kaip duomenų privatumas ir saugumas, algoritmų skaidrumas, galimas dirbtinio intelekto šališkumas ir žmonių priežiūra priimant klinikinius sprendimus. Tokie teisės aktai kaip Ispanijos dirbtinio intelekto strategija 2024 m. ir Ispanijos dirbtinio intelekto priežiūros agentūros (AESIA) įsteigimas siekia užtikrinti saugų, etišką ir skaidrų šių technologijų naudojimą sveikatos priežiūros srityje.

Pagrindiniai iššūkiai:

• Duomenų privatumasužtikrinti, kad būtų apsaugota neskelbtina medicininė informacija ir kad pacientas galėtų kontroliuoti jos naudojimą.
• Algoritmų šališkumasDirbtinio intelekto sistemos turi būti apmokytos naudojant įvairius ir įtraukius duomenis, kad būtų išvengta nesąžiningų ar diskriminacinių sprendimų.
• Žmogaus priežiūraDirbtinis intelektas turėtų būti pagalbinė priemonė, o ne klinikinio vertinimo ar empatiško gydytojo ir paciento santykio pakaitalas.

Etikos mokymai ir nuolatinis jų atnaujinimas yra būtini, kad sveikatos priežiūros specialistai galėtų atsakingai ir saugiai naudoti dirbtinį intelektą savo kasdienėje praktikoje.

Ar dirbtinis intelektas pakeis gydytojus?

Klausimas, ar dirbtinis intelektas pakeis gydytojus, nuolat kyla, tačiau realybė tokia, kad Dirbtinis intelektas yra skirtas pagerinti, o ne pakeisti žmonių specialistus.

Gydytojo empatijos, klinikinio sprendimo, patirties ir bendravimo įgūdžių mašina negali atkartoti. Nors dirbtinis intelektas gali atpažinti modelius, analizuoti didelius duomenų kiekius ir siūlyti diagnozes ar gydymą, visada būtina, kad sveikatos priežiūros specialistas peržiūrėtų, interpretuotų ir patvirtintų duomenis.

Praktiškai efektyviausias būdas yra žmonių ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimas, kai kiekvienas prisideda savo geriausiai: dirbtinis intelektas kaip efektyvaus informacijos valdymo ir ankstyvo rizikos nustatymo priemonė, o gydytojas – kaip vadovas, komunikatorius ir priežiūros kokybės bei saugos garantas.

DI taikymo medicinoje privalumai ir nauda

Dirbtinio intelekto įdiegimas medicinoje suteikia daug privalumų:

• Pagerina diagnostikos tikslumą aptikdami modelius, kurių žmogaus akis gali nepastebėti.
• Palengvina prevenciją ir ankstyvą aptikimą ligų, todėl galima imtis veiksmingesnių ir ankstesnių intervencijų.
• Suasmeninkite procedūras, padidinant sėkmės rodiklius ir sumažinant neigiamą poveikį.
• Optimizuokite sveikatos priežiūros valdymą, mažinant laukimo laiką ir išlaidas bei gerinant turimų išteklių efektyvumą.
• Atleiskite medicinos specialistus administracinių užduočių, todėl daugiau laiko galima skirti klinikinei priežiūrai.
• Skatina lygiateisiškesnę prieigą diagnozuoti ir gydyti net atokiose ar ribotų išteklių vietovėse.

Medicininis dirbtinis intelektas nėra nei mokslinė fantastika, nei trumpalaikė mada, o didžiausia mūsų laikų sveikatos priežiūros revoliucija. Jo potencialas gelbėti gyvybes, gerinti klinikinius rezultatus, optimizuoti išteklius ir suasmeninti priežiūrą bus visiškai realizuotas tik tuo atveju, jei specialistai, pacientai ir įstaigos bendradarbiaus laikydamiesi etikos ir mokslinio griežtumo principų, integruodami dirbtinį intelektą kaip gerovės ir sveikatos sąjungininką.