ИИ в здравоохранении
Last updated
Last updated
ИИ произвел революцию в здравоохранении, улучшив диагностику, персонализировав лечение и оптимизировав клинические процессы. Благодаря ему анализ медицинских данных становится быстрее и точнее, что приводит к лучшим результатам диагностики и лечения для пациентов.
Одно из самых перспективных применений ИИ в медицине — это медицинская визуализация. Системы, такие как Watson Health от IBM и другие инструменты, управляемые ИИ, анализируют радиологические изображения для раннего выявления признаков рака, например, рака груди, с высокой точностью. В 2020 году Google Health разработала систему ИИ, способную выявлять рак груди на маммограммах эффективнее, чем люди-радиологи. Применяя модели глубокого обучения, ИИ способен обрабатывать тысячи медицинских изображений, снижая вероятность ошибок и повышая уровень ранней диагностики.
ИИ анализирует электрокардиограмму человека (ЭКГ), оценивая не только форму волн ЭКГ, их длительность и амплитуду, но и частоту колебания сигнала в каждой точке записи. Такого рода анализ замечает незначительные изменения электрической активности сердца, которые человек заметить не способен, и определяет нарушения функции сердечной мышцы еще до начала тяжелых необратимых изменений. Это также дает неограниченные возможности для удаленной диагностики и мониторинга сердечно-сосудистых заболеваний с помощью гаджетов без посещения лечебного учреждения.
ИИ в автоматическом режиме анализирует изображения, полученные с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ), компьютерной томография (КТ) и рентгена на наличие патологических изменений, повышая безопасность метода, обнаруживая малозаметные патологии и кардинально уменьшая время интерпретации изображения — с недель на секунды.
ИИ также используется для предсказания течения заболеваний. Например, компания DeepMind от Google разработала модель ИИ AlphaFold, которая прогнозирует 3D-структуру белков. Понимание того, как сворачиваются белки, играет ключевую роль в изучении таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера и Паркинсона. Точные прогнозы сворачивания белков, которые предоставляет AlphaFold, дают важные сведения о механизмах заболеваний и открывают новые возможности для разработки лекарств.
ИИ-ассистенты становятся все более популярными в сфере здравоохранения, предоставляя пациентам персонализированные советы и напоминания. Например, платформа Babylon Health использует ИИ для общения с пользователями, позволяя им проконсультироваться с виртуальным доктором, чтобы оценить симптомы и получить рекомендации по лечению. Это снижает нагрузку на медицинских работников и улучшает доступ к медицинской помощи, особенно в регионах с недостаточным уровнем обслуживания.
