Часть 1: Изучение основ ИИ в здравоохранении

В последние годы модели искусственного интеллекта (ИИ), основанные на машинном обучении, значительно улучшились, достигнув замечательных результатов, которые произвели революцию во многих областях, включая медицину. В сфере здравоохранения искусственный интеллект открыл новые методы диагностики и лечения, улучшил уход за пациентами и их результаты, а также облегчил работу врачей и медицинских работников.

Одной из основных причин успеха ИИ в медицине является огромный объем данных, генерируемых в сфере здравоохранения. Карты пациентов, сканы изображений, результаты клинических исследований и другие типы данных постоянно собираются в рамках стандартных медицинских процессов. Эти данные можно использовать для обучения моделей машинного обучения для автоматизации таких задач, как диагностика и прогнозирование, планирование лечения, разработка лекарств и т. д.

Текущие медицинские ИИ-решения могут обрабатывать несколько типов клинических данных. Электронные медицинские записи в виде таблиц базы данных могут быть проанализированы с использованием моделей машинного обучения для прогнозирования результатов лечения пациентов или выявления конкретных заболеваний. Медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки или МРТ, можно обрабатывать с помощью глубокого обучения для локализации аномалий и помощи рентгенологам в диагностике. Другие сигналы, такие как ЭЭГ или ЭКГ, могут автоматически анализироваться с помощью моделей ИИ для распознавания закономерностей и прогнозирования потенциальных проблем со здоровьем. Кроме того, ИИ можно использовать для обработки и анализа больших объемов текстовых данных, таких как медицинская литература или заметки пациентов, для извлечения соответствующей информации и идей, которые в конечном итоге могут быть использованы клиническими экспертами.

Преимущества внедрения ИИ в клинические процессы многочисленны. Некоторые из них:

Несмотря на множество потенциальных преимуществ ИИ в медицине, есть также несколько ограничений и проблем, которые необходимо решить, чтобы обеспечить успех этих инструментов:

В последнее десятилетие многие компании и стартапы начали успешно предлагать решения на основе ИИ для улучшения повседневной медицинской практики. От систем клинической поддержки, которые могут автоматически диагностировать заболевания, до инструментов на основе машинного обучения, которые помогают радиологам анализировать медицинские изображения, ИИ — это настоящее медицины, и, несомненно, его роль будет иметь решающее значение в будущем.

В ближайшие недели мы представим видение Арионкодера о том, как успешно использовать ИИ для медицинских приложений. Мы сделаем это с помощью серии статей, посвященных каждому из элементов, которые, по нашему мнению, являются строительными блоками для успешной разработки, внедрения, развертывания и обслуживания надежных и заслуживающих доверия решений для медицины, основанных на данных. В этом первом эпизоде ​​сериала мы сосредоточились на более широкой картине поля. Следите за новостями в следующих главах, где мы подробно рассмотрим качество данных, дизайн и оценку моделей, а также необходимую технологическую инфраструктуру.

Если вашей организации нужен ИИ в медицине, мы в Арионкодере готовы вам помочь! Наша команда экспертов владеет новейшими технологиями искусственного интеллекта для медицинских приложений, и мы можем помочь вам внедрить решения для машинного обучения и глубокого обучения, чтобы повысить эффективность, точность и рентабельность ваших операций. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о том, как мы можем поддержать ваши проекты в области искусственного интеллекта!

Первоначально опубликовано на https://blog.arionkoder.com 6 января 2023 г.