Обзор

Зачем нужен ИИ в здравоохранении?

Решения на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в корне меняют всю мировую медицину. Медицинские организации накопили огромные объемы данных: это медицинские карты и снимки, демографические данные, страховые требования и результаты клинических испытаний. Для анализа этих данных идеально подходят технологии ИИ, позволяющие найти невидимые людям закономерности и связи. Алгоритмы глубокого обучения помогают медикам не просто принимать более грамотные административные и медицинские решения, но и повышать качество и эффективность медицинской помощи в целом.

Преимущества ИИ в здравоохранении

Взаимодействия, ориентированные на клиента

С помощью машинного обучения и ИИ медицинские учреждения могут быстрее и точнее анализировать большие массивы данных, что существенно упростит жизнь и персонала, и пациентов.

Повышение эффективности процессов

Благодаря технологиям анализа закономерностей в данных с помощью ИИ, медицинские организации могут использовать свои данные, ресурсы и активы с максимальной выгодой. За счет этого все медицинские, финансовые и административные процессы становятся намного быстрее и эффективнее.

Объединение разрозненных медицинских данных

Медицинские данные часто разрознены и хранятся в разных форматах. ИИ и машинное обучение позволяет связать все эти разобщенные данные и сформировать более цельное представление о каждом пациенте.

Примеры использования

Пример использования ИИ в здравоохранении: обработка текстов на естественном языке

Если алгоритмы ИИ обучаются выявлению и классификации определенных шаблонов данных, отражающих живой язык той или иной специализации, с привлечением профильных экспертов, такая обработка естественного языка (NLP) намного повышает точность выделения значимых данных. Благодаря этому ответственные лица быстрее находят информацию, необходимую для быстрого принятия обоснованных медицинских или деловых решений.

Медицинское страхование

В медицинских страховых компаниях технология NLP может использоваться для создания виртуальных агентов с диалоговым ИИ, дающих страхователям персонализированные ответы на их вопросы.

Государственные организации здравоохранения и социального обеспечения

Решения на основе ИИ помогут социальным работникам быстро анализировать документы по тому или иному делу и выделять основные модели и проблемы для персонализации медицинского обслуживания.

Специалисты по управлению данными клинических исследований

Специалистам по управлению данными клинических исследований функции ИИ могут помочь ускорить поиск и кодирование медицинских данных, что, в свою очередь, будет сокращать циклы запуска, корректировки и проведения клинических исследований.

Посмотрите, как происходит кодирование медицинских данных с помощью ИИ (видео, 00:48)

изометрическое изображение куба в фиолетовых тонах

ИИ для страховых компаний

Ответы на вопросы страхователей, страховщиков и агентов контактных центров.

женщина смотрит в камеру

Округ Сонома и IBM совместными усилиями меняют жизни людей

Узнайте, как ИИ помогает оказывать услуги населению в одном из округов Калифорнии

Поддержка клинических решений

Как ИИ в здравоохранении ускоряет принятие клинических решений

Современные врачи завалены огромными объемами медицинских данных и едва справляются с растущими обязанностями, поэтому им крайне сложно выкроить время на отслеживание новейших медицинских разработок, не потеряв индивидуального подхода к пациентам. Анализ новейших медико-биологических данных и электронных медицинских карт с помощью технологий машинного обучения помогает быстро находить точную, актуальную и достоверную информацию, выверенную медицинскими экспертами. Некоторые инструменты, помогающие принимать клинические решения, оснащены ИИ с технологиями обработки естественного языка и профильного обучения, благодаря которым пользователь может вводить свои вопросы так же, как спрашивал бы своего коллегу в обычной беседе, и получать быстрые и достоверные ответы.

Управление медицинскими изображениями

Как ИИ в здравоохранении помогает обрабатывать медицинские изображения

Процесс изучения и сортировки медицинских снимков отнимает очень много сил и времени. Технологии ИИ оптимизируют его, помогая кардиологам и рентгенологам не только пользоваться всеми преимуществами современной системы учета медицинской документации, но и видеть значимые факторы, позволяющие выявлять критические случаи на ранних стадиях, точнее ставить диагнозы и в перспективе предотвращать ошибки. Как правило, в результате клинического исследования создаются огромные массивы данных, содержащие тысячи изображений, которые необходимо проверить. С помощью алгоритмов ИИ можно анализировать результаты медицинских исследований на предмет наличия закономерностей и скрытых взаимосвязей, чтобы диагносты могли быстрее увидеть критически важную информацию.

Обеспечение равенства в вопросах здравоохранения

Как применение медицинского ИИ может способствовать достижению равенства в вопросах здравоохранения

ИТ-системы медицинского назначения должны создаваться с упором на справедливость и равенство при обработке и анализе данных. От этого выиграют все участники сферы здравоохранения. Для решения проблемы неравенства при оказании медицинской помощи следует обучать ИТ-алгоритмы на максимально разнообразных и прозрачных данных с целью сокращения или устранения предвзятости. Например, минимизация предвзятости в медицинских исследованиях поможет трактовать их результаты без учета пола, расы, национальной принадлежности или уровня дохода.

Внедрение ИИ

Проблемы, связанные с внедрением ИИ в здравоохранении

Внедрение ИИ в здравоохранении сопряжено с рядом сложностей, в числе которых необходимость соблюдения нормативных требований и решение вопросов доверия результатам машинного обучения. Несмотря на эти проблемы, оснащение мировой медицины искусственным интеллектом и технологиями машинного обучения дает медицинским учреждениям и населению многочисленные преимущества. ИИ упрощает рабочие процессы и повышает их эффективность, беря на себя рутинные задачи, а также помогает пользователям быстро получать ответы на важные для них вопросы. То есть, от применения ИИ выигрывают все: пациенты, страхователи, граждане и потребители.

Примеры использования

Углубленный анализ с помощью ИИ

ИИ-решение помогло рентгенологам из Hardin Memorial Health быстрее и точнее составлять планы лечения и обеспечило максимальную окупаемость вложений в EHR.

Повышение эффективности и качества медицинской помощи благодаря ИИ

Оснастив свою систему EHR функцией интеллектуального поиска, компания TidalHealth Peninsula Regional смогла повысить эффективность работы, качество медицинской помощи и клинических решений.

Выгодная интеграция

Округу Сонома вместе с IBM удалось найти способ решения проблем самых уязвимых граждан и семей за счет улучшения координации действий социальных работников и кураторов.

Ресурсы

ИИ для повышения эффективности работы

Узнайте, как решения, оснащенные ИИ, помогают медицинским работникам решать проблемы в сфере здравоохранения.

ИИ для помощи в уходе за больными

Технологии ИИ помогают врачам точнее и увереннее ставить диагнозы и назначать лечение на основе данных.

Переход к обширным данным и ИИ в фармацевтике

Посмотрите, как медико-биологические учреждения могут расширить возможности ИИ за счет использования обширных данных во всем их многообразии.

Технологии в здравоохранении

Посмотрите, как современные технологии типа ИИ, блокчейна и облака меняют способы оказания услуг в сфере здравоохранения.

Взаимодействие в здравоохранении

Решения для обеспечения функциональной совместимости в здравоохранении позволяют организациям просматривать, анализировать важнейшие медицинские данные, а также управлять и обмениваться ими.

Содействие ИИ в принятии клинических решений

Ознакомьтесь с результатами двух исследований, показывающими, как принятие клинических решений с помощью ИИ помогает повысить качество медицинского обслуживания.

Решения

Поддержка клинических решений

Ознакомьтесь с решениями, помогающими поставщикам услуг здравоохранения быть в курсе новейших медицинских наработок и эффективно предоставлять персонализированное и доказательное медицинское обслуживание.

Технологии для сферы естественных наук

Повышение эффективности исследований за счет более качественных данных и научно обоснованных фактов помогает справиться с новыми сложностями в области медицинского обслуживания.

Управление льготами в организациях

Разработка хороших программ льгот с применением ИИ повышает производительность труда и улучшает здоровье персонала.

Визуализация для предприятий

Решения для обработки изображений, оснащенные ИИ, позволяют обрабатывать больше изображений, эффективнее сотрудничать и подбирать оптимальные приложения для работы с изображениями.

Решения для медицинского страхования

Для успешной конкуренции, разработки новых предложений и привлечения клиентов медицинским страховым компаниям нужна стратегия обработки и анализа данных.

DynaMed and Micromedex with Watson

Достоверные материалы о лекарствах и заболеваниях, интеллектуальный поиск и облачные инструменты в едином, удобном решении для медицинских учреждений.

Забота о здоровье населения

Воспользуйтесь резервами, скрытыми в ваших данных, чтобы помочь повысить качество и безопасность и эффективность заботы о здоровье населения.