Обзор

Что такое искусственный интеллект в здравоохранении?

Взрывной рост данных за последние несколько лет стал основной движущей силой для разработки инструментов с искусственным интеллектом (ИИ), позволяющих компаниям в полной мере задействовать все свои данные и извлекать из них ценную информацию, чтобы решать проблемы и принимать обоснованные решения.

ИИ и машинное обучение имеют колоссальный потенциал в сфере здравоохранения, поскольку организации здравоохранения собирают и обрабатывают огромные объемы медицинских данных и прочей информации. Машинное обучение может помочь организациям анализировать большие библиотеки данных и выявлять наиболее значимые медицинские данные в контексте решения проблем и уточнения вариантов лечения или бизнес-процессов. Расширенные возможности анализа обеспечивают принятие более оптимальных решений, а также стимулируют поиск новых идей и источников конкурентных преимуществ.

Практическое применение

Каким образом искусственный интеллект можно использовать в здравоохранении?

ИИ и аналитика

По мере совершенствования средств обработки данных в сфере здравоохранения растет потенциал получения полезных знаний из больших наборов данных. Для того чтобы понять, как ИИ может трансформировать здравоохранение, давайте рассмотрим возможности аналитических инструментов и инструментов ИИ, разработанных для здравоохранения.

Выявление тенденций с помощью аналитики

Аналитика предусматривает проверку данных после событий и выдачу прогнозов на основе тенденций. Например, врачам известно, что такие факторы, как возраст и история болезни, влияют на вероятность развития заражения крови у отдельных пациентов — эти данные можно использовать при выборе вариантов лечения.

Как ИИ дополняет аналитику

Машинное обучение и ИИ помогают расширить возможности аналитики за счет непрерывного обучения и анализа данных. Например, программа ИИ может использовать большие объемы обезличенных данных из электронных медицинских карт для определения пациентов, которые наиболее подвержены риску развития заражения крови.

Почему именно здравоохранение?

Медицинские учреждения накапливают огромные объемы данных, анализ которых не под силу человеку. Глубокий, непрерывный анализ с помощью ИИ и аналитических инструментов позволяет выявить скрытые для людей закономерности, с учетом которых можно повысить качество обслуживания и придать импульс исследованиям.

Подробнее о том, как организации здравоохранения применяют ИИ и аналитику

Понимание проблем

Внедрение ИИ

Стремясь идти в ногу со временем, организации здравоохранения находятся в постоянном поиске новых способов внедрения инноваций. ИИ предлагает множество уникальных возможностей для здравоохранения, однако перед внедрением инструментов ИИ организациям необходимо предпринять надлежащие меры по защите и интеграции своих данных.

В условиях, когда на первый план выходит качество лечения пациентов, существуют различные инициативы для обмена данными в масштабе системы. Однако на пути к беспрепятственному взаимодействию и сотрудничеству между системами здравоохранения все еще стоят значительные препятствия. Самое сложное из них — взаимодействие или возможность беспрепятственного обмена данными между системами электронного учета здоровья (EHR) и другими системами управления медицинскими данными.

Если врачи и медперсонал обладают быстрым и безопасным доступом к единому источнику достоверной информации, организации могут быть готовы к внедрению инструментов ИИ, обеспечивающих извлечение более глубоких знаний из данных.

Но прежде чем приступить к реализации инструментов ИИ, организации должны принять во внимание ряд факторов. Например, организациям следует выбрать надежную технологию и привлечь квалифицированных специалистов для ее обслуживания. Кроме того, следует учитывать разрешения регулирующих органов, получить одобрение новых процессов и программ у пользователей, а также определить способ интеграции решения с существующими инструментами.

Внедрение новых технологий практически всегда сопряжено с трудностями, однако в процессе поиска новых путей повышения эффективности деятельности и конкурентоспособности рекомендуется в первую очередь обращать внимание на потенциальные преимущества, связанные с получением ценных знаний, которые помогут оптимизировать медицинское обслуживание и бизнес-процессы.

 

Начните свой путь к ИИ

Этапы реализации ИИ

Создайте культуру инноваций

Создайте креативную среду, способствующую разработке новых подходов к решению проблем и трансформации организации.

Откройте новые возможности

Определите и устраните препятствия, мешающие эффективному сотрудничеству, обеспечив при этом соблюдение требований и безопасность.

Продемонстрируйте ответственность

Оцените влияние инновационных проектов, например клиническое качество, обслуживание клиентов и рентабельность инвестиций, чтобы продемонстрировать их сильные и слабые стороны, а также заручиться поддержкой всех заинтересованных лиц.

Проактивный подход

Поддержка медицинского обслуживания

Оснащенные искусственным интеллектом инструменты идеально подходят для анализа сложных данных, создаваемых в рамках современного клинического обслуживания. ИИ-решения позволяют специалистам быстро получать доступ к ценной информации из нескольких источников, включая медицинские записи врачей, медицинские снимки, показания датчиков постоянного мониторинга и многое другое, и применять полученные знания для принятия обоснованных решений о лечении пациентов.

Решения для машинного обучения, в состав которых входят инструменты ИИ, могут выявлять закономерности на основании данных о состоянии большого числа пациентов и организаций. С учетом этой информации руководители могут прогнозировать будущие потребности и принимать подготовительные меры. Это в особенности важно, поскольку организации здравоохранения стремятся отслеживать тенденции заболеваемости и удовлетворять потребности своего сообщества.

Стимулирование исследований

Улучшение подходов к проведению клинических исследований

ИИ может выявлять значимые взаимосвязи в необработанных данных и извлекать релевантную информацию, не упуская ни одной детали. ИИ помогает исследователям решать сложные проблемы, с которыми они вряд ли смогли бы справиться в одиночку.

ИИ может помочь исследователям в сфере естественных наук оптимизировать процесс клинической разработки, включая организацию данных, выбор места проведения, подбор персонала и мониторинг пациентов. Например, с помощью технологий ИИ разработчики протоколов уже на начальных этапах могут получить ценную информацию, имеющую отношение к предмету исследования, из реальных данных о пациентах. Таким образом, актуальную выборку данных о пациентах можно подготовить еще перед началом клинических исследований. Такая возможность предназначена не только для исследователей, но и для пациентов, которые нуждаются в лечении.

Решения

Решения Watson Health в сфере искусственного интеллекта