Искусственный интеллект вторгается во все области индустрии здравоохранения: кабинет осмотра, диагностика, прогноз, варианты лечения и исключения, управление HMO, пособия на медицинское страхование и т. Д. В следующий раз, когда вы пойдете в кабинет врача, обратите внимание, сколько данных они собирают. вы! ⁃ Редактор TN
Пациент страдает от болей в животе, а также от симптомов в нетипичных местах, что затрудняет диагностику. Проницательный осмотр выявляет причину: необычная форма аппендицита. Однако, кредит не идет к радиологу. Вместо этого машина изображений, созданная с использованием технологии искусственного интеллекта, которая может опираться на знания десятков миллионов подобных сканирований, распознает аномалию и ставит диагноз.
Этот сценарий больше не является научной фантастикой. Стремясь сократить расходы и повысить производительность, производители медицинского оборудования и технологические компании все чаще вкладывают средства в ИИ. Несколько таких систем уже существуют, и в ближайшие несколько лет их рост может возрасти, особенно в области диагностических изображений.
«Основываясь на нашем анализе возможностей искусственного интеллекта, а также на обсуждениях с руководителями и отраслевыми экспертами, мы видим ряд приложений по всему спектру здравоохранения, от профилактики до диагностики, до наблюдения», - говорит Майкл Джанглинг, глава Morgan Stanley Research's Медицинская команда техников и услуг.
В недавнем отчете Джанглинг и его коллеги обнаружили, что, несмотря на препятствия на пути разработки и развертывания MedTech AI, включая вопросы, касающиеся правил и конфиденциальности данных пациентов, успешное внедрение AI на местах может повысить производительность, снизить затраты на лечение. и стимулировать рост по всей цепочке создания стоимости в здравоохранении.
По оценкам Morgan Stanley, мировой рынок искусственного интеллекта в здравоохранении может вырасти с 1.3 млрд. Долл. США сегодня до 10 млрд. Долл. США 2024, увеличившись в годовом исчислении на 40%. Инвесторам могут предоставить крупные медтехнические компании и поставщики оборудования, а также провайдеры технологий искусственного интеллекта и новые разрушители стартапов.
AI, Машинное обучение и MedTech
ИИ стремится имитировать человеческие когнитивные процессы, такие как обучение и рассуждение с помощью алгоритмов и больших наборов данных. Наиболее популярным методом является машинное обучение, при котором модель обучается на основе набора данных, например, при сканировании кишечника миллионов пациентов, для независимого анализа и классификации новых наборов данных. Чем сложнее и больше объем данных, тем больше расширяются когнитивные способности модели.
Медицинский ИИ обладает огромным потенциалом - от управления диализом до оптимизации дозирования пациентов до раннего выявления заболеваний. Однако многое зависит от мощности и дизайна самого ИИ. «Сроки внедрения MedTech с поддержкой искусственного интеллекта, вероятно, будут определяться ощутимыми экономическими выгодами от продукта, простотой использования и интеграции в существующие рабочие процессы», - говорит Джанглинг.
Мы все еще на ранних стадиях. С относительно скромными развертываниями ИИ, такими как вспомогательный интеллект, который помогает сократить ручные процессы и простые, но повторяющиеся задачи, такие как планирование встреч, оставляя квалифицированному медицинскому персоналу больше времени для специализированной и приносящей доход работы.
Более продвинутые формы ИИ могут помочь медицинским специалистам в принятии решений, оценивая диагностические изображения и создавая планы лечения. Эта форма ИИ, известная как машинное обучение без учителя, может оценивать необработанные неструктурированные данные и искать закономерности. «Такая функциональность может привести к значительному повышению производительности, особенно в клинических условиях, где количество высококвалифицированных специалистов ограничено», - говорит Джанглинг.
В конечном итоге ИИ может выполнять такие задачи, как диагностика, без участия пользователя, но такие сценарии остаются далеко впереди.
wpDiscuz