Будущее уже здесь 6 применений искусственного интеллекта в медицинской технологии

Будущее уже здесь 6 сфер применения искусственного интеллекта в медицинской технологии

Искусственный интеллект в Медтехе – это мощная сила, которая еще не полностью раскрыта. Statista прогнозирует, что к 2030 году глобальный рынок здравоохранения AI достигнет значения в $188 миллиардов, по сравнению с всего лишь $11 миллиардов в 2021 году. Этот экспоненциальный рост доказывает трансформационный потенциал технологий. От роботов-помощников в хирургии до новаторских медицинских изображений, они значительно расширяют возможности человека. Давайте рассмотрим шесть примеров применения, которые идеально демонстрируют мощь AI в Медтехе.

Роботизированная хирургия

Робот-помощник в хирургии – один из самых убедительных примеров применения AI в Медтехе. Хирургические роботы, такие как система da Vinci, позволяют хирургам проводить инвазивные операции с большой точностью, гибкостью и контролем. Искусственный интеллект, интегрированный в такие платформы, значительно расширяет возможности врачей и приносит пользу пациентам.

AI может анализировать данные о тысячах прошлых роботизированных операций, чтобы определить оптимальные методы. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать закономерности в хирургическом процессе и результатах, разрабатывать новые подходы и помогать хирургам улучшать свои навыки. Во время операции роботы могут предоставлять навигацию в реальном времени, предотвращать случайные травмы и обеспечивать большую последовательность.

AI также облегчает непрерывное обучение до, во время и после операции. Он может оценивать анатомию пациента по медицинским изображениям и настраивать хирургические планы соответственно. Во время операции AI может отслеживать движения инструментов и предоставлять обратную связь хирургу и больнице.

• «Лауреаты не принимаются на лапу в генеративном искусственном интеллекте»
• Дубай начинает испытания такси-роботов
• «Мобильное приложение с игрой на двух языках с целью предотвращения деменции»

Роботы AI преодолевают ограничения человека по скорости, точности и надежности. Например, интеллектуальная система может интегрировать и интерпретировать изображения с разных областей одновременно. Это создает всеобъемлющий панорамный вид на операционную область для хирурга. Кроме того, искусственный интеллект не знает усталости, которая влияет на человеческих хирургов.

Роботизированная хирургия может расширить доступ к услугам экспертов за счет стандартизации процедур. Однако разработчикам необходимо обеспечить объективные наборы данных и прозрачность в принятии решений AI.

Протезы, активируемые AI

Еще один пример применения AI в Медтехе – это передовые протезы. Благодаря этому новшеству люди-инвалиды вновь обретают подвижность и ловкость. Позволяя протезам интерпретировать нейральные сигналы и соответствовать им, AI превращает эти устройства в естественное продолжение тела пользователя.

Одно из ключевых применений – использование компьютерного зрения и AI для того, чтобы протезные руки автоматически распознавали и регулировали захват объектов. Например, исследователи из Ньюкаслского университета разработали бионическую руку, которая может идентифицировать предметы с помощью камеры и соответствующим образом менять захват без участия пользователя. Этот пример применения AI в Медтехе представляет собой значительное усовершенствование по сравнению с ручным управлением миоэлектрическими протезами.

AI также обладает потенциалом в расшифровке сигналов от периферического нервного интерфейса для верхних конечностных протезов. По сравнению с поверхностными электромиографическими сенсорами, имплантированные электроды обеспечивают более четкие нервные импульсы. AI-алгоритмы теперь могут надежно трансформировать эти сигналы в плавные многопроходные движения протезной руки. Таким образом, люди-инвалиды получают действительно отзывчивые протезы.

Нижнечелюстные протезы также используют AI для более органичной локомоции. В тесном сотрудничестве с учеными лидеры промышленности создают бионические ноги, использующие AI и встроенные сенсоры, чтобы приспосабливаться к разным типам поверхностей и регулировать походку пользователя в реальном времени.

Однако остаются серьезные проблемы с обратной связью от чувствительности, подготовкой пользователей, затратами и доступностью. Сотрудничество между исследователями, производителями и государственными органами является важным условием для того, чтобы сделать новаторские протезы AI доступными по приемлемой цене. Такие инновации могут помочь миллионам ампутантов по всему миру вернуть свои возможности и независимость.

Медицинское изображение

Когда речь идет о текущем состоянии искусственного интеллекта в области медицины, медицинское изображение – один из первых примеров, который приходит в голову. Обучая алгоритмы на больших наборах данных медицинских снимков, системы искусственного интеллекта могут автоматизировать рутинные задачи и раскрывать инсайты, недоступные только человеческому глазу. Благодаря этому, радиология и забота о пациентах достигли нового уровня.

Сканирование снимков на наличие аномалий является одним из основных применений искусственного интеллекта в медицинской технологии. Алгоритмы машинного обучения быстрее выявляют аномалии, например, потенциальные опухоли, чем радиологи, изучающие снимки по одному. Это позволяет диагностировать и лечить заболевания на более ранних стадиях.

Кроме сканирования, искусственный интеллект применяется для анализа сложностей болезни. Он может отслеживать изменения в злокачественных опухолях, которые недоступны по размеру и форме. Техники, такие как оптоакустика, оценивают уровни оксигенации опухолей, раскрывая активные или метастатические участки. Это помогает профессионалам принимать решения в клинической практике. Искусственный интеллект также может использоваться для контроля за здоровьем пациентов и прогнозирования возможных проблем путем поиска паттернов в биомаркерах.

Для реализации полного потенциала искусственного интеллекта требуются обширные наборы данных для обучения надежных алгоритмов. Однако, совместное использование данных затруднено в условиях фрагментированных систем здравоохранения. Методы, такие как федеративное обучение, позволяют моделям безопасно использовать данные отдельных учреждений. С ответственной реализацией, оснащенное искусственным интеллектом изображение может ускорить диагностику, улучшить лечение и снизить затраты, тем самым преобразовывая современную медицину.

Оптимизация клинических рабочих процессов

Крупная часть искусственного интеллекта в медицинской технологии связана с оптимизацией рабочих процессов, будь то больница или частная клиника. В современных учреждениях искусственный интеллект помогает персоналу выполнять все критические задачи быстро и эффективно. Анализируя паттерны в клинических и операционных данных, умные системы обнаруживают неэффективности и узкие места. Это приводит к улучшению рабочих процессов, разумному распределению ресурсов и повышению производительности.

Например, искусственный интеллект может оптимизировать планирование пациентов и управление запасами для сокращения времени ожидания и затраты. Интеллектуальные системы планирования учитывают потребности пациентов, доступность ресурсов и клиническую срочность для улучшения потока пациентов. Управление запасами, оснащенное искусственным интеллектом, предотвращает нехватку поставок и нарушение хода хирургических процессов.

CensisAI2 демонстрирует, как искусственный интеллект улучшает рабочие процессы в обработке стерильных материалов. Эта интеллектуальная платформа повышает производительность и пропускную способность в процессах стерилизации. Отслеживая обработку наборов и производительность техников, она выявляет пробелы и предоставляет аналитические данные для принятия лучших решений. В течение шести месяцев использования время, потраченное на ожидание хирургических наборов, сокращается на 25%.

В целом, оптимизация рабочих процессов с использованием искусственного интеллекта в областях, таких как хирургия, диагностика и администрирование, обещает существенное увеличение эффективности и экономических выгод. Однако, эффективное функционирование этих систем требует надежных и беспристрастных наборов данных. Руководители здравоохранения должны приоритезировать благополучие пациентов перед прибылью или эффективностью. Только в этом случае искусственный интеллект действительно оптимизирует клинические и деловые операции и повышает удовлетворенность пациентов.

Интеллектуальная автоматизация

Интеллектуальная автоматизация – еще одна часть ИИ в медтехнологиях. Она улучшает здравоохранение, освобождая врачей от повторяющихся административных задач. Это позволяет клиницистам уделять свои знания более значимому уходу за пациентами и оправданным принятием решений.

Одно из основных применений – автоматизация документации и медицинских записей. ИИ-технологии распознавания речи могут быстро транскрибировать разговоры между врачом и пациентом в структурированные текстовые заметки. НЛП анализирует и извлекает смысловую информацию для заполнения электронных медицинских записей и рецептов. Этот метод экономит время врачей и улучшает точность по сравнению с ручным вводом данных.

Интеллектуальные системы планирования используют алгоритмы для оптимизации назначений на основе срочности, ресурсов и потребностей пациентов. Они могут отмечать отмены и предлагать оптимальное перепланирование для максимизации эффективности клиники. Автоматические напоминания также могут снизить количество пропусков. Вместе эти подходы к автоматизации упрощают клинические рабочие процессы.

В области выставления счетов, ИИ может извлекать соответствующие коды процедур и диагностические данные из медицинских карт для автоматической обработки кодирования и претензий. Это поможет решить сложности и проблемы в медицинском биллинге – важной части административы в здравоохранении. Однако, чтобы предотвратить завышение и предубеждение, здравоохранительные учреждения должны обеспечить строжное тестирование и этические гарантии использования алгоритмов оптимизации доходов.

Ответственная реализация интеллектуальной автоматизации помогает работникам здравоохранения предоставлять более центрированный на человеке уход. Для этого сотрудников необходимо повышать квалификацию для выполнения задач более высокого уровня. Руководители в сфере здравоохранения должны обеспечивать надежные возможности профессионалов с помощью этих технологий, не полностью замещая специалистов-людей.

Удаленный мониторинг пациентов

Удаленный мониторинг пациентов проходит через новое возрождение благодаря ИИ и связанным с ним медтехнологиям. С помощью непрерывного сбора данных о пациентах через носимые устройства, датчики и приложения, а затем их анализа с помощью ИИ, удаленный мониторинг позволяет предоставлять высококачественный персонализированный уход. Развитие ИИ в медтехнологиях способствует этому преобразованию.

Прогресс в технологии датчиков и беспроводной связи привел к росту количества устройств, носимых пациентами, которые отслеживают витальные показатели, уровень активности, сон и многое другое. Эти устройства генерируют обширные биосигнальные данные на протяжении времени. Алгоритмы ИИ извлекают значимые клинические показатели из этих данных, чтобы обнаружить предупреждающие признаки и настроить уход.

Таким образом, интеллектуальные алгоритмы могут анализировать показатели вариабельности сердечного ритма, чтобы обнаружить нерегулярные ритмы, указывающие на проблемы с сердцем. Или они могут перекрестно проверять насыщение кислородом с данными об активности, чтобы уловить ранние признаки респираторного ухудшения. ИИ-система автоматически оповещает врачей о необходимости вмешательства.

Помимо анализа, ИИ также персонализирует устройства удаленного мониторинга пациентов для каждого индивидуального пациента. Он устанавливает нормализованные витальные показатели и биометрические характеристики и непрерывно корректирует пороги и профили для повышения точности и снижения ложных срабатываний.

Однако у удаленного мониторинга пациентов с поддержкой ИИ есть свои сложности, такие как соблюдение пациентами, конфиденциальность данных, предвзятость алгоритмов и неопределенность в регулировании. При этом все равно требуется внимательный контроль со стороны человека. Вдумчивое проектирование медтехнологий и прозрачный ИИ позволят удаленному мониторингу пациентов раскрыть свой потенциал, расширив качество ухода за пациентами за пределами больниц и прямо в их домах.

Вывод

ИИ в медтехнологиях имеет большой потенциал, но требует внимательного контроля. Учреждения, внедряющие интеллектуальные решения, должны обеспечить их этическую реализацию и постоянное совершенствование. Лидеры в области здравоохранения должны придерживаться принципов включительности, прозрачности и партнерства на каждом этапе внедрения. Компании, занимающиеся разработкой медтехнологий, сыграют важную роль в ответственном использовании ИИ – для помощи врачам, улучшения результатов для пациентов и повышения доступности качественного ухода.