{"id":14279,"url":"\/distributions\/14279\/click?bit=1&hash=4408d97a995353c62a7353088166cda4ded361bf29df096e086ea0bbb9c1b2fc","title":"\u0427\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435: \u0432\u044b\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435?","buttonText":"","imageUuid":""}

Искусственный интеллект в медицине: применение и перспективы

Искусственный интеллект уже водит машины, отвечает на звонки, пишет тексты и рисует картины. А как насчет медицины? Отвечаем: в этой области он тоже набирает обороты и постепенно превращается в важного помощника медицинского персонала. Внедрение систем на базе ИИ – один из ключевых трендов современного здравоохранения. В этой статье мы расскажем, как в этом направлении развивается медтех рынок и как использовать ИИ в медицине и здравоохранении.

Медтех и искусственный интеллект

Медтех, или медицинские технологии, – это применение гаджетов и сервисов в здравоохранении. Сюда можно отнести приложения, информационные сети и другие разработки, которые могут использовать пациенты и врачи. Вот задачи, в которых могут быть полезны медицинские технологии:

По прогнозам Deloitte, к 2022 году объем расходов на мировом рынке здравоохранения достигнет $10,059 трлн. Частный пример современных медицинских технологий – это искусственный интеллект, который сейчас активно внедряется в здравоохранение. Например, рынок ИИ-приложений в области медицины вырос в десять раз с 2014 года:

Источник: PwC

Применение ИИ в медицине

Данные о пациентах

Информация о пациентах может храниться в десятках клиник и медицинских карточек. Это усложняет сбор анамнеза и постановку диагноза. Интерпретация анализов, тестов и снимков тоже может быть недостаточно точной из-за объема данных. Даже если у врача на руках находится вся необходимая информация, он не всегда может правильно ее интерпретировать и заметить каждую деталь. От этого могут зависеть жизни пациентов.

Google Deepmind Health анализирует симптомы и предлагает несколько диагнозов. Результаты поиска основаны на миллионах страниц научной информации, которые содержат даже самые малоизвестные заболевания. Сервис MedClueRx анализирует симптомы и не просто диагностирует болезнь, но и выбирает максимально безопасные и эффективные препараты в зависимости от особенностей пациента.

Диагностика

Системы с искусственным интеллектом позволяют распознавать заболевания даже на ранней стадии. Например, сервисы Zebra Medical Vision и Arterys помогают врачам-диагностам сосредоточиться на общении с пациентами и избавиться от необходимости вглядываться в мельчайшие детали снимков легких и УЗИ сердца.

Такие типы ИИ-программ могут использовать не только врачи, но и пациенты. Сервис 23andMe анализирует генетическую информацию и рассказывает пользователю о его предках. Стартап Sophia Genetics использует генетические данные для выявления предрасположенности к определенным заболеваниям. Так пациенты корректируют свой образ жизни, а врачи выбирают наиболее вероятные диагнозы.

Создание лекарств

Разработка вакцины и последующие клинические исследования – это долгие и дорогостоящие процессы. ИИ может уменьшить время на разработку новых лекарств в несколько раз, анализируя молекулярные структуры существующих препаратов и предлагая новые согласно заданным требованиям. Например, в 2019 году компания Insilico Medicine таким образом создала несколько вариантов лекарств для лечения мышечного фиброза. Для этой задачи алгоритмам понадобился 21 день, после чего ученые отобрали наиболее подходящие варианты препаратов и за 25 дней провели тест на лабораторных животных. Таким образом, понадобилось 46 дней для выбора подходящего лекарства. Однако традиционный процесс разработки лекарств занимает около 8 лет и стоит фармкомпаниям несколько миллионов долларов. Новые технологии дают надежду на то, что с их помощью мы сможем быстрее получить лекарства от болезней, которые сегодня не поддаются лечению: рассеянный склероз, болезнь Альцгеймера и другие.

Автоматизация процессов

Дисбаланс и дефицит медицинских кадров высшего и среднего звена был во всем мире еще до вспышки коронавируса. По данным Всемирной Организации Здравоохранения, чтобы люди во всем мире имели доступ к услугам здравоохранения к 2030 году, странам с низким уровнем дохода нужно еще 18 миллионов медицинских работников. В дальнейшем ситуация, скорее всего, не стабилизируется из-за роста населения, старения общества и изменения клинической картины заболеваний. Эти факторы только повысят спрос на высококвалифицированных медицинских работников и усложнят доступ к медицинской помощи. Поэтому инновационные технологии должны содержать в себе искусственный интеллект и базу знаний в предметной области. Так они освободят врачей от рутинных повседневных задач: внесение информации в медкарту, детальный анализ большого массива данных из истории болезней и т.д. Благодаря этому медработники сконцентрируют время и усилия на решении серьезных диагностических вопросов и выборе лечения. Современные ИИ-технологии могут помочь системе здравоохранения повысить удовлетворенность пациентов и медицинского персонала, снизить стоимость медицинских услуг и улучшить качество медицинской помощи.

Онлайн-консультации

О популярности телемедицины мы уже говорили в статье про медтех тренды 2021. Удаленные консультации расширяют доступ к качественной медицинской помощи, особенно в малонаселенных пунктах, где в ней нуждаются больше всего. Кроме того, онлайн-консультации предоставляет возможность снизить затраты на здравоохранение и получить второе мнение по результатам исследований, чтобы уточнить диагноз и план лечения. ИИ делает телемедицину значительно удобнее. Он применяется для удаленной диагностики, сбора медицинских показателей и работы с информацией о пациентах.

Например, в нашем приложении для докторов Primu.Online планируется внедрить ИИ для анализа симптомов и перевода записей приёмов в текстовый формат. А в Google уже разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. Так врачи могут избежать рутинных задач и сложностей диагностики, чтобы сосредоточиться на лечении.

Например, В Google разработали алгоритм, который по фотографии сетчатки глаза выявляет диабетическую ретинопатию. Так врачи могут избежать рутинных задач и сложностей диагностики, чтобы сосредоточиться на лечении.

Над телемедицинскими приложениями работают многие крупные компании, например, Сбер. Приложение СберЗдоровье использует искусственный интеллект для распознавания симптомов. Перед онлайн-консультацией оно предполагает диагнозы и исходя из этого советует клиенту врача. Это снижает нагрузку на медицинских работников, при этом позволяя пациентам более внимательно отслеживать свое состояние.

Перспективы применения ИИ

На рынок медтеха входят крупные игроки: Google, Apple, Microsoft. Их продукты с использованием ИИ улучшают точность диагнозов, доступность врачей и систематизацию медицинских данных. Преимущество этих больших компаний в наличии средств и квалифицированных сотрудников. Это позволяет им создавать комплексные продукты, которые включают не доступные ранее возможности. Например, Google Health – это сервис, объединяющий разнообразные услуги как для пациентов, так и для врачей. С помощью ИИ он помогает предотвратить слепоту, выявить рак груди на ранней стадии, поддерживать психическое здоровье и т.д.

Однако новейшим технологиям сейчас противопоставлены их дороговизна и недоверие людей к машинам. Кроме того, многим развивающимся странам для внедрения искусственного интеллекта в медицину не хватает оборудования и средств. Следовательно, чтобы удовлетворить аудиторию, нужно создавать оптимальные продукты. Например, более простые и дешевые ИИ-системы сделают медицину доступнее, а качественный маркетинг и положительные отзывы убедят клиентов в пользе искусственного интеллекта. Это отличный шанс нащупать правильный подход к аудитории и занять прибыльную нишу. Кроме того, согласно исследованиям, рынок ИИ в медицине будет стремительно расти в ближайшие несколько лет:

Источник: McKinsey and Company

За искусственным интеллектом будущее, и оно наступает уже сегодня. Мы в Azoft стремимся использовать все возможности новейших технологий. Наш отдел RnD разрабатывает и использует искусственный интеллект, машинное обучение и нейронные сети для решения задач в области медицины и не только. Напишите нам на [email protected] с идеей проекта – мы будем рады внести вклад в развитие медтеха вместе с вами.

0
1 комментарий
LongLifeLab Ventures

Добрый вечер. Могли бы вы поделиться первоисточником на исследование mckinsey? Интересно его изучить

Ответить
Развернуть ветку
-2 комментариев
Раскрывать всегда