5 начина, по които изкуствения интелект направи революция в здравеопазването

• Изкуственият интелект (ИИ) може да анализира огромни количества медицински данни, за да разпознава модели или да открива аномалии;
• Чатботовете с ИИ се използват като виртуални здравни асистенти;
• ИИ може също така да помогне на фармацевтичните учени да открият обещаващи лекарствени молекули;

През последните години изкуственият интелект трансформира много индустрии и здравеопазването не прави изключение.

Прилагането на технологиите на ИИ в здравеопазването позволява по-ефективни грижи за пациентите по много начини. Например, като анализира големи количества данни и медицински изображения за рекордно кратко време, ИИ може да позволи по-бързи и по-точни диагнози и дори да предскаже заболяването в някои случаи.

Ето и петте основни начина, по които ИИ променя здравеопазването:

1. Персонализирана медицина: как ИИ адаптира лечението към отделния човек

Персонализираната медицина, известна още като прецизна медицина е подход към здравеопазването, който използва генетичната структура на индивида, за да определи индивидуален план за превенция на заболяванията или адаптирано лечение с по-малко нежелани реакции.

ИИ може да помогне за персонализираната медицина, като анализира данните на пациентите в търсене на модели и корелации, които може да не са лесно забележими за лекарите.

ИИ може да тълкува и генерира прозрения от геномни данни, биомаркери, медицински изображения и дори медицински досиета за кратко време, като препоръчва процедури за превенция и/или лечение, които е по-вероятно да действат без усложнения.

Това може да помогне за подобряване на вземането на клинични решения в прецизната медицина.

2. Прогнозен анализ: как ИИ подобрява резултатите в здравеопазването

Прогнозният анализ е вид анализ на данни, който използва алгоритми за машинно обучение и статистически модели за прогнозиране на бъдещи събития въз основа на модели, открити в исторически данни.

В здравеопазването прогнозният анализ може да се използва за оценка на рисковете за здравето и прогнозиране на заболявания чрез анализ на медицински истории, генетични профили, фактори като начина на живот и други източници на данни.

След това лекарите могат да използват тази информация, за да предприемат по-точни превантивни мерки за своите пациенти, като например проактивно да препоръчват промени в начина на живот или редовни прегледи. Например, въз основа на медицинската или семейната история на пациента може да се определи дали той е изложен на по-висок риск от развитие на диабет. След това лекарят може да предложи промени в хранителния режим и редовни изследвания на кръвната захар, за да предотврати появата на заболяването или да го открие по-рано.

3. ИИ в откриването и разработването на лекарства: нова ера на ефективност

При разработването на нови лекарства един от първите критерии е да се провери дали лекарството взаимодейства с определен целеви протеин или рецепторна молекула. Ако то не отговаря на този критерий, не си струва по-нататъшната му разработка. По същия начин, ако то взаимодейства с непредвидени протеини или рецептори, може да предизвика нежелани странични реакции и затова ще трябва да бъде променено, преди да бъде разработено по-нататък.

Ето защо е важно да се оцени колко добре ще взаимодейства лекарството с целевия си протеин или рецептор чрез мярка, наречена афинитет на свързване с лекарствената цел (DTBA). ИИ може да помогне за прогнозиране на DTBA чрез анализиране на характеристиките на лекарството и сходствата между лекарството и неговия целеви протеин или рецептор.

ИИ може също така да помогне за намирането на нови кандидати за лекарства чрез виртуален скрининг на големи бази данни от молекулярни и химични данни спрямо целевия протеин или рецептор. ИИ може да симулира взаимодействията между целевия протеин или рецептор и хиляди молекули на лекарства, за да идентифицира тези, които биха могли да работят най-добре при клинични изпитвания.

Като намалява броя на кандидатите за лекарства за по-нататъшно тестване и прогнозира резултатите, ИИ ускорява откриването и разработването на лекарства и намалява свързаните с тях разходи.

4. Виртуални здравни асистенти: как ИИ променя грижите за пациентите

Напредъкът в разговорния ИИ позволява на виртуалните здравни асистенти да общуват по-ефективно с пациентите. Задвижваните от ИИ виртуални здравни асистенти могат да задават въпроси, да проверяват симптоми и да събират съответните медицински данни и детайли за лекаря, както и да насрочват срещи и да изпращат напомняния и др.

Това е важно за лекарите, които трябва да се съсредоточат върху по-специализирани задължения и нямат време да се занимават с рутинни задачи. Като поеме административната част от медицината, ИИ може да освободи повече време на лекарите за диагностициране и лечение на пациентите.

Макар че ИИ не може да замени срещата с лекар-човек или посещението в Спешна помощ, ако ситуацията го изисква, виртуалните здравни асистенти, задвижвани от ИИ могат да решат проблемите на пациента, свързани със здравето му по незабавен начин. Те са предназначени да анализират медицински данни и да предоставят персонализирани здравни съвети, за да помогнат на пациентите да се справят с определени състояния.

По този начин те биха могли да помогнат за предотвратяване на усложнения при пациенти с хронични заболявания, които изискват редовно наблюдение, или дори евентуално да спасят живота на пациенти, които живеят в отдалечени райони и не могат да стигнат веднага до болница.

5. ИИ и медицинската образна диагностика: бъдещето на диагностиката

Медицинските образни изследвания, като рентгенови лъчи, компютърна томография (КТ), ядрено-магнитен резонанс (ЯМР) и ултразвук са важни инструменти за диагностициране и наблюдение на редица различни здравословни състояния, но тълкуването на резултатите може да отнеме много време, а качеството им може да бъде различно при различните доставчици на здравни услуги.

Алгоритмите, базирани на изкуствен интелект могат да анализират големи количества данни от изображения и да идентифицират модели и аномалии по-бързо, а понякога дори по-точно от лекарите. Например, те могат да сравняват няколко изображения и да откриват фини промени, които биха останали незабелязани от лекарите, и които може би биха показали, че човекът развива рак, сърдечносъдови заболявания или други животозастрашаващи състояния.

Това може да доведе до по-бързи диагнози или до по-ранно откриване на заболяването, което може да е от съществено значение за повишаване на ефективността на лечението и за спасяване на човешки живот.

Алгоритмите с изкуствен интелект могат също така да оценяват медицинските изображения и да ги класифицират, като приоритизират тези, които изискват по-спешно внимание, и тези, които може да са по-малко опасни. Тази автоматизация на процеса може да помогне за оптимизиране на използването на ресурсите за образна диагностика и за намаляване на времето за чакане на пациентите.

Въпреки всички тези предимства ИИ не е съвършен. Той може да допусне грешки, затова трябва да бъде контролиран. И най-важното: липсват му уменията за взаимодействие с хората, а и също така не може да замени човешката преценка. Поради това ИИ вероятно няма да измести лекарите скоро, но вероятно ще продължи да им помага във все повече медицински задачи, тъй като вече е показал, че е способен да предоставя решения, които да подпомагат откриването, превенцията и лечението на заболявания.