Дата: 11 жовтня 2024 року

Ресурс: TechTrend

Назва: Технології штучного інтелекту революціонізують охорону здоров'я: вплив машинного навчання

Останніми роками сектор охорони здоров'я зазнав трансформаційних змін завдяки інтеграції технологій штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (МН). Станом на 11 жовтня 2024 року численні дослідження та застосування демонструють, як ці технології перебудовують лікування пацієнтів, діагностику та операційну ефективність. Метою цієї статті є вивчення надзвичайних досягнень, що відбуваються завдяки ШІ та МН у медичних установах.

Алгоритми машинного навчання можуть аналізувати величезні обсяги даних на небачених швидкостях, значно підвищуючи точність діагностики. Наприклад, системи МН тепер здатні читати зображення радіології, виявляти шаблони та надавати аналіз, які можуть вислизати навіть від досвідчених професіоналів. Недавнє пилотне дослідження, проведене в Інституті Охорони Здоров'я, показало, що інструмент радіології на основі МН виявив ранні стадії раку легень із точністю 95%, перевершуючи традиційні методи значною мірою.

Крім того, системи моніторингу пацієнтів, підтримувані ШІ, з'явилися, що дозволяє проводити безперервну оцінку здоров'я. Носимі пристрої для відстеження життєвих ознак та біометричних даних тепер інтегровані з алгоритмами ШІ, що дозволяє вести щоденний моніторинг пацієнтів, особливо тих, хто страждає на хронічні захворювання, такі як діабет або хвороби серця. Ця технологія не лише сповіщає медичних працівників про потенційні надзвичайні ситуації, але й надає можливість пацієнтам піклуватися про своє здоров'я, створюючи персоналізовані плани на основі реальних тенденцій даних.

Ще одним помітним досягненням є використання чат-ботів на основі ШІ в охороні здоров'я. Ці розумні віртуальні помічники можуть відповідати на запитання пацієнтів, планувати зустрічі та тріажувати випадки, зменшуючи тим самим адміністративне навантаження на медичних працівників і спрощуючи досвід пацієнтів. Наприклад, чат-бот, розроблений компанією WellHealth, нещодавно був впроваджений у кількох лікарнях, щодня обробляючи понад 1000 запитів, що звільнило значний час для медичних працівників, щоб зосередитися на безпосередньому догляді за пацієнтами.

Інтеграція ШІ в відкриття лікарських засобів також є революційною. Традиційно, розробка нових медикаментів є тривалим і дорогим процесом, що часто займає більше 10 років. Однак машинне навчання може аналізувати молекулярні дані та швидко прогнозувати ефективність потенційних сполук. Дослідження BioPharma виявляє, що ШІ може скоротити термін розробки лікарських засобів до 50%, що значно вплине на те, як швидко нові препарати потраплятимуть на ринок і, врешті-решт, покращать результати для пацієнтів.

Незважаючи на численні переваги, широке всиновлення ШІ в охороні здоров'я не обходиться без викликів. Питання, пов'язані з конфіденційністю даних, етичними наслідками та необхідністю всебічних регуляторних рамок, є актуальними проблемами, які учасники повинні вирішити. Крім того, зростає потреба в підготовці медичних працівників для ефективного використання цих технологій, що забезпечить збереження людського нагляду разом із можливостями ШІ.

Оскільки ми дивимося в майбутнє, потенціал ШІ та МН у трансформації охорони здоров'я продовжує зростати. Організаціям потрібно йти в ногу з часом, інвестуючи в ці технології, зберігаючи пильність щодо етичних практик і конфіденційності пацієнтів. Співпраця між технологами, постачальниками охорони здоров'я та політиками буде вирішальною в навігації цих досягнень та забезпеченні їх використання на користь усіх.

Щоб дізнатися більше, ви можете прочитати оригінальну статтю на TechTrend [тут](https://techtrend.com/articles/ai-revolutionizes-healthcare).