Искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений, медицинской визуализации и здравоохранении

АИ программные алгоритмы помогитедоступ к огромным массивам данных пациента и изображений, машинного обучения, программного обеспечения могут глотать медицинских учебников и руководств и ознакомиться с примерами клинических случаев, АИ имеет преимущество анализа сотен редких элементов из архивов, чтобы стать опытным в чтении них и определить правильный диагноз, в отличие от человеческого разума, она всегда остается свежей в компьютер на уме.

Искусственный интеллект в здравоохранении

ИИ помогает быстро отсеивать огромное количество больших данных и предлагает немедленной поддержки принятия клинических решений для надлежащего использования критериев, лучший тест или томография сделать диагностику или предложить дифференциальных диагнозов, искусственный интеллект будет ставить диагнозы и заменить врачей, он найдет ключ, актуальные сведения по уходу за пациентом и изложить его в краткой, легко усваиваемой форме.

Искусственный интеллект (ИИ) помогает врачам, его также называют глубоким обучением, машинным обучением или искусственными нейронными сетями, программное обеспечение для машинного обучения служит очень опытным клиническим помощником, который улучшает уход за пациентами и делает рабочий процесс более эффективным.

Системы ИИ выбирают соответствующие эмпирические схемы противомикробной терапии чаще, чем врачи, они могут снизить потребление антибактериальных средств широкого спектра действия в отделении интенсивной терапии и при статистическом увеличении чувствительности к противомикробным препаратам среди изолятов Pseudomonas, Acinetobacter spp. и Enterobacteriaceae.

Электронные медицинские записи (EMR) могут собирать все виды данных о пациенте, включая данные визуализации, отчеты об обследованиях и процедурах, лабораторные показатели, отчеты о патологии, формы сигналов, данные, автоматически загружаемые с имплантируемых электрофизиологических устройств, данные, передаваемые из самих систем визуализации и диагностики, а также информацию, введенную в EMR, прием, выписка и передача (ADT), информационная система больницы (HIS) и программное обеспечение для выставления счетов.

Пациенты могут загружать свои данные и изображения к их ЭМК, это будет включать в себя изображения, снятые с их телефонов вещей, как пораженное место исцеления, чтобы уменьшить необходимость в лицо последующие посещения офиса, он также будет включать в лечение отслеживание артериального давления и потеря веса, сахара в крови, антикоагулянтов МНО и другой бытовой мониторинг результатов тестирования и отслеживания активности из приложения, носимые устройства и развивается Интернет вещей (IoT), чтобы помочь в поддержании здоровых пациентов.

Преимущества ИИ в радиологии

Искусственный интеллект в радиологии может помочь врачам принимать решения об уходе за своими пациентами, Компьютерные системы были разработаны,чтобы помочь врачам выбирать соответствующие рентгенологические процедуры и формулировать точные диагнозы . Искусственный интеллект ценен для радиологов и патологов, стремящихся повысить производительность и точность.

Данные медицинской визуализации являются одним из богатейших источников информации о пациентах, При этом мегапиксель за мегапикселем данных, упакованных в результаты рентгеновских снимков, томографии, МРТ и других методов тестирования, расчесывание изображений с чрезвычайно высоким разрешением может быть сложной задачей для самого опытного клинического специалиста.

Инструменты ИИ может выполнять лучше, чем человеческие врачи на выявление особенностей изображения быстро и точно измерять различные структуры сердца может выявить индивидуальный риск развития сердечно-сосудистых заболеваний или выявить проблемы, которые необходимо решать с помощью хирургического вмешательства или медикаментозного лечения, автоматизация выявления отклонений в общ-приказал методы обследования, такие как грудь рентгеновских лучей, может привести к быстрому принятию решений и меньшим количеством диагностических ошибок.

Использование искусственного интеллекта для определения увеличения левого предсердия по рентгеновским снимкам грудной клетки может исключить другие проблемы с сердцем или легкими и помочь поставщикам услуг выбрать подходящее лечение для пациентов. Аналогичные инструменты ИИ могут использоваться для автоматизации других задач измерения, таких как анализ аортального клапана, измерение угла карины и диаметра легочной артерии.

Применение ИИ к данным визуализации может помочь определить утолщение определенных мышечных структур, таких как стенка левого желудочка, или отслеживать изменения кровотока в сердце и связанных с ним артериях.Алгоритмы могут автоматически заполнять отчеты, экономя время для врачей-людей, и определять измерения или значения, которые квалифицируются как аномальные.

Перелом типа сложно обнаружить на стандартных изображений, а инструменты ИИ может быть более вероятно, чтобы увидеть тонкие изменения в изображения, которые могут указывать на нестабильность, которая требует хирургического вмешательства, позволяя беспристрастные алгоритмы, чтобы просматривать изображения в травматологических больных может способствовать тому, что все повреждения были учтены и получать уход, необходимый для получения положительного результата.

Алгоритм ИИ может оценивать рентгеновские снимки и другие изображения на предмет наличия помутнений, указывающих на пневмонию, а затем предупреждать поставщиков о потенциальных диагнозах, чтобы ускорить лечение. ИИ может помочь идентифицировать пациентов с высоким риском при подозрении на пневмоторакс, особенно когда радиологи отсутствуют.

Искусственный интеллект может помочь определить приоритетность типа и тяжести пневмоторакса, что может изменить срочность лечения, ИИ также может помочь поставщикам контролировать пациентов с течением времени, Медицинская визуализация используется в рутинных профилактических скринингах на наличие рака, такого как рак молочной железы и рак толстой кишки.

Для пациентов с установленным ракомИИ может способствовать выявлению злокачественных новообразований, которые распространились, Экстранодальное распространение (ЕСЕ) рака связано с плохим прогнозом и часто обнаруживается только во время операции, ИИ может быть полезен при раке головы и шеи, раке предстательной железы, колоректальном раке и раке шейки матки.

ИИ-алгоритмы смогут читать медицинские снимки, похожие на врачей, выявляя закономерности, системы искусственного интеллекта обучены, используя огромное количество экзаменов, чтобы определить, какие нормальной анатомии похоже на сканы компьютерной томографии, магнитно-резонансной томографии (МРТ), УЗИ или ядерной визуализации, то ненормальных случаях они используются для подготовки глаз система ИИ , чтобы выявлять аномалии, похожие на компьютер автоматизированного обнаружения программного обеспечения (САПР).

Система искусственного интеллекта вызоветвсе соответствующие данные, относящиеся к предшествующей истории болезни сердца, информацию о аптеках, касающуюся лекарств, специфичных для ХОБЛ, сердечной недостаточности, ишемической болезни сердца и антикоагулянтов, предыдущих грудных или сердечных процедур, Последние результаты лабораторных исследований, инесколько отчетов о патологии, которые касаются образцов, взятых из грудной клетки.

Система ИИ будет вызывать пatient истории из предыдущих докладах или электронных медицинских карт, которые могут быть важны для потенциальных причин боли в груди также быть собранным А. И. и отображены в этой с связи вся информация (например, история высокого кровяного давления, ишемической завалов, истории курения, до тромбоэмболия легочной артерии, рак, имплантируемых устройств или тромбоз глубоких вен).

ИИ используется в предыдущих исследованиях по визуализации грудной клетки, информации о результатах кардиологического исследования, лекарствах, которые пациент принимает в настоящее время, истории болезни пациента, связанной с ХОБЛ, и истории курения, которая может быть связана с их текущим обследованием, недавними лабораторными отчетами, встречами с онкологическими пациентами, включая химиотерапиюи лучевую терапию.

ИИ улучшает чтение радиологии, а не заменяет радиологов, ИИ требует больших данных, огромных вычислительных мощностей, мощных алгоритмов, широких инвестиций и большого количества переводов и интеграции с точки зрения программирования, прежде чем его можно будет коммерциализировать, радиологи используют методы искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют компьютерам диагностировать заболевания.

Преимущества CDSSs (Компьютеризированная система поддержки принятия решений)

CDSS используется для принятия разумных решений о лечении противомикробными препаратами и для оказания помощи программе управления противомикробными препаратами в выявлении пациентов для возможного вмешательства, системы поддержки принятия решений (DS) основаны на искусственном интеллекте (ИИ), они могут улучшить диагностические показатели рентгенологов.

Системы поддержки принятия решений можно использовать такие методы, как продукционные системы, искусственные нейронные сети, гипертекст, байесовские сети, и доказательной, инструменты ИИ может помочь в принятии решений в диагностической радиологии, так как эти системы стали частью обычной клинической помощи, важно, чтобы радиологов понять сильные и слабые стороны каждого типа инструмент поддержки принятия решений для того, чтобы улучшить точность диагностики.

Электронные системы поддержки принятия решений яповышаю безопасность пациентов за счет уменьшения ошибок в приеме лекарств и нежелательных явлений, а также улучшения заказа лекарств и тестов, CDSS повышает качество медицинской помощи за счет увеличения времени, доступного врачам для непосредственного ухода за пациентами.

CDSSsi повышает эффективность оказания медицинской помощи за счет снижения затрат за счет более быстрой обработки заказов, сокращения дублирования тестов, уменьшения побочных эффектов и изменения моделей назначения лекарств более дешевыми, но одинаково эффективными непатентованными марками.

Компьютеризированные системы поддержки принятия решений (CDSS) повышают качество оказания медицинской помощи, быстрое расширение использования электронных медицинских карт и автоматизированных систем наблюдения открывают возможности для использования CDSS в программах управления противомикробными препаратами, однако возможности доступных в настоящее время систем весьма разнообразны.

Электронные системы поддержки принятия решений предлагаютавтоматическое предоставление соответствующих, персонализированных экспертных консультаций, экспертных знаний и рекомендаций, основанных на современных знаниях о передовой практике, ониспособствуют повышению качества медицинской помощи, ониподдерживают медицинское образование и обучение, они могут помочь преодолеть проблемы неэффективного кодирования данных.

Электронные системы поддержки принятия решений могут быть рентабельными после первоначальные капитальные затраты и затраты на обслуживание, они спредложением немедленной обратной связи с пациентами, если интегрирована с Эми, они могут помочь в рационализации документооборота и будет способствовать более эффективному сбору данных, они могут предложить аудита и поддержки научных исследований, они ссобой поддержание и улучшение консистенции ухода, они сподачи клинической информации в любое время, в любом месте, где оно необходимо.

Искусственный интеллект и машинное обучение захватили индустрию здравоохранения по мере того, как эти инновационные аналитические стратегии становятся более точными и применимыми к различным задачам, ИИ все больше помогает раскрывать скрытые идеи в принятии клинических решений, подключать пациентов к ресурсам для самостоятельного управления и извлекать смысл из ранее недоступных, неструктурированных ресурсов данных.

Недостатки

Электронные системы поддержки принятия решений имеют потенциальный «убойный» эффект, они могутвосприниматься как угроза клиническому суждению, их можносчитать слишком негибкими, способствуют чрезмерной зависимости от программного обеспечения, ограничивают свободу мышления клиницистов.

Электронные системы поддержки принятия решений дifficult оценить – отсутствие общепринятых стандартов оценки, они могут занять много времени, чтобы использовать, может приводить к удлинению клинической встреч и создать дополнительную работу, неопределенными и непроверенные этической и правовой статус, расходы на техническое обслуживание, поддержку и обучение, необходимые после первоначальные затраты, клиницист опыт и воображение не могут быть продублированы на компьютере приложения.