Применение искусственного интеллекта в области медицины и здравоохранения

Инструменты искусственного интеллекта используются во всех областях здравоохранения, искусственный интеллект используется при выполнении повторяющихся заданий, анализе тестов, рентгеновских снимков, компьютерной томографии, вводе данных и других повседневных задачах, которые роботы могут выполнять быстрее и точнее, Искусственный интеллект используется всистемах поддержки решений, при наличии набора симптомов DXplain выдает список возможных диагнозов.

Искусственный интеллект в медицинских приложениях

Существует множество применений искусственного интеллекта в области медицины, таких как методы искусственного интеллекта в медицине, методы обработки медицинских сигналов и изображений, Медицинские экспертные системы, медицинские системы на основе машинного обучения, интеллектуальный анализ данных и открытие знаний в медицине.

ИИ используется в лабораторных информационных системах, Germwatcher предназначен для обнаружения, отслеживания и расследования инфекций у госпитализированных пациентов, Роботизированные хирургические системы, такие как роботизированная хирургическая система da Vinci, которая поставляется с роботизированными руками, точным движением и намагниченным зрением, она позволяет врачам проводить точные операции, которые были бы невозможны при полностью ручном подходе.

Искусственный интеллект окажет большое влияние на отрасль здравоохранения и на то, как компании, связанные со здравоохранением, используют искусственный интеллект.Redivus Health-это преобразующее мобильное приложение, используемое поставщиками медицинских услуг для предотвращения медицинских ошибок, предлагая как поддержку принятия клинических решений во время критических медицинских событий, так и документирование этих событий в электронном виде в режиме реального времени.

Искусственный интеллект в здравоохранении

Эхокардиограммы могут создавать звуковые волны, чтобы нарисовать картину сердца, по которой кардиологи могут определить, есть ли у пациента какое -либо заболевание сердца, это стандартный тест для проверки проблем с клапанами или камерами нашего центрального органа, врожденного порока сердца или одышки или боли в груди в связи с сердцем.

От 2 до 3 миллионов случаев рака кожи без меланомы и 132 000 случаев рака кожи с меланомой происходят ежегодно во всем мире, цифровые технологии здравоохранения, такие как приложения для смартфонов, такие как SkinVision, телемедицинские услуги, а также искусственный интеллект , находятся на переднем крае борьбы с широко распространенными заболеваниями.

Системы искусственного интеллекта используются для реанимации, интенсивной терапии находятся Battlegrounds для жизни человека, поскольку каждая минута на счету, пациенты мониторинг 24/7 с армией устройств, постоянно пищит прикроватные мониторы показывают артериального давления, частоты сердечных сокращений или каких-либо других жизненно важных функций пациента, машина заботится функции в легкие как можно лучше, а еще идет на сердце, хотя, эти инструменты обычно не подключен, они изолированы блоками в концерте ICU внимательности.

Компьютеры могут обнаружить рак молочной железы риск, алгоритм может поддержать врачей в случаях, когда грудное плотности не позволит четкий диагноз, искусственный интеллект поможет диагностировать патологи метастатического рака молочной железы, ИИ может не только помогать, но и радиологов, патологоанатомов в их борьбе против рака молочной железы, объединив усилия человека патологоанатом и глубокая система обученияс предсказаниями, человеческой ошибки стоимость уменьшилась на 85 % при выявлении метастатического рака молочной железы.

ИИ используется как Virtual медсестер, Молли цифровой медсестра, которая помогает людям контролировать состояние больного и последующие процедуры, от посещений врача, программа использует машинное обучение , чтобы поддержать пациентов, специализирующихся хронических болезней, некоторые приложения дают базовую информацию о здоровье и консультации для родителей больных детей, приложение отвечает на вопросы о лекарствах и могут ли симптомы требуют посещения врача.

Большинство приложений виртуальных помощников медсестер позволяют более регулярно общаться между пациентами и поставщиками медицинских услуг между посещениями офиса, чтобы предотвратить повторную госпитализацию или ненужные визиты в больницу, виртуальный помощник медсестры Care Angel может проводить проверки состояния здоровья с помощью голоса и искусственного интеллекта.

AiCure приложение может контролировать прием лекарств пациентом, смартфона веб-камеру в партнерстве с ИИ самостоятельно подтверждаете, что пациент принимает назначенные препараты и помогает им справляться с болезнью, чаще всего пользователи могли быть люди с серьезными заболеваниями, пациентам, которые склонны идти на консультацию, и участников клинических испытаний.

Интеллектуальные алгоритмы могут предсказывать риски самоубийства, некоторые ученые стремятся к тому, чтобы с помощью своей системы искусственного интеллекта , разработанной для раннего выявления депрессивного поведения и снижения риска возникновения тяжелых психических заболеваний, машинное обучение добилось огромных успехов в автоматической диагностике заболеваний, сделав диагностику дешевле и доступнее.

Алгоритмы машинного обучения могут учиться видеть модели похожие на как врачи рассматривают их, машинное обучение полезно в областях, где данные диагностики врач осматривает уже оцифрованы, например, выявление рака легких или инсульта на основе КТ, в оценке риска внезапной сердечной смерти или других сердечных заболеваний на основе ЭКГ и МРТ сердца образов, классификации поражений кожи, в коже изображений, поиск признаков диабетической ретинопатии в глаза изображения.

ИИ используется в диагностике, алгоритмы становятся все хорошо диагностики как отмечают эксперты, разница: алгоритм может делать выводы в доли секунды, и она может быть воспроизведена без лишних затрат во всем мире, только каждый, повсюду может иметь доступ к тем же качества ведущий эксперт в области лучевой диагностики, и по низкой цене.

Применение машинного обучения в диагностике предполагает сочетание нескольких источников данных (КТ, МРТ, геномика и протеомика, данные о пациентах и рукописные файлы). При оценке заболевания или его прогрессирования машинное обучение может помочь определить, какие характеристики указывают на то,что у пациента будет определенный ответ на конкретное лечение.

Роботы могут анализировать данные и  медицинские записи, чтобы направлять хирурга инструментом во время операции, что может привести к 21% снижение пациента пребывания в стационаре, робот-ассистированная хирургия является “малоинвазивные”, так что пациентам не нужно лечиться от больших разрезов, через искусственный интеллект, роботы могут использовать данные из предыдущих операций при разработке новых хирургических методов.

АИ-помощь роботизированная процедура вылилась в пять раз меньше осложнений по сравнению с хирургами, работающими в одиночку, робот был использован на глаз операцию впервые, и самые передовые хирургические роботы помогают врачам выполнять сложные процедуры больший контроль, чем традиционные подходы, кардиохирурги помощь Heartlander, миниатюрный робот может ввести небольшой разрез на груди, чтобы выполнить сопоставление и терапии по поверхности сердца.

ИИ можно использовать для автоматизации задач администрирования, машины могут помочь врачи, медсестры и другие медицинские работники сэкономить время на задачи, технологии, такие как голосовая связь в текст транскрипции могут помочь анализы, выписывать лекарства, и напишите примечания к карте ИИ зависит от мощности компьютеров, чтобы разгрести и осмыслить пачек электронных данных о больных—в том числе в возрасте, истории болезни, сведения о состоянии здоровья, результаты анализов, медицинские изображения, ДНК — последовательностей, и многие другие источники медицинской информации.

Анализа изображений является очень трудоемким для человека поставщиков, АИ ециэс на комплексное выявление закономерностей в этих пачек данных, и могут сделать это в масштабе и скорости за пределами человеческих возможностей, есть много типов, полученные в результате визуализации, таких как рентген, КТ, МРТ, и эхокардиограммы, но основная общность во всех этих методов визуализации, является огромное количество высококачественных данных для ИИ , чтобы хорошо работать, лучше иметь очень комплектов—нет данных недостающие цифры.