Как машинное обучение меняет правила игры в сфере здравоохранения?

Машинное обучение способствует значительным улучшениям и инновациям в сфере здравоохранения. Он ускоряет достижения в области клинических операций, разработки лекарств, хирургии и управления данными.

Пандемия Covid-19 еще больше подтолкнула сектор здравоохранения к активному внедрению этой современной технологии.

Что еще более важно, пациенты получат наибольшую пользу, поскольку технология может улучшить результаты их здоровья, анализируя для них лучшие планы лечения. ML позволяет более точно выявлять заболевание на ранней стадии, что помогает сократить количество повторных госпитализаций в больницы и поликлиники.

В этой статье мы узнаем об основных применениях машинного обучения в здравоохранении и о том, как эта технология переопределяет отрасль благодаря своим исключительным преимуществам.

Давай начнем!

Основные области применения машинного обучения в здравоохранении

Технологии машинного обучения, от повышения эффективности больниц до постановки точного диагноза, оказались благом для отрасли здравоохранения. Вот несколько основных приложений машинного обучения в сфере здравоохранения, которые помогут лучше взаимодействовать с пользователями и увеличить доход.

Персонализация лечения

Предложение персонализированного лечения — один из ключевых вариантов использования машинного обучения в сфере здравоохранения. Это позволяет организациям здравоохранения предоставлять персонализированный уход за пациентами, анализируя историю болезни, симптомы и тесты пациентов. Используя машинное обучение в медицине и здравоохранении, врачи могут разрабатывать индивидуальные методы лечения и назначать лекарства, направленные на конкретные заболевания у отдельных пациентов.

Благодаря ML организации здравоохранения также могут получить доступ к анализу на основе электронных медицинских карт пациента. Это помогает врачам быстрее принимать решения о том, какое лечение лучше всего подходит пациенту.

Кроме того, машинное обучение в здравоохранении может помочь врачам выяснить, готов ли пациент к необходимым изменениям в лечении. Это помогает с самого начала подобрать правильное лечение.

Обнаружение мошенничества

По данным Министерства юстиции США, 3% исков о медицинском обслуживании в стране являются мошенническими. Это превращается в сто миллиардов долларов ежегодной потери. Используя модели машинного обучения , отрасль здравоохранения может обнаруживать недействительные заявки до того, как они будут оплачены, и ускорять утверждение, обработку и оплату действительных заявок. Помимо выявления мошенничества со страховкой, ML также предотвращает кражу данных пациентов.

Ведущие организации здравоохранения, такие как Harvard Pilgrim Health, используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для искоренения мошенничества в сфере здравоохранения. Они используют системы обнаружения мошенничества на основе машинного обучения для выявления претензий и выявления подозрительного поведения.

Выявление заболеваний на ранних стадиях

Есть много заболеваний, которые нужно выявлять на ранних стадиях, чтобы определить план лечения и помочь пациентам обеспечить себе хороший образ жизни.

Комбинация контролируемых и неконтролируемых алгоритмов в рамках машинного обучения обеспечивает лучшую помощь врачам в раннем выявлении заболеваний. ML сравнивает новые данные со старыми данными о конкретном заболевании, и если симптомы вызывают тревогу, врачи могут принять соответствующие меры.

Роботизированная хирургия

Хирургические роботы на базе машинного обучения произвели революцию в хирургии с точки зрения точности и скорости. Эти системы могут выполнять сложные хирургические процедуры с меньшей кровопотерей, побочными эффектами или болевым риском. Кроме того, послеоперационное восстановление проходит намного быстрее и легче.

Медицинский центр Маастрихтского университета — один из лучших примеров машинного обучения в здравоохранении. Он использует хирургического робота с питанием от ML для наложения швов на мелкие кровеносные сосуды толщиной не более 0,03 миллиметра.

Используя машинное обучение в медицине и здравоохранении, специалисты и хирурги получают доступ к информации в режиме реального времени и сведениям о текущем состоянии здоровья пациента. Это, в свою очередь, позволяет поставщикам медицинских услуг принимать разумные решения до, во время и после процедур, чтобы обеспечить наилучшие результаты. Прочтите здесь, чтобы узнать, как будущее работы будет формироваться роботами .

Анализ ошибок в рецептах

Только в США от 5000 до 7000 человек ежегодно умирают из-за ошибок в рецептах. Эти ошибки часто возникают из-за несовершенных интерфейсов электронных медицинских карт — врачи выбирают не те препараты из выпадающего меню или путаются в дозировках. В таких случаях технологии машинного обучения могут стать спасением.

Модели ML анализируют исторические данные EHR и сравнивают с ними новые предписания. Те рецепты, которые отклоняются от типичных шаблонов, помечаются флажками, чтобы врачи могли их просмотреть и скорректировать.

Например, Brigham and Women's Hospital использует систему на основе машинного обучения для выявления ошибок в рецептах. За год система выявила 10 668 потенциальных ошибок, 79% из которых имели клиническое значение, поэтому больнице удалось сэкономить 1,3 миллиона долларов на расходах, связанных со здравоохранением.

Наряду с экономией средств система обнаружения ошибок на основе машинного обучения повышает качество медицинской помощи, предотвращая передозировку лекарств и риски для здоровья.

[Также читайте: Руководство по оптимизации EHR для повышения эффективности вашего медицинского обслуживания ]

Помощь в клинических исследованиях и испытаниях

Клинические исследования и испытания являются дорогостоящими и длительными процессами. Для этого есть веская причина — новые лекарства и медицинские процедуры должны быть проверены на безопасность, прежде чем они будут широко использоваться. Однако бывают случаи, когда раствор нужно выпустить как можно быстрее — как в случае с вакцинами от COVID-19.

К счастью, алгоритмы машинного обучения могут сократить этот процесс. Эти алгоритмы могут помочь определить лучшую выборку для испытания, собрать больше точек данных, проанализировать текущие данные от участников испытания и уменьшить ошибки, связанные с данными.

Открытие и создание лекарств

Это одно из основных преимуществ машинного обучения в здравоохранении . ML имеет возможность открывать новые лекарства, которые имеют большую экономическую ценность для фармацевтики, больниц и новых способов лечения пациентов. Это также делает процесс создания лекарств более быстрым и чрезвычайно рентабельным.

Atomwise — одна из таких фармацевтических компаний, использующая суперкомпьютеры, которые выводят терапию из баз данных молекулярной структуры. В 2015 году Atomwise использовала свою технологию глубокого обучения, чтобы выяснить, какие лекарства на рынке можно переработать для лечения вируса Эбола. Они успешно нашли два препарата, которые могли помочь снизить риски эпидемии.

Анализ, на который ушло бы несколько лет, был проведен за один день благодаря технологии Atomwise ML.

[Также читайте: как цифровая трансформация меняет отрасль здравоохранения ?]

Автоматическая диагностика изображений

Больницы и клиники используют машинное обучение для распознавания аномалий в различных видах медицинских изображений , таких как МРТ или рентгеновские снимки. Распознавание изображений помогает врачам диагностировать инфекции печени и почек, опухоли, улучшать прогноз рака и многое другое.

Лучшим примером визуального восприятия на основе ML является инструмент, используемый университетской больницей UVA. Используя алгоритмы машинного обучения , инструмент анализирует изображения биопсии детей, чтобы отличить глютеновую болезнь от экологической энтеропатии, делая это так же надежно, как и врачи.

Теперь, когда мы рассмотрели ключевые приложения машинного обучения и варианты использования машинного обучения в отрасли здравоохранения, давайте углубимся в проблемы внедрения технологий машинного обучения, актуальных для отрасли здравоохранения.

Проблемы внедрения машинного обучения в здравоохранении

Широкое внедрение инновационных технологий, таких как AI и ML, сопряжено с рядом проблем. От отсутствия данных о качестве до безопасности пациентов — существует ряд препятствий для отрасли здравоохранения, использующих программное обеспечение и технологии на основе машинного обучения.

Итак, давайте посмотрим на них:

Безопасность пациентов

Решения, принимаемые алгоритмами машинного обучения, полностью зависят от данных, на которых они были изучены. Если ввод ненадежен или неверен, результат также будет неверным. Ошибочное решение может нанести вред пациенту или даже стать причиной его смерти.

Отсутствие качественных данных

Результаты, которые вы получаете от алгоритмов машинного обучения, зависят от качества вложенных в них данных. К сожалению, медицинские данные не всегда так точны и стандартизированы, как это часто требуется. Есть пробелы в записях, неточности в профилях и другие сложности. Итак, прежде чем применять инструмент машинного обучения, вам нужно потратить время на сбор, очистку, проверку и структурирование данных для его целей.

Вопросы конфиденциальности

Еще одна ключевая проблема внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в здравоохранении заключается в объеме собираемых данных, содержащих секретную или конфиденциальную информацию. Это, в свою очередь, требует принятия дополнительных мер безопасности. Поэтому крайне важно найти подходящую компанию по разработке программного обеспечения для машинного обучения, которая может предложить ряд вариантов безопасности для обеспечения надлежащей обработки данных ваших клиентов.

Будущее машинного обучения в здравоохранении

Будущее машинного обучения в сфере здравоохранения выглядит блестящим. Несмотря на некоторые проблемы, машинное обучение уже улучшает опыт пациентов, медицинскую практику врачей и операции фармацевтической промышленности. А путешествие только началось. По данным Grand View Research , ожидается, что глобальные ИИ и МО на рынке здравоохранения будут расширяться со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 38,4% с 2022 по 2030 год.

Растущие наборы данных цифровой информации, связанной со здоровьем пациентов, растущий спрос на персонализированную медицину и растущий спрос на снижение расходов на лечение являются одними из основных движущих сил роста рынка.

Кроме того, в ближайшие годы могут появиться запрограммированные роботы, которые будут помогать врачам в операционной. Технологии машинного обучения в здравоохранении позволяют врачам минимизировать риск во время операций, вникая в мельчайшие детали лечения.

Машинное обучение в сфере здравоохранения также позволяет проводить «виртуальную биопсию» и продвигает инновационную область радиомики. Использование инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта для получения информации может создавать более быстрые и точные оповещения для поставщиков медицинских услуг.

ИИ и машинное обучение в здравоохранении также могут заранее предупреждать о таких состояниях, как судороги или сепсис, которые часто требуют интенсивного анализа очень сложных наборов данных.

Использование машинного обучения для оценки рисков, поддержки принятия клинических решений и раннего оповещения — вот некоторые важные области развития этого революционного подхода.

Машинное обучение, несомненно, расширит свою базу в здравоохранении в ближайшие годы. Следовательно, медицинские работники и клиницисты должны начать использовать машинное обучение в своих интересах.

Как Appinventiv может помочь вашему бизнесу внедрить машинное обучение?

В Appinventiv наша команда профессионалов может помочь разработать индивидуальные программные решения на основе машинного обучения с учетом ваших бизнес-целей в области здравоохранения. Наши технические знания и опыт в отрасли могут помочь вам воплотить ваше видение в жизнь.

Одним из наших успешных проектов в этой области является приложение YouCOMM, разработанное для связи пациентов в больнице с медсестрами для оказания медицинской помощи в режиме реального времени. Система позволяет пациентам звонить/уведомлять персонал с помощью жестов головы или голосовых команд.

С момента запуска приложения более 5 сетей больниц в США используют решение YouCOMM.

Если вы также ищете услуги по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта и машинного обучения или хотите понять , как машинное обучение используется в здравоохранении , свяжитесь с нашими экспертами. Мы можем помочь вам внедрить машинное обучение в решения для здравоохранения и удовлетворить ваши потребности наиболее технологичным способом.