По словам профессора Карин Верспур, руководителя Школы компьютерных наук Королевского королевского технологического института в Австралии, ИИ помогает точнее прогнозировать заболевания и персонализировать лечение.
Применение ИИ в здравоохранении постепенно становится бурно развивающейся глобальной тенденцией. Обсуждая этот вопрос, профессор Карин Верспур побеседовала с VnExpress о достижениях в этой области.
- Профессор, пожалуйста, проанализируйте тенденции применения ИИ в здравоохранении в мире?
- Если говорить о здравоохранении, то одной из наиболее зрелых областей использования ИИ является обработка изображений. Например, приложения компьютерного зрения, использующие машинное обучение, могут диагностировать и обнаруживать заболевания. Эта технология также используется для интерпретации результатов рентгенографии грудной клетки или классификации поражений кожи, которые могут быть признаками рака. Во многих больницах также используются роботизированные хирургические помощники, обладающие высокой точностью и эффективностью, которые оказывают поддержку хирургам с учетом особенностей каждого пациента.
Мы наблюдаем растущий прогресс в использовании ИИ для принятия клинических решений с использованием более разнообразных клинических данных. Например, данные, записанные в электронных медицинских картах, включая как структурированные данные (например, биомаркеры крови, показатели жизнедеятельности), так и неструктурированные данные (данные из заметок, отчетов, генетическая информация).
Еще одной заметной тенденцией является более широкое применение ИИ в клинических условиях. Вы можете увидеть устройства, которые могут помочь в клинической документации, автоматически делая заметки, клинические описания во время хирургических операций или записывая истории болезни пациентов во время консультаций с врачом.
Профессор Карин Верспур на третьем ежегодном вьетнамско-австралийском семинаре по сотрудничеству в целях продвижения Индустрии 4.0, состоявшемся 20 октября 2022 года. Фото: предоставлено персонажем
- Почему технологии обработки изображений оказывают столь сильное влияние на сферу здравоохранения?
- Это обусловлено спецификой сектора здравоохранения, в котором имеются более частые и систематические данные, чем многие другие типы клинических данных. В медицинской отрасли число устройств визуализации и производителей ограничено, поэтому данные достаточно однородны.
Кроме того, изображения хорошо подходят для современных алгоритмов искусственного интеллекта. Их можно рассматривать как абсолютно плотные пиксельные матрицы, то есть каждая ячейка матрицы имеет значение. Этот тип данных хорошо подходит для методов математического представления и анализа, которые могут выполнять методы ИИ.
Также имеется большой объем маркированных данных изображений, например, известные диагнозы, связанные с каждым изображением. Это означает, что реализовать контролируемое машинное обучение очень просто. Эти системы доказали свою высокую эффективность и в некоторых случаях работают наравне с экспертами-людьми, а в некоторых — даже лучше.
- В этой общей картине, как во Вьетнаме применяется ИИ в здравоохранении?
- В развивающихся странах внедрение программных систем, таких как электронные медицинские карты, может быть менее распространено. Эти страны также имеют меньший доступ к технологиям и медицинским ресурсам, что влияет на разработку некоторых приложений, полагающихся на электронный сбор данных.
Однако технологии и ИИ все еще могут принести значительную пользу пользователям в этих странах и Вьетнаме. ИИ привносит специализированные знания, даже если они недоступны на местном уровне. Вместо специализированных устройств для регистрации данных о состоянии здоровья можно использовать датчики на популярных устройствах, таких как мобильные телефоны и умные часы. Некоторые инструменты могут анализировать записи кашля для диагностики COVID-19 или обнаруживать мерцательную аритмию по сердечным ритмам, используя данные с этих устройств.
Умных помощников по вопросам здоровья можно задействовать через приложение, тем самым предоставляя пациентам возможность лучше контролировать свое здоровье.
- Каковы же препятствия на пути применения ИИ в здравоохранении?
- Основным препятствием для использования ИИ в принятии клинических решений является сбор данных от вьетнамцев. Любой инструмент ИИ должен быть адаптирован к конкретным характеристикам населения. То есть входные данные соответствуют данным, на которых обучалась модель.
Инструменты ИИ зачастую нелегко переносить из одного контекста в другой. Это означает, что для того, чтобы ИИ уверенно работал во вьетнамском контексте, инструменты необходимо адаптировать и оценить соответствующим образом в этом контексте. Для этого необходимы инвестиции в цифровую инфраструктуру в учреждениях здравоохранения Вьетнама. Инвестиции равноценны во всех аспектах: медицинские учреждения, электронные системы медицинских карт, обмен данными и механизмы связи между поставщиками медицинских услуг.
Более сложная задача заключается в выявлении проблем, которые необходимо решить в конкретных условиях Вьетнама, чтобы ИИ мог принести наибольшую пользу. Для этого необходимо сотрудничество между исследователями, новаторами в области ИИ и руководителями здравоохранения для выявления возможностей, расстановки приоритетов и привлечения инвестиций.
- Можете ли вы поделиться опытом Австралии в этой области?
- В Австралии COVID-19 ускорил внедрение цифровых медицинских технологий и усилил спрос на них. Карантины и ограничения вынудили людей обратиться к онлайн-медицине. Это изменило ландшафт здравоохранения, создав тенденцию использования технологий для поддержки здравоохранения и общего благополучия.
Эти изменения были замечены и поддержаны сообществом. Это привело к общенациональным обсуждениям — в правительстве и средствах массовой информации — о регулировании программного обеспечения как медицинского устройства, этике использования ИИ в медицинском контексте и ценности данных о состоянии здоровья как общественного ресурса. Несмотря на всю ценность этих данных, организациям необходимо уважать их конфиденциальность и конфиденциальность.
Я думаю, Вьетнам может извлечь уроки из этого опыта, а именно: вовлечь общественность и понять возможности, которые ИИ открывает в секторе здравоохранения. В конечном итоге от внедрения этих технологий выиграют пациенты и потребители. Но мы также будем опираться на их данные для их построения и оценки. Поэтому важно укреплять доверие к системам ИИ со стороны пациентов и поставщиков медицинских услуг.
Профессор Карин Верспур (крайняя слева) беседует с экспертами о потенциале ИИ. Фото: предоставлено персонажем
- Как вы прогнозируете будущее развитие ИИ в здравоохранении?
- Сегодня ИИ волнует людей больше, чем когда-либо. Ажиотаж вокруг ChatGPT и генеративного ИИ все больше и больше заинтересовывает пользователей в использовании искусственного интеллекта для решения бесчисленных проблем в бизнесе и жизни.
Применение ИИ в здравоохранении и благополучии не является исключением, и мы, безусловно, увидим рост инноваций в этой области. Я считаю, что появится много возможностей использовать ИИ для улучшения ухода за пациентами посредством мультимодальной интеграции данных и сложного прогностического моделирования.
ИИ помогает точнее прогнозировать результаты лечения пациентов и прогрессирование заболеваний, а также разрабатывать персонализированные планы лечения. Мы сможем использовать технологии для регистрации медицинской деятельности, тем самым предоставляя знания и доказательства эффективности лечения. Это приводит к дальнейшему улучшению практики — благотворному циклу, известному как Система обучения и здоровья.
Мы можем улучшить качество обслуживания пациентов, заранее предлагая этапы процесса лечения и предоставляя врачам правильную информацию для обоснования их решений. Мы даже можем улучшить качество обслуживания пациентов, используя ИИ, чтобы сделать взаимодействие с системой здравоохранения более «человечным». Например, поддержка подготовительных задач и регистрация документов, чтобы у врачей было больше времени для общения с пациентами. Некоторые инструменты перевода в реальном времени поддерживают многоязычную настройку, помогая переводить сложный медицинский язык в более понятную информацию, повышая эффективность общения с пациентами.
Пациенты получат больше самостоятельности в вопросах своего здравоохранения. Они также используют цифровые технологии для сбора, управления, анализа и интерпретации собственных данных о состоянии здоровья, что сделает их более информированными при взаимодействии с системой здравоохранения.
Минь Ту
Ссылка на источник
Комментарий (0)