Как изкуствения интелект помага в диагностицирането, прогнозирането, предотвратяването и лечението

Как изкуствения разсъдък оказва помощ в диагностицирането, прогнозирането, предотвратяването и лекуването на болести?

Емил Василев преди 4 минути 2 Сподели

Най-четени

АвтомобилиИван Давидов - 19:51 | 29.04.2023

5 електрички, които са въздух под налягане, и други 5, които си костват всеки евроцент

IT НовиниТеодора Александрова - 16:27 | 01.05.2023

DARPA трансформира фантазията на Никола Тесла за безжично предаване сила в действителност

НаукаЕмил Василев - 15:48 | 02.05.2023

Златната кръв: Рядката и мистериозна Rh-нулева кръвна група

Емил Василевhttps://www.kaldata.com/ Изкуственият разсъдък (ИИ) може да проучва големи количества медицински данни, с цел да разпознава модели или да открива аномалии; Чатботовете с ИИ се употребяват като виртуални здравни асистенти; ИИ може също по този начин да помогне на фармацевтичните учени да открият обещаващи лекарствени молекули;

През последните години изкуственият разсъдък трансформира доста промишлености и опазването на здравето не прави изключение.

Прилагането на технологиите на ИИ в опазването на здравето разрешава по-ефективни грижи за пациентите по доста способи. Например, като проучва огромни количества данни и медицински изображения за рекордно малко време, ИИ може да разреши по-бързи и по-точни диагнози и даже да предскаже болестта в някои случаи.

Ето и петте съществени метода, по които ИИ трансформира опазването на здравето:

1. Персонализирана медицина: по какъв начин ИИ приспособява лекуването към обособения човек

Персонализираната медицина, известна още като прецизна медицина е метод към опазването на здравето, който употребява генетичната конструкция на индивида, с цел да дефинира самостоятелен проект за предварителна защита на болесттите или приспособено лекуване с по-малко нежелани реакции.

ИИ може да помогне за персонализираната медицина, като проучва данните на пациентите в търсене на модели и корелации, които може да не са елементарно забележими за лекарите.

ИИ може да пояснява и генерира прозрения от геномни данни, биомаркери, медицински изображения и даже медицински досиета за малко време, като предлага процедури за предварителна защита и/или лекуване, които е по-вероятно да работят без затруднения.

Това може да помогне за възстановяване на вземането на клинични решения в прецизната медицина.

2. Прогнозен разбор: по какъв начин ИИ усъвършенства резултатите в опазването на здравето

Прогнозният разбор е тип разбор на данни, който употребява логаритми за машинно образование и статистически модели за прогнозиране на бъдещи събития въз основа на модели, открити в исторически данни.

В опазването на здравето прогнозният разбор може да се употребява за оценка на рисковете за здравето и прогнозиране на болести посредством разбор на медицински истории, генетични профили, фактори като метода на живот и други източници на данни.

След това лекарите могат да употребяват тази информация, с цел да подхващат по-точни превантивни ограничения за своите пациенти, като да вземем за пример самодейно да предлагат промени в метода на живот или постоянни прегледи. Например, въз основа на здравната или фамилната история на пациента може да се дефинира дали той е изложен на по-висок риск от развиване на диабет. След това лекарят може да предложи промени в хранителния режим и постоянни проучвания на кръвната захар, с цел да предотврати появяването на болестта или да го открие по-рано.

3. ИИ в откриването и създаването на медикаменти: нова епоха на успеваемост

При създаването на нови медикаменти един от първите критерии е да се ревизира дали лекарството взаимодейства с избран целеви протеин или рецепторна молекула. Ако то не дава отговор на този аршин, не си коства по-нататъшната му разработка. По същия метод, в случай че то взаимодейства с непредвидени протеини или рецептори, може да провокира нежелани странични реакции и по тази причина ще би трябвало да бъде променено, преди да бъде създадено по-нататък.

Ето за какво е значимо да се оцени какъв брой добре ще взаимодейства лекарството с целевия си протеин или рецептор посредством мярка, наречена афинитет на свързване с лекарствената цел (DTBA). ИИ може да помогне за прогнозиране на DTBA посредством анализиране на характерностите на лекарството и сходствата сред лекарството и неговия целеви протеин или рецептор.

ИИ може също по този начин да помогне за намирането на нови претенденти за медикаменти посредством виртуален скрининг на огромни бази данни от молекулярни и химични данни по отношение на целевия протеин или рецептор. ИИ може да симулира взаимоотношенията сред целевия протеин или рецептор и хиляди молекули на медикаменти, с цел да разпознава тези, които биха могли да работят най-добре при клинични изпитвания.

Като понижава броя на претендентите за медикаменти за по-нататъшно тестване и предвижда резултатите, ИИ форсира откриването и създаването на медикаменти и понижава обвързваните с тях разноски.

4. Виртуални здравни асистенти: по какъв начин ИИ трансформира грижите за пациентите

Напредъкът в разговорния ИИ разрешава на виртуалните здравни асистенти да поддържат връзка по-ефективно с пациентите. Задвижваните от ИИ виртуални здравни асистенти могат да задават въпроси, да ревизират признаци и да събират съответните медицински данни и елементи за лекаря, както и да насрочват срещи и да изпращат напомняния и други

Това е значимо за лекарите, които би трябвало да се съсредоточат върху по-специализирани отговорности и нямат време да се занимават с рутинни задания. Като поеме административната част от медицината, ИИ може да освободи повече време на лекарите за диагностициране и лекуване на пациентите.

Макар че ИИ не може да размени срещата с лекар-човек или визитата в Спешна помощ, в случай че обстановката го изисква, виртуалните здравни асистенти, задвижвани от ИИ могат да решат проблемите на пациента, свързани със здравето му по неотложен метод. Те са предопределени да проучват медицински данни и да дават персонализирани здравни препоръки, с цел да оказват помощ на пациентите да се оправят с избрани положения.

По този метод те биха могли да оказват помощ за попречване на затруднения при пациенти с хронични болести, които изискват постоянно наблюдаване, или даже вероятно да спасят живота на пациенти, които живеят в отдалечени региони и не могат да стигнат незабавно до болница.

5. ИИ и здравната образна диагностика: бъдещето на диагностиката

Медицинските образни проучвания, като рентгенови лъчи, компютърна томография (КТ), ядрено-магнитен резонанс (ЯМР) и ултразвук са значими принадлежности за диагностициране и наблюдаване на редица разнообразни здравословни положения, само че тълкуването на резултатите може да отнеме доста време, а качеството им може да бъде друго при другите снабдители на здравни услуги.

Алгоритмите, основани на изкуствен интелект могат да проучват огромни количества данни от изображения и да разпознават модели и аномалии по-бързо, а от време на време даже по-точно от лекарите. Например, те могат да съпоставят няколко изображения и да откриват фини промени, които биха останали незабелязани от лекарите, и които може би биха посочили, че индивидът развива рак, сърдечносъдови болести или други животозастрашаващи положения.

Това може да докара до по-бързи диагнози или до по-ранно разкриване на болестта, което може да е от значително значение за повишение на успеваемостта на лекуването и за избавяне на човешки живот.

Алгоритмите с изкуствен интелект могат също по този начин да правят оценка медицинските изображения и да ги класифицират, като приоритизират тези, които изискват по-спешно внимание, и тези, които може да са по-малко рискови. Тази автоматизация на процеса може да помогне за усъвършенстване на потреблението на ресурсите за образна диагностика и за понижаване на времето за очакване на пациентите.

Въпреки всички тези преимущества ИИ не е идеален. Той може да допусне неточности, по тази причина би трябвало да бъде следен. И най-важното: липсват му уменията за взаимоотношение с хората, а и също по този начин не може да размени човешката преценка. Поради това ИИ евентуално няма да измести лекарите скоро, само че евентуално ще продължи да им оказва помощ във от ден на ден медицински задания, защото към този момент е посочил, че е кадърен да дава решения, които да подкрепят откриването, предварителната защита и лекуването на болести.