Како се користи вештачката интелигенција во медицината

Најважниот снабдувач на интелигентни медицински решенија е IBM, кој го разви својот познат супер компјутер Вотсон. Статистичките податоци покажуваат дека сите информации, на еден или друг начин поврзани со здравјето на луѓето, се дистрибуираат според изворите во следниот сооднос: 10% - медицинска евиденција на пациентот, 30% - генетика, 60% - надворешни извори, вклучително и научни написи.

Секоја година се објавуваат околу 700 илјади научни статии кои содржат информации за ефективни методи за лекување на разни болести. Лекарот едноставно не е во можност да анализира таков обем на податоци при поставување на дијагноза и избор на метод на лекување. И тука Вотсон доаѓа на помош. Поради својата голема моќност, овој супер компјутер е во состојба да анализира милиони извори на податоци и да го избере најсоодветниот метод на третман во секој случај.

4867204876294736 2346 - Како се користи вештачката интелигенција во медицината

Минатата година, IBM се здоби со 30 милијарди различни медицински слики за обука на Вотсон, купувајќи го Merge Healthcare за една милијарда долари. На ова може да се додадат околу 1 милиони анонимни електронски медицински досиеја што IBM ги доби по преземањето на стартапот „Екскрикори“.

Најпознатата медицинска апликација на Вотсон е проектот Вотсон за онкологија. Ефективноста на овој проект може да се види од следниот пример. Според статистичките податоци, во болниците во САД, точноста на назначувањето на оптимален третман по дијагностицирање на рак на белите дробови е околу 50%. Во IBM Watson, овие бројки достигнуваат 90%.

Во овој случај, техниката на третман може да се прилагоди во зависност од промената на ситуациите. Откако внесете информации за состојбата на промената на пациентот од iPad (на пример, крвта на пациентот се зголемува во макрот), лекарот ќе добие ажурирана дијагноза од Вотсон за 30 секунди со ажуриран курс на лекување. Можете да дознаете повеќе за проектот Вотсон за онкологија од следното видео.

Како што забележавме во претходната статија за суперкомпјутерот Вотсон, голем број медицински центри и болници во моментов учествуваат во проектот Ватсон за онкологија. Ова, на пример, Меѓународната болница Бумрунград (Тајланд), Newујоршкиот центар за проучување на човечкиот геном, како и неколку други организации.

И во 2015 година, Роберт Меркел, потпретседател на IBM Watson Health, рече дека IBM е подготвен да му понуди на Вотсон решение за онкологија за руската медицина. Павел Шкlyудов, водачот на одделот IBM Razumnaya Planet во Централна и Источна Европа за решенија за јавниот сектор, смета дека е можна имплементација на овој проект во домашната Медуница, но за тоа е потребно време и дополнителен напор.

Покрај проектот Вотсон за онкологија, суперкомпјутерот IBM се користи и во други области на медицината. На пример, Американското здружение за срце склучи договор со IBM за модернизирање на принципите за откривање и лекување на кардиоваскуларни болести.

Значително ги намалува трошоците за користење на јавниот облак Вотсон Облак Ватсон. Во овој случај, медицинските институции не треба да одвојуваат огромен буџет за набавка и одржување на овој уред со повеќе сервери. Услугите Облак Вотсон можат да ги користат специјалисти од различни земји. Роберт Меркел, раководител на Вотсон Здравство, во 2015 година рече дека, доколку е потребно, таков облак може да се распореди во рускиот центар за податоци, набvingудувајќи ги нашите закони и спецификите на јазикот.

Во поново време, Вотсон направи пријател (или конкурент) во областа на медицинската дијагностика. На почетокот на 2016 година, Google објави отворање на медицинска линија како дел од програмата за развој на проектот DeepMind. За примената на суперкомпјутерот на Гугл во медицинската област, можете да дознаете од ова видео.

Првата задача што лежи на рамениците на DeepMind е дијагнозата на бубрежна инсуфициенција. За таа цел, Гугл потпиша договор со Националната здравствена служба, кој овозможи пристап до скоро 1.6 милиони истории на пациенти. Учејќи од овие податоци, DeepMind стана ефикасен во дијагностицирање на бубрежна инсуфициенција врз основа на жалби на пациентите и резултатите од тестовите.

АИ песни

Врз основа на АИ, програмерите ослободуваат услуги за следење на пациентите. Лекарите и научниците ги испитуваат резултатите и потоа спроведуваат клинички испитувања.

Научниците од Институтот за технологија во Масачусетс, заедно со специјалисти од Централната болница од истата држава, создадоа АИ систем за следење на човечкиот сон. Ги следи радио сигналите што се рефлектираат од некоја личност, ги анализира пулсот, стапката на дишење и е во состојба да разликува отстапувања од нормата. Развојот ќе им помогне на лекарите од далечина да го прегледаат спиењето на пациентите и, доколку е потребно, да го прилагодат.

АИ во медицината

  • На ниво на дизајн: предвидување на болеста, идентификување на групи пациенти со висок ризик од заболување, организација на превентивни мерки.
  • На ниво на производство: автоматизација и оптимизација на процесите во болниците, автоматизација и зголемена дијагностичка точност.
  • На ниво на промоција: управување со цените, намалување на ризикот за пациентите.
  • На ниво на обезбедување услуги: прилагодување на терапијата и составот на лекови за секој поединечен пациент, употреба на виртуелни асистенти за изградба на пат на пациентот во клиника или болница.

Главна статија: Вештачка интелигенција во радиологија

Особеноста на вештачката интелигенција е дека оваа технологија е способна за „учење“. И додека корисникот работи со неа, таа станува попаметна. Во медицината, АИ се користи за многу намени:

  • дијагностика
  • Протоколи за дизајн и третман на лекови
  • Автоматизација на рутински процеси
  • Мониторинг на пациентот
  • Препознавање на медицински слики (МНР слики, наоди од ултразвук, кардиограми, итн.).

Прилично ветувачка опција за употреба на вештачка интелигенција во здравствената индустрија е развој на лични медицински асистенти. Таквите асистенти се обични мобилни апликации кои работат врз основа на машинско учење. Тие ги препознаваат гласовните и текстуалните пребарувања на корисниците и, анализирајќи ја нивната база на податоци за болести, издаваат разни препораки.

Покрај издавањето препораки за лекување, апликацијата ви овозможува да закажете состанок со лекар или да направите стандарден преглед, контактирајќи некој од лекарите во реално време (12 часа на ден, 6 дена во неделата). Исто така, апликацијата е во состојба редовно да проверува информации од уреди што се носат (на пример, да ги следи фазите на спиење и отчукувањата на срцето).

Цената на претплатата на услугата Вавилон е околу 10 американски долари месечно. Сепак, вреди да се напомене дека според сегашниот британски закон, апликацијата нема право да постави официјална дијагноза. Затоа, ако пациентот ги опише симптомите на грип, тогаш ќе му се препорача да купува лекови во аптека, кои се издаваат без рецепт, или да закажете состанок со лекар. Во случај на сериозни симптоми, на пациентот ќе му бидат дадени препораки да оди на клиника или да повика брза помош.

Научниците активно ја развиваат идејата за користење на вештачка интелигенција за подобрување на квалитетот на анализите. Во поново време, вработените на Универзитетот во Калифорнија, Лос Анџелес развија иновативен алгоритам за откривање на клетки на рак. Резултатите од истражувањето се објавени во списанието Scientific Reports. Во рамките на развиениот метод, активно се користат нов вид микроскоп и вештачка интелигенција, кои ги анализираат добиените информации.

Развојот користи наносекунден ласерски пулсен и аналогно-дигитален конвертер, кој ви овозможува да снимате слики од стотици илјади крвни клетки во секунда. Ласерските импулси овозможуваат да се потенцираат индивидуални крвни клетки со прилично јасен квалитет на сликата.

АИ предвидува

Во 2018 година, американското медицинско списание Анестезиологија ги објави резултатите од студијата за вештачка интелигенција, корисна во методите на хируршко лекување. Написот се занимава со алгоритам за машинско учење за предвидување на хипотензија за време на операцијата. АИ ги анализирала податоците на повеќе од илјада пациенти, кои поминале вкупно скоро 10 илјади часа на операционата маса. Тој научил да предвидува аномалии 15 минути пред да се појават со 84% точност, со истите - за 10 минути, а од 87% - за 5 минути.

Квентус - систем за следење на болниците од истиот старт. Тој ги следи постапките на клиентите од евидентирање во регистарот до испуштање, знае како да предвиди влошување на благосостојбата на пациентите, анализирајќи ја нивната состојба. Исто така, со помош на оваа ВИ, Клиниката за милост го намали бројот на непотребни тестови за 4% во текот на 40 месеци врз основа на слични поплаки на клиентите.

Решението за машинско учење на vвион ги идентификува пациентите со ризик од повторно прием во болницата во рок од 30 дена по отпуштањето. Покрај тоа, дава препораки за здравствена заштита и превенција на болести.

АИ истражува

Фармацевтските гиганти како Санофи или Новартис прибегнуваат кон почетни компании кои развиваат медицински иновации за да бараат нови лекови. Производителот на биохемикалии Рош ја купи Flatiron Health, компанија која користи машинско учење за обработка на податоци.

Од 2012 година, стартувањето на „Атомјуз“ користи нервни мрежи за да бара поефикасни формули за лекови. Неговиот систем за длабоко учење AtomNet проверува 10 милиони хемиски соединенија дневно, предвидувајќи кои најдобро ќе комуницираат. Сличен алгоритам користи и биофармацевтската компанија Berg Health.

Пронајдените соединенија можат да бидат ефикасни во борбата против причината за болеста, но тоа не гарантира дека човечкото тело ќе реагира добро на нив. Медицинскиот центар NorthShore, меѓу другото, се занимава со фармакогеномика - го проучува влијанието на лековите врз индивидуални луѓе како дел од проектот MedClueRx. Системот одредува кои лекови се погодни за одреден пациент со епилепсија, заразни болести, депресија, гастроинтестинални заболувања.

Научното списание Nature Microbiology минатата година објави статија за VarQuest. Тој е во состојба да открие 10 пати повеќе варијации на антибиотици отколку пред да се најде за цело време на слични барања.

Заклучок

„Медицинскиот футурист“ Берталан Меско еднаш рече дека вештачката интелигенција е стетоскоп од 21 век. Тој имплицираше дека на почетокот медицинската заедница не сакаше да препознае толку едноставен инструмент како стетоскоп. Потребни беа неколку децении за лекарите да започнат да го користат. Истата работа се случува со АИ: некој го користи до можниот степен, додека некој се плаши од тоа.

Сепак, технологиите на вештачка интелигенција, машинско учење и нервни мрежи во голема мера го поедноставуваат животот на лекарите и нивните одделенија. Иновациите во медицината овозможуваат попрецизно дијагностицирање на болести, побрзо наоѓање лекови и следење на пациентите. И ова е само мал дел од можностите што АИ ги донесе во здравствениот сектор.

Detonic - уникатен лек кој помага во борбата против хипертензијата во сите фази од нејзиниот развој.

Detonic за нормализација на притисокот

Сложениот ефект на растителните компоненти на лекот Detonic на theидовите на крвните садови и автономниот нервен систем придонесуваат за брзо намалување на крвниот притисок. Покрај тоа, оваа дрога спречува развој на атеросклероза, благодарение на уникатните компоненти кои се вклучени во синтезата на лецитин, аминокиселина која го регулира метаболизмот на холестерол и спречува формирање на атеросклеротични плаки.

Detonic не зависност и синдром на повлекување, бидејќи сите компоненти на производот се природни.

Детални информации за Detonic се наоѓа на страницата на производителот www.detonicnd.com.

Tatyana Jakowenko

Главен уредник на Detonic онлајн магазин, cardiolогист Јаковенко-Плахотнаја Татјана. Автор на повеќе од 950 научни статии, вклучително и во странски медицински списанија. Тој работел како cardiolогист во клиничка болница повеќе од 12 години. Тој е сопственик на современи методи за дијагностицирање и лекување на кардиоваскуларни заболувања и ги спроведува во неговите професионални активности. На пример, тој користи методи на реанимација на срцето, декодирање на ЕКГ, функционални тестови, циклична ергометрија и многу добро ја познава ехокардиографијата.

Веќе 10 години е активен учесник во бројни медицински симпозиуми и работилници за лекари - семејства, терапевти и cardiolогисти. Тој има многу публикации за здрав начин на живот, дијагноза и третман на срцеви и васкуларни заболувања.

Тој редовно ги следи новите публикации на европски и американски cardiology списанија, пишува научни статии, подготвува извештаи на научни конференции и учествува на европски cardiolконгреси на оги.

Detonic