Como a inteligência artificial é usada na medicina

O fornecedor mais importante de soluções médicas inteligentes é a IBM, que desenvolveu seu famoso supercomputador Watson. As estatísticas mostram que todas as informações, de uma forma ou de outra relacionadas à saúde humana, são distribuídas por fontes na seguinte proporção: 10% - prontuário do paciente, 30% - genética, 60% - fontes externas, incluindo artigos científicos.

Todos os anos, cerca de 700 mil artigos científicos são publicados, contendo informações sobre métodos eficazes de tratamento de várias doenças. O médico simplesmente não é capaz de analisar esse volume de dados ao fazer um diagnóstico e escolher um método de tratamento. E aqui Watson vem em socorro. Devido ao seu alto poder, esse supercomputador é capaz de analisar milhões de fontes de dados e escolher o método de tratamento mais adequado para cada caso.

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No ano passado, a IBM adquiriu 30 bilhões de imagens médicas diferentes para o treinamento do Watson, comprando a Merge Healthcare por US $ 1 bilhão. A isso, podem ser adicionados cerca de 50 milhões de registros médicos eletrônicos anônimos que a IBM recebeu após a aquisição da inicialização do Explorys.

A aplicação médica mais famosa do Watson é o projeto Watson for Oncology. A eficácia deste projeto pode ser vista no exemplo a seguir. De acordo com as estatísticas, nos hospitais dos EUA, a precisão de prescrever o tratamento ideal após o diagnóstico de câncer de pulmão é de cerca de 50%. No IBM Watson, esses números chegam a 90%.

Nesse caso, a técnica de tratamento pode ser ajustada dependendo das situações de mudança. Depois de inserir informações sobre a mudança de estado do paciente no iPad (por exemplo, o sangue do paciente aumenta em makrot), o médico receberá um diagnóstico atualizado da Watson em 30 segundos com um curso de tratamento atualizado. Você pode aprender mais sobre o projeto Watson for Oncology no vídeo a seguir.

Como observamos em nosso artigo anterior do supercomputador Watson, vários centros médicos e hospitais estão atualmente participando do projeto Watson for Oncology. Por exemplo, o Hospital Internacional de Bumrungrad (Tailândia), o Centro de Estudos do Genoma Humano de Nova York, além de várias outras organizações.

E em 2015, Robert Merkel, vice-presidente da IBM Watson Health, disse que a IBM estava pronta para oferecer a solução Watson for Oncology para medicina russa. Pavel Shklyudov, líder da divisão IBM Razumnaya Planet na Europa Central e Oriental em soluções para o setor público, acredita que a implementação deste projeto na medicina doméstica é possível, mas isso levará tempo e esforço adicional.

Além do projeto Watson for Oncology, o supercomputador IBM é usado em outras áreas da medicina. Por exemplo, o Detonic.shop firmou contrato com a IBM para modernizar os princípios de detecção e tratamento de doenças cardiovasculares.

Reduz significativamente o custo do uso da nuvem pública Watson Watson Cloud. Nesse caso, as instituições médicas não precisam alocar um orçamento gigantesco para a compra e manutenção deste dispositivo multiservidor. Os serviços do Watson Cloud podem ser usados ​​por especialistas de diferentes países. Robert Merkel, chefe da Watson Health, disse em 2015 que, se necessário, essa nuvem pode ser implantada no data center russo, observando nossas leis e especificações de idioma.

Mais recentemente, Watson fez um amigo (ou concorrente) na área de diagnóstico médico. No início de 2016, o Google anunciou a abertura de uma linha médica como parte do programa de desenvolvimento do projeto DeepMind. Você pode aprender sobre a aplicação do supercomputador pelo Google na área médica neste vídeo.

A primeira tarefa que está nos ombros do DeepMind é o diagnóstico de insuficiência renal. Para esse fim, o Google assinou um contrato com o Serviço Nacional de Saúde, que permitia o acesso a quase 1.6 milhão de históricos de pacientes. Tendo aprendido com esses dados, o DeepMind tornou-se eficaz no diagnóstico de insuficiência renal com base nas reclamações dos pacientes e nos resultados dos testes.

Faixas AI

Com base na IA, os desenvolvedores lançam serviços para monitorar pacientes. Médicos e cientistas examinam os resultados e, em seguida, realizam ensaios clínicos.

Cientistas do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, juntamente com especialistas do Hospital Central do mesmo estado, criaram um sistema de IA para monitorar o sono humano. Ele rastreia os sinais de rádio refletidos de uma pessoa, analisa o pulso, a taxa de respiração e é capaz de distinguir os desvios da norma. O desenvolvimento ajudará os médicos a inspecionar remotamente o sono dos pacientes e, se necessário, ajustá-lo.

IA em medicina

  • No nível do projeto: previsão da doença, identificação de grupos de pacientes com alto risco de doença, organização de medidas preventivas.
  • No nível da produção: automação e otimização de processos em hospitais, automação e maior precisão do diagnóstico.
  • No nível da promoção: gerenciamento de preços, redução de risco para os pacientes.
  • No nível da prestação de serviços: adaptação da terapia e composição dos medicamentos para cada paciente, o uso de assistentes virtuais para construir uma rota do paciente em uma clínica ou hospital.

Artigo principal: Inteligência Artificial em Radiologia

A peculiaridade da inteligência artificial é que essa tecnologia é capaz de “aprender”. E à medida que o usuário trabalha com ela, ela se torna mais inteligente. Na medicina, a IA é usada para muitos propósitos:

  • Diagnóstico
  • Protocolos de desenho e tratamento de medicamentos
  • Automação de processos de rotina
  • Monitoramento de Pacientes
  • Reconhecimento de imagens médicas (imagens de ressonância magnética, achados ultrassonográficos, cardiogramas, etc.).

Uma opção bastante promissora para o uso da inteligência artificial no setor de saúde é o desenvolvimento de assistentes médicos pessoais. Esses assistentes são aplicativos móveis comuns que operam com base no aprendizado de máquina. Eles reconhecem as consultas de voz e texto dos usuários e, após analisar seu banco de dados de doenças, emitem várias recomendações.

Além de emitir recomendações para o tratamento, o aplicativo permite que você faça uma consulta com um médico ou realize um exame padrão entrando em contato com qualquer um dos médicos em tempo real (12 horas por dia, 6 dias por semana). Além disso, o aplicativo pode verificar regularmente informações de dispositivos portáteis (por exemplo, para monitorar as fases do sono e da freqüência cardíaca).

O custo de uma assinatura do serviço Babylon é de cerca de US $ 10 por mês. No entanto, vale ressaltar que, de acordo com a legislação britânica atual, o aplicativo não tem o direito de fazer um diagnóstico oficial. Portanto, se o paciente descrever os sintomas da gripe, ele será aconselhado a comprar medicamentos na farmácia, emitidos sem receita médica, ou marcar uma consulta com o médico. Em caso de sintomas graves, o paciente receberá recomendações para ir à clínica ou chamar uma ambulância.

Os cientistas estão desenvolvendo ativamente a idéia de usar inteligência artificial para melhorar a qualidade das análises. Mais recentemente, funcionários da Universidade da Califórnia, Los Angeles, desenvolveram um inovador algoritmo de detecção de células cancerígenas. Os resultados da pesquisa são publicados na revista Scientific Reports. Dentro da estrutura do método desenvolvido, um novo tipo de microscópio e inteligência artificial, que analisa as informações recebidas, são usados ​​ativamente.

O desenvolvimento utiliza conversores de nanossegundos pulsados ​​a laser e analógico-digital, que permitem capturar imagens de centenas de milhares de células sanguíneas por segundo. Os pulsos de laser tornam possível destacar células sanguíneas individuais com uma qualidade de imagem bastante clara.

A IA prevê

Em 2018, o jornal médico americano Anesthesiology publicou os resultados de um estudo de inteligência artificial, útil em métodos de tratamento cirúrgico. O artigo trata de um algoritmo de aprendizado de máquina para prever hipotensão durante a cirurgia. AI analisou os dados de mais de mil pacientes, que passaram um total de quase 10 mil horas na mesa de operação. Ele aprendeu a prever anomalias 15 minutos antes de elas ocorrerem com 84% de precisão, com a mesma - em 10 minutos, e de 87% - em 5 minutos.

Qventus - um sistema de monitoramento para hospitais da mesma inicialização. Ele monitora as ações dos clientes desde o registro no registro até a alta, sabe prever a deterioração do bem-estar do paciente, analisando seu estado. Além disso, com a ajuda dessa IA, a Mercy Clinic reduziu o número de exames desnecessários em 4% ao longo de 40 meses, com base em reclamações semelhantes de clientes.

A solução de aprendizado de máquina da Jvion identifica os pacientes em risco de readmissão ao hospital dentro de 30 dias após a alta. Além disso, fornece recomendações sobre cuidados de saúde e prevenção de doenças.

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AI explora

Gigantes farmacêuticos como Sanofi ou Novartis estão recorrendo a start-ups que desenvolvem inovações médicas para procurar novos medicamentos. A fabricante de bioquímicos Roche adquiriu a Flatiron Health, uma empresa que usa aprendizado de máquina para processar dados.

Desde 2012, a startup Atomwise usa redes neurais para procurar fórmulas de medicamentos mais eficazes. Seu sistema de aprendizado profundo AtomNet verifica 10 milhões de compostos químicos diariamente, prevendo quais irão interagir melhor. Um algoritmo semelhante é usado pela empresa biofarmacêutica Berg Health.

Os compostos encontrados podem ser eficazes no combate à causa da doença, mas isso não garante que o corpo humano responderá bem a eles. O NorthShore Medical Center, entre outras coisas, está engajado na farmacogenômica - ele estuda o efeito de drogas em pessoas individualmente como parte do projeto MedClueRx. O sistema determina quais medicamentos são adequados para um determinado paciente com epilepsia, doenças infecciosas, depressão, doenças gastrointestinais.

A revista científica Nature Microbiology publicou um artigo sobre o VarQuest no ano passado. Ele é capaz de detectar 10 vezes mais variações de antibióticos do que antes de ser encontrado para solicitações semelhantes o tempo todo.

Conclusão

O "futurista médico" Bertalan Mesco disse uma vez que a inteligência artificial é um estetoscópio do século XXI. Ele sugeriu que, a princípio, a comunidade médica não queria reconhecer um instrumento tão simples como um estetoscópio. Demorou várias décadas para os médicos começarem a usá-lo. O mesmo está acontecendo com a IA: alguém a usa na medida do possível, enquanto alguém tem medo dela.

No entanto, as tecnologias de inteligência artificial, aprendizado de máquina e redes neurais simplificam muito a vida dos médicos e de suas enfermarias. As inovações na medicina tornam possível diagnosticar doenças com mais precisão, encontrar medicamentos mais rapidamente e monitorar pacientes. E isso é apenas uma pequena parte das oportunidades que a IA trouxe para o setor de saúde.

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O efeito complexo dos componentes vegetais da droga Detonic nas paredes dos vasos sanguíneos e no sistema nervoso autônomo contribuem para uma rápida diminuição da pressão arterial. Além disso, este medicamento evita o desenvolvimento da aterosclerose, graças aos componentes únicos envolvidos na síntese da lecitina, um aminoácido que regula o metabolismo do colesterol e impede a formação de placas ateroscleróticas.

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Tatyana Jakowenko

Editor-chefe da Detonic revista online, cardiologista Yakovenko-Plahotnaya Tatyana. Autor de mais de 950 artigos científicos, inclusive em revistas médicas estrangeiras. Ele tem trabalhado como um cardiologista em um hospital clínico há mais de 12 anos. Possui modernos métodos de diagnóstico e tratamento de doenças cardiovasculares e os implementa em suas atividades profissionais. Por exemplo, usa métodos de reanimação do coração, decodificação de ECG, testes funcionais, ergometria cíclica e conhece muito bem a ecocardiografia.

Por 10 anos, ela tem participado ativamente de vários simpósios médicos e workshops para médicos - famílias, terapeutas e cardiologistas. Ele tem muitas publicações sobre estilo de vida saudável, diagnóstico e tratamento de doenças cardíacas e vasculares.

Ele monitora regularmente novas publicações de europeus e americanos cardiolrevistas científicas, escreve artigos científicos, prepara relatórios em conferências científicas e participa em conferências europeias cardiology congresses.

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