Теперь они могут предвидеть, обнаружить и спрогнозировать действия в ответ на необходимый запрос. Искусственный интеллект в медицине предлагает людям шанс на лучшее здравоохранение, с большей эффективностью и точностью. Исследования в области искусственного интеллекта начались как оборонный проект в США в 1960-х годах. Задачей проекта было понять, как люди обрабатывают информацию. Новые технологии способствовали прогрессу в области искусственного интеллекта.
На заметку!
Эти знания помогли банкам разработать жесткие системы безопасности и обеспечить защиту счетов потребителей.
Как компьютеры учатся
По словам Петра Соловица, профессора Массачусетского технологического института и автора книги “Искусственный интеллект и медицина”, для диагностики пациентов с помощью компьютеров используются два подхода: блок-схема и базы данных.
Блок-схемой проводится собеседование с экспертом. После она переводит эти знания в компьютерную программу. В области медицины блок-схема имитирует процесс врача, задающего ряд вопросов пациенту, приходящего к постановке диагноза и выбора метода лечения.
Это требует большого объема данных. Процесс осложняется тем, что компьютеры не могут получать информацию, которая доступна во время личного взаимодействия между врачом и пациентом. Знания врача о прошлом пациента помогают ему задавать дополнительные уточняющие вопросы.
База данных, работает через сопоставление шаблонов. Обучая компьютер, как называется то или иное изображение, система оттачивает алгоритм. Становится усовершенствованной, быстрой и эффективной в идентификации этого изображения. Такой подход требует огромного количества данных.
Человек, медицина и машина
Протестировать, как работает ИИ на себе, человек может на kiberis.ru. Человечество пользуется преимуществами искусственного интеллекта в медицине в течение нескольких десятилетий. Вот лишь часть примеров взаимодействия человека и машины в мире медицины:
- Система поддержки решений. DXplain разработана Университетом Массачусетса в 1987 году. Учитывая набор жалоб пациента, DXplain предлагает список возможных диагнозов, которые связаны с выбранными симптомами.
- Лабораторная информационная. Разработанная Вашингтонским университетом, Germwatcher предназначена для обнаружения, отслеживания инфекций у госпитализированных пациентов.
- Роботизированные хирургические. В роботизированной хирургической системе da Vinci движения рук врача переводятся в роботизированные руки машины. Точное движение и увеличенное зрение позволяют врачу выполнять операции с маленькими разрезами и видеть внутри тела 3D картинку.
- Психотерапия. Теперь депрессия лечиться, войдя в AI Therapy-онлайн-курс. Он рассказывает пациентам, как определить причины их тревоги, и какими ресурсами возможна самопомощь.
Это интересно!
Удаленная помощь. Онлайн-приложение, где пациенты консультируются с врачом через интернет, проверяют симптомы, получают рекомендации.
Будущее искусственного интеллекта
Что ждет искусственный интеллект в медицине в будущем? Тенденция заключается в том, что чем лучше технология, тем конкретнее, точнее и эффективнее задачи ИИ сможет выполнять.
Выявление опухолей и симптомов заболеваний сердца. Программное обеспечение Watson от IBM разрабатывается для выявления признаков рака и сердечных заболеваний. Для этого Watson необходима вместительная база данных изображений, которая обучит его, как выглядят определенные признаки. В этой разработке собраны миллиарды медицинских сканирований и изображений из 8000 больниц, для использования в обучении Watson. Если программное обеспечение будет успешным, эксперты надеются, что оно определит признаки и симптомы, о которых врачи могли не знать или не заметить.
Совершенствование Информационных Систем Здравоохранения. Стэнфордский университет в настоящее время работает над своей программой в AI-Assisted Care (PAC). Ее сутью является интеллектуальная система поддержки благополучия пожилых людей, позволяющая провести дистанционный мониторинг одиноких пенсионеров. Множественные датчики будут использованы не только для того, чтобы обнаружить движение и поведенческую картину, но и определять ситуации, нуждающиеся во внимании.
California-based Sense.ly, разрабатывает Молли – виртуальную медсестру, которая обеспечивает помощь пациентам после их выписки из больницы. Это экономит врачам время, которое они могут использовать для обслуживания других пациентов.
Искусственный интеллект в медицине предлагает большие перспективы развития этой области. Эти достижения делают жизнь человека проще и безопаснее.