Cara menggunakan kecerdasan buatan generasi akan datang untuk diagnosis penyakit

Ketepatan diagnosis penyakit secara langsung mempengaruhi rawatan perubatan dan kecekapannya. Dengan memanfaatkan diagnostik AI, pakar perubatan boleh menilai maklumat pesakit dengan berkesan, menganalisis sejumlah besar data dan membuat keputusan terbaik dalam setiap kes. Mari kita selami cara paling biasa AI boleh membantu doktor mendiagnosis penyakit.

Pemprosesan imej perubatan yang dipertingkatkan

Pengimejan perubatan memerlukan peralatan yang canggih dan pakar mahir yang boleh mentafsir imbasan CT atau MRI. Menurut statistik, di Amerika Syarikat, profesional perubatan melakukan 30 juta imbasan MRI setiap tahun, dan diagnostik AI boleh membantu mereka dengan tugas ini dengan:

Meningkatkan kelajuan imbasan MRI dilakukan tercipta . Penyelidikan menunjukkan bahawa model pembelajaran mesin mengurangkan ralat dengan mendapatkan pembinaan semula MRI secara dinamik.

Meningkatkan keselesaan pesakit. Kecerdasan buatan membolehkan profesional perubatan mengurangkan masa yang diperlukan untuk mengimbas, menghasilkan pengalaman yang lebih baik untuk pesakit, terutamanya mereka yang tidak selesa dengan postur statik. Selain itu, perkembangan moden dalam penjagaan kesihatan dan kecerdasan buatan boleh membantu menghapuskan herotan yang berkaitan dengan pergerakan pesakit yang tidak dijangka semasa pengimbasan.

Keselamatan pesakit yang lebih baik. Dengan bantuan kecerdasan buatan, pembinaan semula berulang boleh digunakan untuk tomografi yang dikira dan mendapatkan imbasan berkualiti tinggi sambil mendedahkan pesakit kepada dos sinar-X yang lebih kecil.

Selain pengimbasan, sistem AI boleh meningkatkan aliran kerja hospital dengan mengutamakan kes dan mengesan penyakit. Jurutera melatih model AI untuk mengenali corak dan penyelewengan dengan memberi mereka imej perubatan yang menggambarkan keadaan perubatan tertentu. Sistem ini belajar bagaimana untuk mengesan penyakit pada peringkat awalnya. Kenapa ini kritikal? Sebagai contoh, dalam kes kanser, diagnosis awal boleh menyelamatkan nyawa dan mengurangkan kos rawatan dengan ketara. Menurut Statista, kanser disenaraikan sebagai salah satu punca utama kematian dari Mac 2020 hingga Januari 2022, jadi AI untuk pengesanan kanser benar-benar dapat menyelamatkan nyawa.

Tingkatkan ujian klinikal

Penyelidikan klinikal tradisional adalah proses yang panjang kerana ujian berskala besar dan kajian pasca pemasaran. Hanya 10% daripada ubat menerima kelulusan kawal selia, menurut Deloitte Insights. Dengan cara ini, syarikat farmaseutikal boleh mengumpul sejumlah besar data dan laporan statistik. Dengan semua data yang ada pada mereka, syarikat harus membersihkan, menyimpan dan mengurus maklumat tersebut. Kecerdasan buatan memudahkan tugas harian yang berkaitan dengan pemprosesan data, mengurangkan bilangan ralat manusia. Selain itu, penggunaan kecerdasan buatan membawa lebih banyak faedah, seperti:

Reka bentuk percubaan yang dipermudah. Selepas analisis oleh teknologi kecerdasan buatan, data yang diperoleh daripada ujian klinikal terdahulu boleh menjadi panduan untuk penyelidikan baharu malah mengurangkan kebarangkalian kegagalan.

Tingkatkan pemilihan pesakit. AI meneliti dan mentafsir data daripada sumber yang berbeza, iaitu pengimejan dan rekod kesihatan elektronik, dan memilih pengayaan pesakit yang optimum dengan mengurangkan heterogeniti populasi, memilih pesakit dengan titik akhir klinikal yang sesuai, dan menganggap tindak balas yang lebih baik terhadap rawatan.

Automasi pintar kontrak. AI boleh menyelaraskan pemasukan data, pengekstrakan data dan pengenalpastian risiko dengan mengautomasikan kemasukan data dan penilaian risiko.

AI boleh meningkatkan ujian klinikal dengan cara lain. Pakar perubatan boleh menggunakan perlombongan teks untuk mencari cerapan dalam sumber data yang tersedia. Pendekatan ini sesuai untuk analisis teks yang mendalam. Walau bagaimanapun, AI boleh menjejaki corak bukan sahaja dalam dokumen tetapi juga dalam tingkah laku manusia, membolehkan kita melihat sebarang penyelewengan.

Pengenalpastian gangguan mental yang lebih baik

Mengesan penyakit mental dan menggalakkan kesihatan semakin mudah dengan diagnostik AI. Jadi, teknologi dipacu AI manakah yang memainkan peranan besar di sini?

Sistem analisis pertuturan memantau sedikit perubahan dalam pertuturan. Pertuturan monoton dan lembut dengan jeda mungkin menunjukkan kemurungan. Pertuturan cepat dengan pernafasan yang kerap menunjukkan kebimbangan. Dengan memanfaatkan model pembelajaran mendalam dan mengambil kira ciri-ciri yang baik, jurutera telah mencipta sistem yang meramalkan gangguan mental dan penyakit. Demensia, skizofrenia dan sindrom selepas trauma untuk menamakan beberapa. Rakaman ringkas sudah cukup untuk mendedahkan isu kesihatan ini.

Sebagai contoh, menggunakan AI untuk diagnosis demensia awal membantu doktor mengenal pasti simptom penyakit (bergelut dengan penaakulan, masalah perhatian dan kehilangan ingatan) pada peringkat awal. Jika dirakam pada audio, kecacatan ini boleh digunakan sebagai bahan untuk melatih model klasifikasi yang membezakan orang yang sihat daripada orang yang sakit. Menggunakan rakaman daripada ujian neuropsikologi, pesakit boleh menyedari tanda-tanda awal demensia jauh sebelum kerosakan sel otak berlaku.

Walaupun diagnostik AI tidak akan menggantikan doktor, kaedah yang diterangkan untuk mengenal pasti gangguan mental boleh digunakan untuk senario klinikal setiap hari. Keputusan semasa menunjukkan bahawa AI boleh mengenal pasti tanda-tanda penyakit pada peringkat awal dan menyerahkan data ini kepada doktor untuk kajian lanjut dan mengesahkan atau menafikan diagnosis. Teknik kecerdasan buatan, termasuk rangkaian saraf konvolusi, mengenal pasti tingkah laku berkaitan kebimbangan dengan ketepatan lebih 92%, menurut penyelidikan yang tertumpu secara khusus pada pengenalpastian aktiviti meluahkan kebimbangan. Kajian ini dan lain-lain menunjukkan bagaimana penggunaan kecerdasan buatan akan berkembang di lapangan.

Aliran Muncul dalam Diagnostik Kecerdasan Buatan dan Pemantauan Kesihatan

Aliran metaverse tidak memintas industri penjagaan kesihatan. Kecerdasan buatan, realiti tambahan dan realiti maya akan memacu tahap teleperubatan yang seterusnya. Dengan aplikasi Metaverse, pesakit boleh mengakses kemudahan penjagaan kesihatan maya dengan mudah dan menerima sokongan berkelayakan dari jauh. Kaedah ini berguna di kawasan terpencil dan membolehkan rawatan jauh. Sebagai contoh, untuk merawat psikosis, pasukan dari Oxford membangunkan gameChange (terapi realiti maya). Ia membantu penghidap psikosis dengan selamat melibatkan diri dalam persekitaran terkawal dan belajar untuk mengatasi ketakutan mereka dengan melakonkan semula situasi harian (cth. pergi ke kafe, membeli-belah, dsb.).

Satu lagi trend ialah teknologi perubatan boleh pakai yang akan berkembang pesat dan boleh dipertingkatkan oleh kecerdasan buatan. Penjejak kecergasan, jam tangan pintar dan penderia biometrik menjadi peranti biasa dan menggunakan algoritma ML untuk memahami cara anda berjalan, berlari, bergerak atau melakukan sebarang aktiviti fizikal. Kawasan seperti Internet of Body membuka pelbagai peranti pintar, seperti alat bantuan pendengaran, penderia yang boleh dihadam dan pil pintar, yang boleh mengumpul data tentang badan kita dalam masa nyata dan menggunakannya untuk pemantauan dan diagnosis kesihatan. Tambahan pula, penyelidikan lanjut dalam bidang ini telah membawa kepada kemunculan peranti generasi baharu, iaitu peranti boleh pakai untuk orang cacat penglihatan untuk mengesan halangan atau saringan penyakit mata diabetik, yang diperkenalkan oleh Google Brain Initiative.

Fikiran Akhir

Pembangunan teknologi kecerdasan buatan memberi manfaat kepada semua sistem perniagaan. Dalam industri penjagaan kesihatan, AI membuka cara yang lebih baik untuk memantau kesihatan dan mendiagnosis penyakit dengan lebih cekap, walaupun pada peringkat awalnya. Diagnosis tepat pada masanya dan lebih tepat membolehkan anda memilih pilihan rawatan terbaik dan meningkatkan keberkesanannya dengan ketara. Selain itu, pembangunan pemula penjagaan kesihatan berasaskan AI membantu pesakit memantau secara bebas penunjuk utama kesihatan mereka tanpa kehilangan gejala awal. Ini meningkatkan penglibatan pesakit dalam kesihatan dan menjadikan perubatan sebagai bidang yang lebih inovatif yang boleh mengubah kehidupan kita.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan kecerdasan buatan generasi akan datang untuk diagnosis penyakit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!