ИИ и машинное обучение

По мере того, как мировое население продолжает расти, а возраст, искусственный интеллект и машинное обучение предлагают новые и более эффективные способы выявления заболеваний, диагностики состояний, краудсорсинга и разработки планов лечения, мониторинга эпидемий здоровья, повышения эффективности медицинских исследований и клинических испытаний, а также операции более эффективны для удовлетворения возросших требований к системе здравоохранения.

К 2022 году медицинские данные будут удваиваться каждые 73 дня.

По оценкам McKinsey, ежегодная экономия на медицине и фармацевтике может составить 100 миллиардов долларовопираясь на большие данные, а также инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для их обработки.

Алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на последних достижениях вычислительной мощности, извлекают уроки из этих данных и могут предсказать вероятность возникновения заболевания, чтобы помочь врачам предоставить диагноз и планы лечения.

В конечном счете, ИИ и машинное обучение могут помочь во многих клинических проблемах, если руководящие и регулирующие органы могут определять, как регулировать использование алгоритмов в здравоохранении.

робототехника

Когда дело доходит до жизни или смерти, вы бы доверяли роботу со своим?

В настоящее время совместные роботы, такие как хирургический робот да Винчи , уже помогают людям выполнять задачи в операционной.

Тем не менее, потенциал для роботов в здравоохранении выходит за рамки хирургического использования.

С учетом ожидаемого огромного роста в отрасли — к 2023 году мировой рынок медицинской робототехники достигнет 20 миллиардов долларов — нет никаких сомнений в том, что роботы, используемые в здравоохранении, будут продолжать выполнять более разнообразные задачи.

К ним уже относится помощь врачей в обследовании и лечении пациентов в сельских районах посредством « телеприсутствия», «транспортировка предметов медицинского назначения, дезинфекция больничных помещений, помощь пациентам в реабилитации или с помощью протезирования, автоматизация лабораторий и упаковка медицинских устройств.

Другие перспективные медицинские роботы включают в себя микробота, который может нацеливать терапию на определенную часть тела, такую ​​как как облучение опухоли или бактериальные инфекции.

Компьютерное и машинное зрение

Обучение компьютерам «видеть» мир и понимать визуальный ввод — не маленький подвиг.

Так как машинное зрение достигло значительного прогресса, в медицине стало больше возможностей использовать компьютеры и машинное зрение для диагностики, просмотра сканов и медицинских изображений, хирургии и многого другого.

Машинное зрение помогает врачам окончательно определить, сколько крови теряет женщина при родах, чтобы можно было принять соответствующие меры для снижения смертности матерей от послеродового кровотечения.

Компьютеры предоставляют точную информацию, тогда как раньше это была игра в догадки.

Приложения, где компьютеры используются для просмотра компьютерных томографов для выявления неврологических и сердечно-сосудистых заболеваний и точечных опухолей на рентгеновских снимках, быстро растут.

Носимая Технология

Носимая фитнес-технология может сделать гораздо больше, чем просто сказать, сколько шагов вы проходите каждый день.

С более чем 80% людей, желающих носить носимые технологии , есть огромные возможности использовать эти устройства для здравоохранения.

Современные умные часы могут не только отслеживать ваши шаги, но и контролировать ваши сердечные ритмы.

Другие формы носимых устройств — это мониторы ЭКГ, которые могут обнаруживать мерцательную аритмию и отправлять отчеты врачу, мониторы артериального давления, самоклеющиеся пластыри биосенсора, которые отслеживают вашу температуру, частоту сердечных сокращений и многое другое.

Носимые технологии помогут потребителям заблаговременно получать медицинскую поддержку, если в их трекерах есть аномалии.

Цифровые близнецы

Цифровой двойником является почти в реальное время реплики что — то в физическом мире, в здравоохранении, что реплика является пожизненной записью данных индивидуальности. Цифровые близнецы могут помочь врачу определить возможности успешного исхода процедуры, помочь принять решение о терапии и управлять хроническими заболеваниями.

В конечном счете, цифровые близнецы могут помочь улучшить качество обслуживания пациентов благодаря эффективному уходу за пациентами.

Использование цифровых близнецов в здравоохранении все еще находится на ранней стадии, но его потенциал неординарен.