Написано Джудели Дельва, копирайтером в Shakuro

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) становятся все более популярными в различных приложениях благодаря их способности обрабатывать и анализировать огромные объемы данных. В здравоохранении ИИ и машинное обучение могут применяться в различных областях медицины, включая поиск лекарств, медицинскую визуализацию и персонализированную медицину.

На разработку приложений для здоровья и медицины стоит обратить внимание, поскольку она может повысить эффективность, точность и прибыльность отрасли здравоохранения. Согласно отчету Accenture, к 2026 году искусственный интеллект может ежегодно экономить до 150 миллиардов долларов для экономики здравоохранения США.

Преимущества AI и ML в приложениях для здравоохранения

Есть несколько преимуществ использования AI и ML в приложениях для здравоохранения:

Более точные диагнозы. Они могут помочь врачам ставить более точные диагнозы, обрабатывая большие объемы данных, включая историю болезни, симптомы и результаты анализов. Эта технология также может выявлять закономерности в данных пациентов, чтобы помочь выявить заболевания на ранней стадии и предотвратить их более серьезное развитие.

Улучшенный уход за пациентами: улучшение ухода за пациентами за счет предоставления персонализированных планов лечения на основе индивидуальных данных пациента, включая демографические данные, образ жизни и историю болезни. Эти технологии также могут помочь отслеживать прогресс пациента и соответствующим образом корректировать планы лечения.

Снижение стоимости лечения. ИИ и машинное обучение могут снизить стоимость лечения за счет сокращения количества медицинских ошибок и повышения эффективности процессов. Эти технологии также могут помочь выявлять пациентов с высоким риском повторной госпитализации, позволяя медицинским работникам оказывать профилактическую помощь и сокращать расходы.

Улучшенная доступность помощи: доступность помощи за счет предоставления удаленной помощи отдельным лицам, включая телемедицину и удаленный мониторинг пациентов. Эти технологии могут помочь людям в отдаленных районах или с ограниченным доступом к здравоохранению получить качественную помощь.

Автоматизация рутинных задач. Они могут автоматизировать административные задачи, такие как ввод данных, планирование встреч, управление электронными медицинскими картами и обработка страховых требований, что снижает затраты и количество ошибок, связанных с ручными процессами.

Проблемы внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в приложениях для здравоохранения

По мере того, как приложения для здравоохранения продолжают расти, растет и внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в медицине. Однако, как и в случае любой технологии, необходимо учитывать некоторые проблемы и недостатки. Ниже мы объясним и проанализируем недостатки и трудности работы с AI и ML в приложениях для здравоохранения.

Конфиденциальность и безопасность данных

Одной из основных проблем является проблема конфиденциальности и безопасности данных. Учитывая объем конфиденциальной информации, связанной с медицинской диагностикой и лечением, существует риск взлома и несанкционированного доступа. Это не только подвергает риску личную информацию пациентов, но и подрывает доверие между пациентами и профессионалами сферы. Кроме того, такие правила, как HIPAA (Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования), добавляют дополнительный уровень сложности к безопасности данных.

Нормативные вопросы и вопросы соответствия

Еще одна проблема при работе с AI и ML в приложениях для здравоохранения — это вопросы регулирования и соответствия. Это строго регулируемая отрасль, и внедрение новых технологий требует соблюдения различных правил и положений. Например, FDA (Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов) разработало специальные рекомендации по использованию ИИ и машинного обучения в медицинских устройствах. Разработчики должны убедиться, что их приложения соответствуют всем применимым нормам и рекомендациям.

Недостаток квалифицированных специалистов

Наконец, серьезной проблемой, с которой сталкиваются разработчики приложений для здравоохранения, является нехватка квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта область обычно не привлекает тех, кто разбирается в технологиях, а спрос на квалифицированных специалистов растет быстрее, чем предложение. В результате ощущается нехватка специалистов с необходимым опытом для разработки и поддержки решений ИИ и машинного обучения в здравоохранении.

Несмотря на эти проблемы, нельзя игнорировать преимущества ИИ и МО в разработке медицинского программного обеспечения. От медицинской диагностики до предиктивной аналитики ИИ и машинное обучение предлагают многочисленные преимущества для разработчиков медицинских приложений.

Шаги по внедрению AI и ML в приложения для здравоохранения

Эта система произвела революцию в способах оказания медицинской помощи, а включение ИИ и машинного обучения вывело ее на новый уровень. Вот шаги по интеграции AI и ML в приложения для здравоохранения:

Определить и определить цели приложения

Перед разработкой приложения для здравоохранения важно определить и определить цели приложения, которые могут включать в себя оптимизацию медицинской диагностики, предоставление прогнозной аналитики, улучшение ухода за пациентами или даже автоматизацию рутинных задач. Как только цели установлены, выбор подходящих инструментов AI и ML становится проще.

Выберите подходящие инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения

После определения целей приложения следующим шагом будет выбор подходящих инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения. На рынке доступно множество инструментов AI и ML, таких как TensorFlow, Keras и PyTorch. При выборе инструментов важно учитывать такие факторы, как цели приложения, размер данных и вычислительная мощность.

Дизайн и разработка приложения

После выбора подходящих инструментов AI и ML пришло время спроектировать и разработать приложение. Дизайн должен быть удобным и интерактивным, а приложение должно быть протестировано и оптимизировано для повышения производительности. В разработке медицинских приложений важно убедиться, что приложение соответствует правилам и стандартам, установленным федеральными медицинскими комиссиями.

Протестируйте и разверните приложение

После проектирования и разработки программного обеспечения важно тщательно его протестировать, чтобы убедиться, что оно работает должным образом. Приложение должно быть протестировано на различных устройствах и платформах, чтобы обеспечить совместимость. После завершения тестирования приложение может быть развернуто на рынке.

Примеры медицинских приложений, использующих AI и ML

Ada, Healthily, Buoy Health и Babylon Health — одни из самых популярных медицинских приложений, которые используют AI и ML для предоставления персонализированных услуг по уходу в медицинской отрасли. Эти приложения — отличный пример того, как искусственный интеллект и машинное обучение трансформируют систему медицинского обслуживания. Они предлагают пользователям персонализированные услуги, которые более эффективны и удобны, чем традиционные.

Ada: искусственный интеллект для персонализированной оценки состояния здоровья

Ada — это приложение для здоровья на базе искусственного интеллекта, которое предлагает персонализированные медицинские рекомендации. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа симптомов пользователя и предоставления персонализированных оценок состояния здоровья. У Ada более 10 миллионов пользователей, и она доступна на нескольких языках. Это эффективно и здорово, потому что помогает пользователям понять свои симптомы и дает персональные рекомендации по здоровью.

Здорово: приложение на основе искусственного интеллекта для профилактической медицины

Healthily — это приложение на базе искусственного интеллекта, которое предоставляет своим пользователям профилактические медицинские решения. Он предлагает персонализированные советы по здоровью, проверку симптомов и информацию о здоровье. Healthily использует предиктивную аналитику и алгоритмы машинного обучения для предоставления персонализированных рекомендаций своим пользователям. Это эффективно и здорово, потому что помогает пользователям контролировать свое здоровье и предотвращать хронические заболевания.

Buoy Health: средство проверки нескольких симптомов на основе ИИ

Buoy Health — это средство проверки нескольких симптомов на базе искусственного интеллекта, которое предоставляет пользователям персонализированные рекомендации по здоровью. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа симптомов пользователя и предоставления персонализированных оценок состояния здоровья. Buoy Health эффективен и великолепен, потому что помогает пользователям понять свои симптомы и предоставляет персонализированные рекомендации по здоровью. Он также предоставляет пользователям возможность связаться с врачом или медсестрой, если это необходимо.

Babylon Health: медицинская диагностика и консультация на основе искусственного интеллекта

Babylon Health — это приложение на базе искусственного интеллекта, которое предлагает своим пользователям медицинскую диагностику и консультации. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа симптомов пользователя и предоставления персонализированных оценок состояния здоровья. Babylon Health также предлагает видеоконсультации с врачом, рецепты и инструменты для мониторинга здоровья. Это эффективно и здорово, потому что предлагает пользователям удобный доступ к медицинским услугам и помогает им эффективно управлять своим здоровьем.

ИИ и машинное обучение выполняют революционную работу, предоставляя персонализированные и эффективные медицинские услуги. Такие приложения, как Ada, Healthily, Buoy Health и Babylon Health, являются примерами успешных медицинских продуктов, которые используют AI и ML для ухода за своими пациентами. Эти приложения эффективны, потому что они помогают пользователям понять свои симптомы, предоставляют персональные рекомендации по здоровью и предлагают удобный доступ к медицинским услугам.

Заключение

В сегодняшнюю цифровую эпоху медицина стала одним из самых многообещающих секторов, которые могут извлечь выгоду из достижений в области технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в приложениях для здравоохранения предлагает ряд преимуществ, таких как точная диагностика, улучшенный уход за пациентами, снижение затрат на лечение, улучшенный доступ к медицинской помощи и автоматизация рутинных задач. Однако существуют также проблемы, такие как конфиденциальность и безопасность данных, вопросы регулирования и соответствия, а также нехватка квалифицированных специалистов. Несмотря на эти проблемы, нельзя игнорировать преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения в медицинском сообществе.

Чтобы внедрить AI и ML в приложения для здравоохранения, важно определить и определить цели приложения, выбрать соответствующие инструменты AI и ML, спроектировать и разработать приложение, а также протестировать и развернуть его. Поэтому разработчикам приложений в этой сфере рекомендуется рассмотреть возможность включения ИИ и машинного обучения в свои приложения для повышения эффективности, точности и прибыльности отрасли здравоохранения.

Первоначально опубликовано на https://shakuro.com