Cиловое влияние искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении готово революционизировать пациентскую диагностику, послеоперационный уход, и, особенно, фармацевтические исследования, по словам Кимберли Пауэлл, вице-президента по здравоохранению в компании Nvidia. На саммите по ИИ от Nvidia, который прошел параллельно с выставкой Computex в Тайбэе, Пауэлл подчеркнула значительное воздействие, которое уже оказывает ИИ на отрасль здравоохранения.
Подчеркивая, что сектор находится только на первых шагах своего пути с ИИ, Пауэлл предположила, что здравоохранение может оказаться наиболее затронутой утилитой благодаря технологии генеративного ИИ. Она указала на трудоемкость открытия лекарств, рассматривая его как «существенно бесконечную проблему» из-за обширного химического пространства и потенциальных соединений под наблюдением. Искусственный интеллект становится незаменимым инструментом для интеллектуального поиска в этом пространстве с помощью генеративных данных.
Интересы компании Nvidia в области ИИ для здравоохранения очень высоки, поскольку третья по величине компания по рыночной стоимости в мире фокусируется в основном на использовании ИИ для различных приложений в здравоохранении. Технологический гигант находится в центре внимания разработки множества медицинских устройств и программных платформ, которые помогают в цифровом изображении, диагностических сканированиях и роботизированных хирургических вмешательствах.
Компания недавно объявила о сотрудничестве с гигантами здравоохранения, такими как Johnson & Johnson и GE Healthcare, для интеграции ИИ в хирургические вмешательства и медицинское изображение. Пауэлл сравнила технологии, используемые в автономных транспортных средствах, которые преобразуют сырые данные датчиков в решения в реальном времени, с аналогичными достижениями в медицинских процедурах, таких как ультразвук и роботизированные хирургические вмешательства.
Генеративный ИИ не только играет важную роль в хирургических и диагностических приложениях, но также блестит на этапах послеоперационного и последующего лечения. Например, он используется для компиляции данных пациентов для послелечебных отчетов или рассмотрения прошедших операций для оценки их успеха. Пауэлл предвидит будущее, в котором каждая фаза операции значительно выиграет от возможностей генеративного ИИ.
Инновации Nvidia в области ИИ вызвали значительный наплыв инвестиций, быстро превращая ее из скромной стартап-компании в гигантский конгломерат стоимостью $3 триллиона. Взрывное увеличение популярности генеративного ИИ может быть объяснено частично появлением передовых платформ, таких как ChatGPT от OpenAI, которая вызвала как восторг, так и беспокойство относительно потенциальных применений технологии в различных областях.
Самые важные вопросы об ИИ в здравоохранении
Какие ключевые приложения ИИ в здравоохранении?
ИИ используется в различных областях здравоохранения, таких как диагностика заболеваний, прогнозирование результатов для пациентов, персонализация лечения, автоматизация процессов в больницах, улучшение поиска лекарств и помощь в хирургических вмешательствах через роботизированные операции и медицинское изображение.
С какими проблемами сталкивается ИИ в здравоохранении?
Основные проблемы включают в себя опасения в области конфиденциальности, безопасности данных, возможное искажение алгоритмов ИИ, необходимость значительных инвестиций, интеграцию с текущими системами здравоохранения и завоевание доверия как со стороны работников здравоохранения, так и со стороны пациентов.
Какие спорные вопросы связаны с ИИ в здравоохранении?
Споры часто касаются этических аспектов, таких как возможность замещения ИИ рабочих мест в здравоохранении, надежность решений ИИ, обеспечение прозрачных и поддающихся объяснению алгоритмов и предотвращение неравенства в доступе к здравоохранению, основанному на ИИ.
Преимущества ИИ в здравоохранении
— Повышенная эффективность: ИИ может быстро анализировать огромные объемы данных, превосходя человеческие возможности и оптимизируя как диагностику, так и планы лечения.
— Персонализированная медицина: ИИ позволяет настроить лечение с учетом генетического профиля каждого пациента, что в свою очередь может улучшить результаты.
— Улучшенное открытие лекарств: ИИ ускоряет процесс разработки лекарств, экономя время и ресурсы.
— Точная диагностика: Повышенная точность в области изображений и диагностики, что приводит к раннему выявлению заболеваний.
Недостатки ИИ в здравоохранении
— Высокие расходы: Начальные расходы на внедрение систем ИИ могут быть значительными, что потенциально ограничивает доступ более богатых учреждений.
— Проблемы конфиденциальности данных: Хранение и обработка пациентских данных при помощи ИИ вызывает опасения относительно конфиденциальности и безопасности.
— Риски зависимости: Слишком сильное полагание на ИИ может привести к понижению навыков медицинских работников или к удовлетворенности в диагнозе.
— Этические и правовые вопросы: Процессы принятия решений с использованием ИИ должны быть регулируемы, чтобы гарантировать их этичность, справедливость и соответствие медицинским стандартам.
Если вы хотите изучить основную деятельность Nvidia, а также узнать больше о их работе в области ИИ в здравоохранении, вы можете посетить их веб-сайт по следующей ссылке: NVIDIA. Кроме того, для понимания более подробной информации о OpenAI и технологиях генеративного ИИ, эта ссылка будет полезной: OpenAI. Пожалуйста, посещайте эти ссылки только в том случае, если вы уверены в их соответствии и безопасности.
The source of the article is from the blog enp.gr