Настъпва Епохата на Изкуствената Интелигенция в Здравеопазването
Болницата Университет „Есен“ е широко призната като футуристична „Смарт Болница“, където изцяло систематичен процес за анализ на данни е налице от около десетилетие. Този метод има за цел значително подобряване на грижите за пациентите. Директорът на болницата, професор Йохен Вернер, съобщава за положителното въздействие на Изкуствената Интелигенция (ИИ) във всички области. Тя значително ускорява всички болнични процеси – от диагностика и лечение до управление, правейки ги по-надеждни, прозрачни и подобрени за благосъстоянието на пациентите.
Как ИИ Преформатира Медицинското Лечение и Диагностика
В областта на медицинските интервенции ИИ се е доказала особено ценна. Например, радиоложката Беате Тимерман разкрива, че където маркирането на специфични зони в мозъка, които трябва да се избегнат по време на лъчелечение на мозъчни тумори, преди изисквало до три часа, ИИ вече може да извърши задачата само за 90 секунди. Въпреки че понякога се изискват корекции, използването на ИИ в крайна сметка води до значително икономия на време за здравните специалисти.
ИИ като Надежден Втори Мнение при Сложни Операции
В Есен ИИ не е полезен само за предхирургически симулации, но продължава да предоставя необходимо ръководство по време на операцията. Освен това, на интензивните грижи ИИ може да анализира витални данни за секунди, за да сигнализира потенциални осложнения предварително.
Подготовка на ИИ за Успех в Здравеопазването
За да осигури точни анализи и препоръки, е необходимо основателно обучение с използване на глобални данни за пациенти. Етикетен специалист Бернт Хайнрихс от Юлихския изследователски център подчертава важността на дефинирането на стандарти за такова обучение. Целта е да се гарантира, че внедряването на ИИ в медицината напредва в областта, без да засилва предварително съществуващите обществени предразсъдъци или дискриминация.
Уверяване в Еднаквото Използване на ИИ в Медицината
Възникват случаи, в които препоръките на ИИ случайно са удължили времената за изчакване на операции или са внесли предразсъдъци в решенията по лечение, като случаят с ИИ системи за трансплантация на бъбреци, които неправилно са взели предвид определени расови характеристики. Матиас Шпилкамп от AlgorithmWatch подчертава спешността на прозрачни, универсални критерии за обучение на ИИ, за да се предотврати засилването на расизма или изключването.
…