Zdravotní průmysl zažívá rychlé přijetí umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML), které transformuje způsob využívání digitálních zdravotních dat. Umělá inteligence má schopnost získávat použitelné poznatky z obrovského množství zdravotních dat, což vede k lepším výsledkům pro pacienty a efektivnějšímu řízení zdravotnictví. Nicméně, existuje několik výzev, které je třeba řešit při implementaci AI ve zdravotnictví.
Porozumění AI a ML
Umělá inteligence obecně označuje schopnost počítačů vykonávat úkoly spojené s lidskou inteligencí. V zdravotnictví se AI snaží spíše o zlepšení lidské inteligence než o její nahrazení. Nástroje AI spoléhají na algoritmy, což jsou sady instrukcí, které řídí počítače výpočty a řešení problémů. Tyto algoritmy spadají do kategorií jako je strojové učení, hluboké učení, počítačové vidění, zpracování přirozeného jazyka a generativní AI.
Strojové učení je podmnožina AI, která se zaměřuje na učení algoritmů z vzorů v datech bez explicitního programování. Techniky strojového učení umožňují algoritmům provádět predikce a identifikovat vzory z označených nebo neoznačených dat. Dozorované učení zařazuje trénování algoritmů na označených datech ke zjišťování konkrétních vzorů, zatímco nezaměřené učení objevuje neznámé vzory z neoznačených dat. Učení s odměnami používá zpětnou vazbu k trénování algoritmů na základě systémů odměn.
Hluboké učení, podmnožina strojového učení, napodobuje lidské zpracování informací prostřednictvím umělých neuronových sítí (ANNs). ANNs jsou vrstvené algoritmické architektury, které extrahují složité vzory z dat. Algoritmy hlubokého učení mohou být dozorované, nezdozorované nebo kombinací obou. Ve zdravotnictví jsou využívány různé typy algoritmů hlubokého učení jako hluboké neuronové sítě (DNNs), konvoluční neuronové sítě (CNNs), rekurentní neuronové sítě (RNNs) a generativní nepřátelské sítě (GANs).
Možné aplikace AI ve zdravotnictví
AI má široké využití ve zdravotnictví při zlepšování klinických rozhodovacích systémů, analýze lékařských obrazů, řízení zdraví populace a precision medicine. Klinické rozhodovací systémy podporované AI poskytují cenné poznatky zdravotním pracovníkům, pomáhají při přesných diagnózách a plánování léčby. Analýza lékařských obrazů Řízení zdraví populace má prospěch z prediktivních modelů poháněných AI, pomáhající identifikovat pacienty s vysokým rizikem a optimalizovat preventivní intervence. AI také sehrává klíčovou roli v posunu precision medicine, přizpůsobování léčby individuálním charakteristikám pacientů a genetickým profilům.
Výzvy při implementaci AI ve zdravotnictví
Implementace AI v zdravotnictví přináší výzvy, které je třeba řešit. Držet krok s
The source of the article is from the blog combopop.com.br