Lidia PerskaИскусственный интеллект готов кардинально изменить здравоохранение в развивающихся странах, справляясь с критической нехваткой медицинских специалистов и технологий.
На фоне растущих требований к здравоохранению нехватка медицинских работников и современного оборудования остается значительной проблемой, особенно в развивающихся регионах. Тем не менее, помощь может быть на горизонте благодаря инновационным технологиям ИИ.
Lpixel, стартап Токийского университета, является пионером в области диагностики заболеваний с помощью ИИ в таких странах, как Таиланд и Бразилия, справляясь с недостатками в здравоохранении и исследуя новые бизнес-горизонты. Основанный в 2014 году, стартап разрабатывает решения на основе ИИ для диагностики таких заболеваний, как колоректальный рак, с использованием эндоскопической визуализации и выявления болезней с помощью КТ и магнитно-резонансной томографии высокой интенсивности.
Их новый инструмент сосредоточен на диагностике туберкулеза с помощью рентгеновских снимков органов грудной клетки, стремясь повысить диагностическую эффективность там, где медицинские ресурсы ограничены. Обширные испытания, включая сотрудничество с Университетом Махидол, ознаменовали начало этого амбициозного запуска, который должен охватить 100 медицинских учреждений в Юго-Восточной Азии в течение трех лет, с акцентом на Таиланд.
Всемирная организация здравоохранения сообщает, что в 2022 году туберкулезом заболели около 10,6 миллиона человек по всему миру, причем на Юго-Восточную Азию приходится 46% глобальных случаев. Своевременное выявление и лечение туберкулеза имеют первостепенное значение, однако в Таиланде существует нехватка врачей — 9 на 10 000 человек по сравнению с 26 в Японии — что затрудняет быструю диагностику и лечение. Интеграция ИИ обещает облегчить медицинские нагрузки и обеспечить более быстрый доступ к лечению.
Потенциал ИИ в медицинской диагностике огромен, и Япония занимает ведущее положение в разработке прорывных технологий в этой области. В ближайшие годы ожидается резкий рост глобального рынка медицинской визуализации, обусловленный технологическими достижениями в области ИИ и увеличением численности населения, требующего более качественных решений в области здравоохранения.
Революция в здравоохранении с помощью ИИ: советы, хитрости и скрытые факты
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранение трансформирует ландшафт медицинских услуг по всему миру, особенно в развивающихся странах, сталкивающихся с нехваткой ресурсов. Поскольку технологии ИИ продолжают развиваться, они предлагают многообещающие решения для некоторых из самых сложных проблем здравоохранения на сегодняшний день. Вот некоторые советы, жизненные хитрости и увлекательные данные о ИИ и здравоохранении, вдохновленные новыми тенденциями в этой области.
1. Применяйте ИИ для рутинной диагностики
Инструменты ИИ могут использоваться для автоматизации рутинной диагностики, освобождая ценное время для медицинских работников. Например, программное обеспечение на основе ИИ может помогать рентгенологам, точно выявляя аномалии на рентгеновских снимках или МРТ, как это показывает опыт таких компаний, как Lpixel. Применение этих инструментов не только увеличивает эффективность, но также снижает вероятность человеческой ошибки, что приводит к более точным диагнозам.
2. Используйте решения телемедицины
В районах с ограниченным доступом к медицинским учреждениям телемедицина в сочетании с ИИ может преодолеть пропасть. Эти платформы используют ИИ для сортировки пациентов, приоритизируя нагрузки и предлагая удаленные консультации. Этот метод особенно полезен в таких регионах, как Юго-Восточная Азия, где медицинских специалистов очень мало по сравнению с развитыми странами.
3. Непрерывное обучение: ИИ в медицинском образовании
Медицинским работникам следует ознакомиться с технологиями ИИ и их применением в медицине. Онлайн-курсы и сертификаты от таких учреждений, как Массачусетский технологический институт или Стэнфордский университет, могут оказаться полезными. Эти знания помогают профессионалам быстро адаптироваться и использовать инструменты ИИ на полную мощность.
4. Индивидуализация ухода за пациентами
ИИ способен анализировать обширные наборы данных для предоставления индивидуальных планов лечения, основанных на истории болезни и генетике конкретного пациента. Взаимодействие с этими системами может помочь практикующим врачам адаптировать вмешательства, оптимизировать распределение ресурсов и в конечном итоге улучшить результаты лечения.
5. Следите за вопросами конфиденциальности и этики
Поскольку системы ИИ обрабатывают конфиденциальные медицинские данные, важно сосредоточиться на вопросах конфиденциальности и этики. Разработка рекомендаций и соблюдение норм, таких как Общий регламент защиты данных (GDPR), защищает данные пациентов и поддерживает доверие к технологиям ИИ.
Интересные факты для размышления
— ИИ сокращает время до лечения: использование ИИ может значительно уменьшить время, необходимое для анализа данных и получения результатов, с недель до всего нескольких часов, как видно на системах диагностики туберкулеза, внедряемых по всей Юго-Восточной Азии.
— ИИ как умножитель рабочей силы: в таких странах, как Таиланд, где низкое соотношение врачей и населения, ИИ выступает в роли умножителя усилий, позволяя существующим медицинским работникам обрабатывать большие объемы и поддерживать качественный уход.
— Япония как первопроходец в области ИИ и здравоохранения: Япония является ведущим новатором в области технологий ИИ для здравоохранения, принося пользу как местным, так и международным сообществам, делясь достижениями в медицинской визуализации и диагностике.
Для получения дополнительной информации о искусственном интеллекте и его влиянии на различные отрасли, вы можете узнать больше на сайте Всемирная организация здравоохранения или узнать о конкретных достижениях ИИ на сайте MIT.
Применение ИИ в здравоохранении — это не просто тренд, а необходимость для обеспечения доступности качественной медицинской помощи по всему миру. Интегрируя технологии ИИ в повседневную практику, мир медицины сможет преодолеть существующие барьеры и двигаться к будущему эффективного, индивидуализированного и справедливого здравоохранения.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni
