Штучний інтелект (Машинне навчання) досяг значних успіхів у фармако- та біотехнологічній промисловості.
В цій статті ми розглядаємо 4 найпоши реніші на сьогодні способи застосування штучного інтелекту в медицині.
4 способи застосування штучного інтелекту в медицині
діагностика,
розробка ліків,
персоналізація лікування
редагування генів
1. Штучний інтелект допомагає діагностувати захворювання
Для правильної діагностики захворювань потрібні роки медичної підготовки. Діагностика часто є важким, трудомістким процесом. У багатьох сферах попит на експертів значно перевищує наявну пропозицію. Це створює навантаження на лікарів і часто затримує життєво-важливу діагностику пацієнтів.
Як машини вчаться діагностувати Алгоритми машинного навчання можуть навчитися бачити закономірності аналогічно тому, як їх бачать лікарі. Ключова відмінність полягає в тому, що алгоритмам потрібно багато конкретних прикладів – багато тисяч – для того, щоб навчитися. І ці приклади мають бути акуратно оцифровані – машини не можуть читати між рядків у підручниках. Тому машинне навчання особливо корисне в тих областях, де діагностична інформація, яку вивчає лікар, уже оцифрована. Як от: Виявлення раку легенів або інсультів на основі компютерної томографії (КТ) Оцінка ризику раптової серцевої смерті або інших серцевих захворювань на основі електрокардіограм та МРТ серця Класифікація уражень шкіри на зображеннях шкіри Знаходження показників діабетичної ретинопатії на очних зображеннях
Оскільки в цих випадках є багато даних, алгоритми стають настільки ж хорошими в діагностиці, як і експерти. Різниця полягає в тому, що алгоритм може робити висновки за долі секунди, і його можна недорого використовувати у всьому світі. Незабаром усі та скрізь зможуть отримати доступ до однакової якості провідного фахівця з радіологічної діагностики та за низьку ціну, яким буде штучний інтелект.
Незабаром з’явиться більш просунута діагностика штучного інтелекту (ШІ) Застосування машинного навчання в діагностиці тільки починається – більш амбітні системи передбачають поєднання декількох джерел даних (КТ, МРТ, геноміка та протеоміка, дані про пацієнтів і навіть рукописні файли) при оцінці захворювання або ступеню його прогресування. ШІ не скоро замінить лікарів Навряд чи штучний інтелект замінить лікарів одразу. Натомість системи ШІ застосовуватимуться для показу потенційно злоякісних уражень або небезпечних серцевих ознак – дозволяючи лікарю зосередитись на інтерпретації цих сигналів.
Як машини вчаться діагностувати Алгоритми машинного навчання можуть навчитися бачити закономірності аналогічно тому, як їх бачать лікарі. Ключова відмінність полягає в тому, що алгоритмам потрібно багато конкретних прикладів – багато тисяч – для того, щоб навчитися. І ці приклади мають бути акуратно оцифровані – машини не можуть читати між рядків у підручниках. Тому машинне навчання особливо корисне в тих областях, де діагностична інформація, яку вивчає лікар, уже оцифрована. Як от: Виявлення раку легенів або інсультів на основі компютерної томографії (КТ) Оцінка ризику раптової серцевої смерті або інших серцевих захворювань на основі електрокардіограм та МРТ серця Класифікація уражень шкіри на зображеннях шкіри Знаходження показників діабетичної ретинопатії на очних зображеннях
Оскільки в цих випадках є багато даних, алгоритми стають настільки ж хорошими в діагностиці, як і експерти. Різниця полягає в тому, що алгоритм може робити висновки за долі секунди, і його можна недорого використовувати у всьому світі. Незабаром усі та скрізь зможуть отримати доступ до однакової якості провідного фахівця з радіологічної діагностики та за низьку ціну, яким буде штучний інтелект.
Незабаром з’явиться більш просунута діагностика штучного інтелекту (ШІ) Застосування машинного навчання в діагностиці тільки починається – більш амбітні системи передбачають поєднання декількох джерел даних (КТ, МРТ, геноміка та протеоміка, дані про пацієнтів і навіть рукописні файли) при оцінці захворювання або ступеню його прогресування. ШІ не скоро замінить лікарів Навряд чи штучний інтелект замінить лікарів одразу. Натомість системи ШІ застосовуватимуться для показу потенційно злоякісних уражень або небезпечних серцевих ознак – дозволяючи лікарю зосередитись на інтерпретації цих сигналів.
Коментарі
Дописати коментар