Как COVID-19 ускоряет внедрение ИИ в здравоохранение

Пандемия COVID-19 вызвала глубокие сдвиги как в системе здравоохранения, так и в мире в целом. Непрерывный и динамичный характер этой чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения показывает ценность наличия адаптируемых, а не фиксированных путей и решений. Под эгидой телемедицины и цифрового здравоохранения искусственный интеллект и машинное обучение все чаще используются и комбинируются для анализа данных и предоставления действенных идей для улучшения здравоохранения. Врачи перешли к использованию цифровых устройств, но Covid-19 ускоряет этот переход.

Роль искусственного интеллекта

Вообще говоря, когда мы пытаемся принять решение на основе большого количества данных — например, если 100 000 участвующих факторов влияют на результат — это может быть сложной задачей для людей. Поскольку количество факторов продолжает увеличиваться, становится трудно обнаружить отношения, связывающие входы и выходы. Вот почему машинное обучение и ИИ играют жизненно важную роль. Хотя машины не совсем умны, они помогают принимать взвешенные решения на основе данных и помогают нам масштабировать способы управления данными.

Цифровая трансформация сейчас

Непрерывное распространение COVID 19 нагружает операционные системы здравоохранения и не только. Мы видели нехватку всего, от масок и перчаток до аппаратов ИВЛ, от места в отделении неотложной помощи до коек интенсивной терапии и до скорости и безопасности подключения к Интернету. Ситуация ужасающая: наша экономика и системы здравоохранения могут справляться с линейным, возрастающим спросом, в то время как вирус распространяется с экспоненциальной скоростью. Наша система общественного здравоохранения не может защитить от такой взрывоопасной потребности без быстрого и масштабного выбора цифровых рабочих моделей. Пока мы пытаемся остановить распространение вируса, мы можем оптимизировать наши механизмы реагирования, оцифровывая как можно больше шагов. Обычные процессы — те, которые полагаются на людей для работы на рискованном пути обработки сигналов — обусловлены скоростью, с которой мы можем готовить, планировать и использовать человеческий труд. Более того, традиционные процессы дают убывающую отдачу по мере их масштабирования. С другой стороны, цифровые системы могут масштабироваться без таких ограничений практически с неограниченной скоростью. Единственными техническими узкими местами являются вычислительная мощность и вместимость помещения — и того и другого у нас предостаточно.

Изучайте правила заново, а не переписывайте правила

Организации осознают, что системы, основанные на правилах, не в состоянии справиться с быстрыми и динамичными изменениями, вызванными COVID-19 в современном мире. В результате они обращаются к более гибким решениям, которые можно переобучить. AI и ML позволяют системам заново изучать правила, а не переписывать их. Мониторинг и анализ данных имеет решающее значение. А в случае с вирусами этот мониторинг жизненно важен для более быстрого реагирования общественного здравоохранения. Например, некоторые организации изучают общенациональные уровни передачи и демографические данные, чтобы определить скорость передачи для конкретных областей. Другие изучают связь между социальными детерминантами здоровья и госпитализацией. Также есть заявления о том, как машинное обучение можно использовать для диагностики COVID-19 по рентгенографии грудной клетки.

COVID-19 ускорил принятие и масштабирование виртуальных инструментов и инструментов искусственного интеллекта. От ботов с искусственным интеллектом, используемых Providence and Partners HealthCare, до Smart Field Hospital в Ухане — быстрая цифровая трансформация применяется для борьбы с экспоненциально растущей угрозой COVID-19. Мы надеемся и ожидаем, что наш опыт работы с COVID-19 приведет к радикальному улучшению и совершенствованию методов оказания медицинской помощи в будущем.