Искусственный интеллект в здравоохранении в основном включает в себя создание «интеллектуальных» обычных больничных зон с использованием бесконтактных датчиков и алгоритмов машинного обучения для создания физических пространств, чувствительных к присутствию человека. Эти «пространства» могут общаться с людьми, ощущая их присутствие, и собирать данные об их здоровье для диагностических целей.
Сокращение времени ожидания пациента
Как известно, в больнице есть ограниченное количество врачей и медсестер, которые могут проводить анализы и диагностику состояния пациентов. Таким образом, если в больнице находится большее количество людей, им придется ждать своей очереди за пределами кабинета врача, в то время как врач или медсестра проводит осмотры и анализы пациента внутри. Чрезвычайная ситуация в области здравоохранения, такая как продолжающаяся пандемия, просто увеличивает это на несколько градусов. Фактически, с начала пандемии время ожидания пациентов, нуждающихся в плановых операциях и других видах медицинской помощи, увеличилось. Проще говоря, долгое время ожидания в больницах всегда было одним из наиболее проблемных аспектов медицинской помощи для пациентов.
Инструменты ИИ позволяют больницам автономно проводить предварительные тесты на пациентах. Например, легко представить себе следующий сценарий: датчик отслеживает состояние здоровья ожидающего пациента, динамически контролируя его жизненно важные функции. После сбора и тщательной оценки деталей, связанных с их температурой тела, жировыми отложениями, частотой сердечных сокращений, пульсом и уровнем холестерина и можно самостоятельно подготовить диагностический отчет. В отчете четко указывается любая информация о потенциальном заболевании. Более того, инструменты на основе ИИ, участвующие в сети интеллектуального анализа окружающей среды в здравоохранении, также изучают жизненно важные показатели, прежде чем включить в отчет несколько рекомендаций по диете и образу жизни. Эти рекомендации будут содержать прописанные лекарства, которые необходимо принимать, а также любые продукты или привычки, которые человек должен будет принять или избегать, чтобы улучшить свое здоровье. Помимо создания диагностического отчета после оценки ожидающих пациентов, окружающие микрофоны в больничной палате врача также могут создавать медицинский отчет на основе того, что врач говорит своему пациенту во время и после осмотра. С помощью обработки естественного языка такие окружающие микрофоны могут в цифровом виде определять суть слов врача для создания отчета в соответствии со стандартизированным медицинским форматом.
Автоматизация поддержки интенсивной терапии
В отделение интенсивной терапии (ОИТ) больницы госпитализируют только тех, кто находится в критическом состоянии. Такие пациенты нуждаются в постоянном тщательном наблюдении. В случае ухудшения их здоровья администрация больниц должна принять адекватные неотложные меры, чтобы сохранить им жизнь. В большинстве больниц и клиник не хватает персонала, поэтому критический мониторинг каждого пациента в отделениях интенсивной терапии практически невозможен в любое время. В таких случаях инструменты ИИ помогают заполнить пробелы.
ИИ в здравоохранении включает инструменты на основе IoT, такие как датчики температуры и влажности, датчики артериального давления и другие устройства мониторинга и программные приложения. Эти устройства могут автономно собирать данные и постоянно обновлять врачам статистику естественного движения пациентов в критическом состоянии. Кроме того, такие инструменты позволяют врачам, находящимся в удаленных местах, получать информацию через Интернет.
Мониторинг уровня глюкозы в крови
Беспроводные датчики составляют суть окружающего интеллекта в здравоохранении. Такие устройства сбора данных упрощают процесс автономного сбора информации об уровне сахара и глюкозы в крови пациента. Беспроводные датчики в интеллектуальной сети позволяют больницам непрерывно и дискретно отслеживать статистику уровня сахара в крови. Для этой цели пациентов заставляют носить биосовместимые носимые устройства. Кроме того, датчики, имплантированные в тело пациента, определяют уровень глюкозы в его крови.
Данные, собранные и переданные имплантатом, отправляются на телеметр, который получает информацию перед отправкой ее врачам и пациентам в виде сообщений мобильного телефона. Как видите, беспроводные датчики, носимые устройства для мониторинга состояния здоровья и имплантаты образуют мощную комбинацию для непрерывного сбора информации об уровне сахара в крови пациентов. Основываясь на показаниях таких устройств, которые являются частью сети интеллектуального анализа данных в здравоохранении, врачи могут рекомендовать лекарства, терапию, питание и изменения образа жизни, которые могут помочь пациентам бороться с диабетом, заболеваниями щитовидной железы и другими подобными заболеваниями, связанными с уровнем сахара в крови.
Помимо этих приложений, IoT, тепловизионные камеры и ИИ также могут использоваться для проверки зараженных зон — например, поверхности, на которых обнаружены инфекционные вирусы, могут быть очищены и обеззаражены. Кроме того, тепловизионные камеры также очень полезны для наблюдения за людными местами и отслеживания людей, которые могут быть переносчиками заразного заболевания типа COVID-19. У таких людей может быть более высокая температура тела, чем обычно, из-за лихорадки, вызванной болезнью. Их можно изолировать, чтобы они не распространяли болезнь среди окружающих.
Основные проблемы внедрения окружающего интеллекта в здравоохранении
Хотя использование ИИ в здравоохранении в основном полезно для пациентов, существуют определенные проблемные аспекты технологии, которые необходимо решить, прежде чем ее можно будет широко внедрить в здравоохранение. В основном, проблемы либо технологические, либо этические.
Технологические вызовы
Первой технологической задачей является диагностика и лечение в сложных случаях. Например, могут быть случаи, когда устройства сбора конфиденциальных данных в сети внешней разведки собирают жизненно важные статистические данные о состоянии здоровья человека и создают диагностический отчет с именем другого человека. Кроме того, устройства, собирающие визуальные данные, не смогут собирать визуальную информацию в слепых зонах.
Вторая технологическая проблема связана с целостностью данных, собранных и используемых для анализа в сети внешней разведки. Больницы, использующие эту технологию, должны будут использовать специализированные инструменты для проверки собранной информации, чтобы не рекомендовать или проводить неправильный диагноз, лекарства и лечение.
Этические вызовы
В то время как проблемы, связанные с технологиями, необходимо решить, этические проблемы имеют гораздо больший вес в аргументах против внедрения окружающего интеллекта в здравоохранение. Во-первых, пациентов может не совсем устраивать «интеллектуальное пространство», которое собирает их информацию без их ведома и предварительного согласия. В некотором смысле сбор их данных представляет собой нарушение их конфиденциальности. Кроме того, проблема предвзятости на основе ИИ в здравоохранении также поднимает свою уродливую голову всякий раз, когда говорят о пересечении ИИ и здравоохранения.
Окружающий интеллект может быть полезен для ухода за пожилыми людьми и наблюдения за критическими пациентами. Что касается ограничений, можно надеяться, что с технологическим прогрессом технология станет намного более совершенной и готовой к широкому внедрению в реальных условиях.