Практически нет ограничений на возможное использование искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении. Хорошим примером являются редкие заболевания, также известные как орфанные болезни. Из почти 8000 заболеваний, классифицируемых как редкие (около 250 открываются каждый год), спектр варьируется от синдрома Аарскога-Скотта до остеохондрита и церебротендинозного ксантоматоза. Большинство врачей мало или вообще ничего не слышали о многих из этих клинических картин, что затрудняет диагностику. Заболевание считается редким, если по статистике им страдают не более пяти человек из 10 000. На первый взгляд это звучит не так уж и много, но это противоречит истинным масштабам. Каким бы небольшим ни было число заболевших в отдельных случаях, общее число ни в коем случае не одинаково: по оценкам, около четырех миллионов детей и взрослых живут с редким заболеванием только в Германии и около 30 миллионов в ЕС. Если сложить всех пострадавших по всему миру, число вырастет до 350 миллионов.
Не только труден диагноз, но и, учитывая большое количество различных заболеваний, отсутствует достаточно эффективное лечение. Искусственный интеллект может изменить правила игры. В будущем диагностика значительно выиграет от современных методов анализа, особенно для пациентов с неспецифическими жалобами. Используя методы машинного обучения, можно автоматически оценивать рентгеновские изображения, лабораторные показатели, клинические данные и даже генетические профили. Алгоритмы глубокого обучения распознают даже мелкие закономерности, которые упускает человеческий глаз, и, таким образом, могут значительно ускорить поиск редких или сложных клинических картин.
Такие процедуры, поддерживаемые ИИ, не только быстрее ставят первоначальный предполагаемый диагноз, но и помогают врачам создавать персонализированные рекомендации по лечению — например, путем включения факторов риска из клинических баз данных или классификации предполагаемых генетических вариантов в ходе заболевания. В долгосрочной перспективе интеграция искусственного интеллекта в повседневную медицинскую практику поможет снизить количество ошибочных диагнозов и оптимизировать индивидуальные стратегии лечения.
Меньше значит больше? Это не относится к ИИ
Наконец, в повседневной больничной жизни ИИ может оптимизировать многие логистические процессы — например, когда речь идет о планировании занятости палат и коек, организации транспортировки пациентов на обследования или инициировании уборки палат. Технология также может прогнозировать потребление лекарств и медицинских расходных материалов, таких как шприцы, бинты и одноразовые перчатки, и своевременно инициировать повторные заказы. ИИ может даже включать в планирование опыт надежности поставщиков или сезонных эффектов, таких как вспышки гриппа.
У всех сценариев приложений есть одна общая черта: они полагаются на большие объемы данных. Хотя они, как правило, доступны в системе здравоохранения — от записей врача и показателей жизнедеятельности до результатов лабораторных исследований и медицинских изображений — их использование и обработка осложняются несколькими факторами. С одной стороны, существует исторически развитая ИТ-инфраструктура. Различные отделы часто используют свои собственные решения, которые не всегда могут беспрепятственно взаимодействовать друг с другом. Такая фрагментированная системная среда не только затрудняет беспрепятственный обмен данными, но также приводит к появлению избыточной информации и несогласованности.
В то же время разнообразие источников данных неизбежно приводит к хаосу. Хотя структурированные данные из электронной карты пациента можно относительно легко преобразовать в стандартизированный формат, интеграция неструктурированных данных, таких как произвольные текстовые заметки или данные изображений, представляет собой особую проблему. Кроме того, информация может быть доступна на разных языках или в разных единицах измерения, например в формате даты.
Главное: хорошая подготовка данных
Чтобы обеспечить необходимое качество данных для процессов ИИ, необходим комплексный процесс подготовки и очистки данных. Так называемая подготовка данных включает в себя слияние, очистку, нормализацию, преобразование и смешивание информации, чтобы она была доступна в оптимальном качестве для аналитических задач. Даже небольшая избыточность и пробелы в наборах данных могут привести к серьезным проблемам. Поэтому больницы не могут избежать регулярной очистки своих наборов данных: необходимо удалять дубликаты, выбросы и дезинформацию, которые могут оказать негативное влияние на процессы принятия решений. В то же время источники данных из самых разных областей должны быть объединены в единый набор данных в реальном времени. Только тогда ИИ сможет получить наилучшие рекомендации к действию.
Дополнительная ценность хорошего решения для подготовки данных не только приносит пользу процессам принятия решений, поддерживаемым искусственным интеллектом, но также охватывает такие аспекты, как управление данными и соблюдение требований. Защита конфиденциальных данных и информации является важным аспектом искусственного интеллекта. Чтобы избежать нарушений GDPR, директивы NIS 2 или одного из многочисленных других правил, данные пациентов, а также конфиденциальные внутренние данные больницы должны быть идентифицированы, отсортированы, псевдонимизированы или защищены от доступа как можно раньше.
Без правильной инфраструктуры путешествие ИИ провалится
Анализ и классификация данных, а также этап обучения и разработки ИИ требуют мощной ИТ-инфраструктуры. Важно иметь достаточную вычислительную мощность. Ускорители графического процессора помогают сократить время обучения модели. Для хранения доступны различные архитектурные подходы — от классических хранилищ данных до озер данных и сетки данных. Хранилище данных хранит информацию в структурированной форме и по сути представляет собой центральное хранилище предварительно обработанных данных. Для сравнения, озеро данных является гораздо более гибкой альтернативой, когда речь идет об объединении широкого спектра источников. Цифровая информация может храниться в озере данных независимо от источника, актуальности и текущей потребности. Они сохраняются в исходном состоянии и преобразуются в пригодный для использования формат только тогда, когда они действительно необходимы для анализа. Data Mesh идет на шаг дальше – не только технически, но и организационно. Этот подход основан на децентрализации: специализированные отделы сами берут на себя ответственность за качество, обслуживание и предоставление так называемых информационных продуктов. Цель: усиливается компетентность в области данных там, где лежат знания предметной области. Какая модель является наиболее подходящей, во многом зависит от зрелости стратегии данных, доступных ресурсов и предполагаемого сценария использования. Во многих случаях рекомендуется сочетание подходов.
Однако, вероятно, самый простой способ реализовать проект ИИ — использовать комплексное решение, например, в виде проверенных проектов. Они объединяют пакет программного обеспечения для всего жизненного цикла ИИ с платформами и предварительно обученными моделями ИИ, а также серверное оборудование, включая ускорители и системы хранения данных, в одном продукте. Важным компонентом такой проверенной конструкции является механизм запросов SQL, который можно использовать для обработки и анализа огромных объемов данных из хранилищ данных, озер данных или сеток данных в кратчайшие сроки. Благодаря так называемой архитектуре MPP (массовая параллельная обработка) процессы выполняются несколькими устройствами параллельно. Это означает, что можно легко обрабатывать огромные объемы данных и проводить анализ гораздо быстрее. Необходимое в противном случае копирование и перемещение данных больше не требуется. Через разъемы легко подключаются самые разнообразные источники данных. Это означает, что анализ больших данных легко возможен без кубов, извлечений или таблиц агрегации, а сложные процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка) остались в прошлом. В этих протестированных конструкциях функции безопасности и защиты данных также встроены во все базовые компоненты.
Не забывайте о мягких факторах
По сути, следует помнить: технология — это лишь часть уравнения. Распространенным камнем преткновения на пути внедрения ИИ в здравоохранении является чрезмерно амбициозный старт. В эйфории по поводу возможных выгод от автоматизации многие люди склонны сразу же переходить к очень сложным сценариям использования. Однако такие масштабные проекты зачастую трудно контролировать: они требуют много времени, потребляют значительные ресурсы и часто приводят к разочарованию, если не достигаются ощутимые результаты. Вместо этого рекомендуется пошаговый подход: небольшие, четко определенные пилотные проекты идеально подходят для получения первоначального опыта работы с приложениями ИИ. Они позволяют быстро добиться успеха, способствуют принятию в команде и предоставляют ценную информацию для масштабирования. Это создает процесс обучения с постоянной добавленной стоимостью.
Для успешного использования ИИ в здравоохранении требуется гораздо больше, чем просто мощные алгоритмы. Это требует структурных и культурных изменений. Это включает в себя создание структур управления данными, четкие обязанности и регулярное обучение сотрудников. Без правильной стратегии интеграция искусственного интеллекта в здравоохранение немыслима — иначе хваленая инновация сама по себе рискует стать больным пациентом.
2026-01-14 06:31:00
1768373980
#От #информации #диагностике
Читайте также
