Чтобы помочь в достижении жизненно важных открытий, ИИ должен получить доступ к «недоиспользуемым, недооцененным» данным

Из всех способов, с помощью которых ИИ может преобразовать здравоохранение, одним из наиболее многообещающих является революционная революция в исследованиях. Эти новые технологии могут дать возможность каждой части сектора понимать пациентов и поставщиков услуг, как никогда раньше.

Дело не только в том, что инструменты на базе искусственного интеллекта могут собирать больше информации о большем количестве пациентов, чем когда-либо прежде. Кроме того, они могут разблокировать то, что долгое время было практически неиспользованным ресурсом: качественные данные.

«Исследования общественного здравоохранения, посвященные хроническим заболеваниям, исторически недостаточно использовали и недооценивали качественные методы», — сказал А. изучать объяснили в Ежегодном обзоре общественного здравоохранения. Это «ограничило возможности специалистов» получить более глубокое понимание поведения в отношении здоровья; определить, почему и как средство подействовало или не подействовало; и проверить новые теории, говорится в исследовании.

Это произошло по множеству причин. Количественные данные, такие как числовые вопросы, вопросы с несколькими вариантами ответов и вопросы «да или нет», могут показаться более конкретной основой для принятия решений. Чтение ответов в свободной форме на открытые вопросы может быть утомительным. И даже когда исследователи анализируют эти ответы, их значение может быть туманным.

Но теперь медицинские компании могут собирать информацию из всех этих неиспользованных качественных данных в больших масштабах. Платформы на базе искусственного интеллекта с более продвинутыми подходами к обработке естественного языка (НЛП), обученные специфическому словарю любой научной темы, могут прочитать все эти ответы.

Эти платформы могут выявить тенденции, общие проблемы, области путаницы и многое другое. И они могут предоставлять сводные данные, чтобы исследователи, поставщики услуг, плательщики и другие заинтересованные стороны могли сразу получить важную информацию.

Лучшие новые системы объединяют качественные и количественные данные, предлагая лучшее из обоих. Сами по себе качественные данные не являются четко репрезентативными, а количественным данным не хватает нюансов и красок, необходимых для понимания результатов. Когда инструмент искусственного интеллекта объединяет их, он может предоставить трехмерные результаты. Инструмент также может рекомендовать следующие шаги в отношении того, что исследовать, тестировать или опросить, на каких группах населения сосредоточить внимание и многое другое.

Все это только начало. Научное сообщество ежедневно наводнено новыми исследованиями, многие из которых имеют частично совпадающие темы. Платформы на базе искусственного интеллекта могут собирать наборы данных из разрозненных источников и проверять их на качество, дублирование, актуальность и многое другое. Эти платформы могут затем создавать еще более обширные и понятные результаты, которые помогут медицинским работникам принимать решения.

Они могут сегментировать выводы на основе любого количества характеристик. Так, например, медицинский работник может описать конкретного пациента и получить мгновенную обратную связь с указанием наиболее подходящих результатов.

Укрепление цифровых двойников

Все эти возможности открывают путь к новым, более совершенным цифровым двойникам — виртуальным изображениям реальных людей, которые являются более репрезентативными. За пределами сферы здравоохранения они все чаще используются для моделирования человеческого поведения и решений. И используются цифровые двойники для таких вещей, как клинические испытания. Но не все эти «близнецы» равны.

Самые полезные из них максимально подробны и основаны на надежной информации о реальных людях. Создание такого рода цифровых двойников требует глубокого фундамента как качественных, так и количественных данных, которые должны обновляться в режиме реального времени по мере сбора новой информации о пациентах в реальном мире.

Благодаря доступным высококачественным цифровым двойникам медицинские компании открывают целый мир возможностей. Они могут задавать вопросы, которые обычно не обсуждаются из-за проблем конфиденциальности. Они могут одновременно тестировать несколько методов лечения, лекарств и других средств. Эти близнецы также могут быть созданы с учетом уникального сочетания характеристик в любой момент времени, включая возраст, историю болезни, аллергию, факторы окружающей среды, социальные детерминанты и многое другое.

Все это не означает риска для чьего-либо здоровья. Как и все исследования, цифровые двойники не могут точно продемонстрировать, как отреагирует тот или иной человек. Настоящее тестирование с участием реальных людей, конечно, как никогда необходимо.

Но когда эти инструменты искусственного интеллекта «загружают» всю информацию о любом конкретном лекарстве или терапии и им поручено изучить реакцию цифровых двойников, они могут обнаружить важные вещи — преимущества, осложнения, побочные реакции, факторы риска и многое другое. Когда они основаны как на количественных, так и на качественных данных, они выполняют свою работу гораздо эффективнее.

Существуют самые разные варианты использования цифровых двойников в сфере здравоохранения. Фармацевтические компании могут узнать о восприятии лекарств и вакцин, а также о препятствиях, мешающих пациентам или врачам принять новые методы лечения, и опробовать совершенно новые способы их сбыта. Поставщики медицинских услуг, в том числе практики и больницы, могут использовать их для отслеживания бренда. Учреждения общественного здравоохранения могут использовать их для разработки инициатив, которые с наибольшей вероятностью будут успешными.

В каждом случае используемая технология будет зависеть от сбора максимально возможной информации. Даже самые дорогие и сложные системы ограничены объемом данных, к которым у них есть доступ. Поскольку медицинские организации ищут пути продвижения вперед, качественные данные должны служить стержнем. Люди — это не цифры, и описания, мысли и чувства отдельного человека не представляют массы. Но когда вы соберете все эти цифры и описания вместе, у вас будет гораздо больше шансов на успех — помощь в улучшении и даже спасении жизней.

Фото: MirageC, Getty Images

Это сообщение появляется через Влиятельные лица MedCity программа. Любой может опубликовать свой взгляд на бизнес и инновации в здравоохранении в MedCity News через влиятельных лиц MedCity. Нажмите здесь, чтобы узнать, как.