- Сравнение
- Учебники
- Роль искусственного интеллекта в развитии персонализированного здравоохранения
Мир, в котором мы живем сегодня, — это мир, в котором индивидуальный, персонализированный опыт стал нормой. От музыки, которую мы слушаем, до телепередач, которые мы транслируем, до покупок, которые мы совершаем, — это часто рекомендации, основанные на данных, собранных о нас, включая нашу историю покупок и потокового вещания. Мы часто считаем само собой разумеющимся эту способность знать и понимать наши желания и потребности. Когда дело доходит до управления нашим здоровьем и того, как мы заботимся о себе, ситуация очень похожа. Носимые устройства, такие как умные часы и фитнес-трекеры, становятся все более изнашиваемыми и позволяют отслеживать нашу «статистику здоровья», такую как частота сердечных сокращений, сожженные калории и часы сна. Это все жизненно важные данные, которые нам нужны, чтобы более эффективно использовать информацию о том, как мы едим, спим и занимаемся спортом. Помимо того, как мы следим за своим здоровьем, фармацевтическая промышленность также изучает эти данные, чтобы применять все более персонализированный подход к разработке методов лечения и лечения, чтобы точно прогнозировать и решать любые проблемы со здоровьем, которые могут возникнуть. у определенных групп пациентов. Несмотря на прогресс фармацевтической промышленности в разработке персонализированных методов лечения, еще предстоит проделать работу, прежде чем здравоохранение адаптируется к каждому из наших потребностей. Чтобы добиться этого, нам нужны большие объемы данных и информации о разных людях, чтобы создать по-настоящему персонализированную медицину и уход, и зачастую эти огромные наборы данных невозможно собрать и проанализировать вручную. Объедините эту проблему со сложностью человеческого тела, и это означает, что мы до сих пор очень плохо понимаем, как механизмы человеческого тела реагируют и справляются с различными заболеваниями. Именно здесь решающее значение имеют сложные технологии, такие как машинное обучение, помогающие управлять объемом распространяемых данных. К счастью, мы находимся в таком положении, когда эта технология нам доступна. Нам просто нужно применять его правильно, чтобы максимально эффективно использовать его использование и информацию, которую он может предоставить в электронных медицинских записях, чтобы потенциально спасти жизни и произвести революцию в здравоохранении, каким мы его знаем.
Бум данных для персонализированного здравоохранения
Хотя мы еще не достигли этой цели, по-настоящему персонализированная медицина в больших масштабах появится всего через несколько лет, и технология искусственного интеллекта станет ключевым фактором, способствующим достижению этой цели. Объем данных, которые мы собираем, резко растет, и исследования IDC предсказывают, что глобальная сфера данных вырастет с 33 зеттабайт данных в 2018 году до 175 зеттабайт к 2025 году. Чтобы представить это в перспективе, загрузите 175 зеттабайт данных на сайт The Speed Average Internet. соединение займет 1.800 миллиарда лет. Этот огромный набор данных, включающий генетическую информацию и электронные медицинские записи, такие как истории болезни и аллергии, позволил врачам более внимательно изучить отдельных пациентов и их состояние так, как они этого не делают. Я не мог сделать это раньше. Теперь они могут использовать машинное обучение для выявления тенденций, закономерностей и аномалий в данных, что может помочь экспертам принимать более обоснованные решения. Применение анализа данных также важно для персонализации клинических исследований и опыта тех, кто в них участвует. Во многих исследованиях до сих пор проводится одно и то же лекарство или лечение для разных людей и с использованием статистического подхода, основанного на ответах большинства. Это не «персонализированный» подход, поскольку каждый человек обладает уникальным генетическим составом и специфическими биомаркерами. В результате эффективность лекарств может различаться от человека к человеку, и это должно быть отражено в способах проведения клинических испытаний.
Создайте четкое представление о каждом пациенте
У каждого из нас есть уникальная вариация человеческого генома, поэтому способность понимать, какие мутации или генетические различия могут вызывать конкретные заболевания, позволит врачам предсказать проблему со здоровьем до того, как она возникнет, и предотвратить ее возникновение. развивать. Это понимание позволяет разрабатывать более комплексные планы борьбы с заболеваниями, позволяющие снизить риски, когда они возникают. Лечение рака является примером раннего вмешательства в действии. Несколько лет назад то же самое лечение обычно применялось у пациентов с одним и тем же типом и стадией рака. Однако теперь мы понимаем, что у разных людей могут наблюдаться уникальные генетические изменения в раковых клетках и/или что их генетика будет влиять на то, как их организм реагирует на рак; Эти два фактора повлияют на прогрессирование рака. Благодаря лучшему пониманию прогрессирования заболевания посредством анализа данных пациентов можно разработать прецизионную медицину и таргетную терапию, которые помогут предсказать, к какому лечению опухоль пациента наиболее восприимчива. отвечать. Чтобы обеспечить персонализированную медицину в такой степени, важно иметь полное представление о каждом пациенте. Для этого нам необходимо ежедневно объединять данные с медицинскими записями и данными об образе жизни из разрозненных источников в комплексное представление. Эти данные имеют решающее значение для понимания и анализа потребностей каждого пациента, и их можно использовать для информирования как о том, как разрабатываются лекарства, так и о типе помощи, которую получает пациент. Именно эти огромные наборы данных содержат жизненно важные сведения о том, как проявляются хронические заболевания, поэтому фармацевты и врачи могут выявить тенденции между образом жизни и развивающимися заболеваниями, чтобы обеспечить более раннее вмешательство. Однако возможность сделать это зависит от способности собирать, отображать и анализировать информацию из больших объемов данных из разрозненных источников, а этот процесс невозможно выполнить вручную. Чтобы представить себе количество энергии, необходимое для обработки данных вручную, потребуется целая неделя, эквивалентная выходной мощности Солнца, чтобы смоделировать геном одного человека. Очевидно, что это неустойчивая модель и не позволит нам персонализировать здравоохранение в больших масштабах.
ИИ: ключевой ингредиент по-настоящему персонализированной медицины
Именно здесь в игру вступает искусственный интеллект, который может предложить огромные преимущества в решении основных проблем, с которыми сталкиваются поставщики медицинских услуг, когда речь идет о больших данных: скорости, объеме, разнообразии и достоверности. Фактически, почти 80% респондентов в недавнем опросе Oracle Health Sciences заявили, что они ожидают, что искусственный интеллект и машинное обучение улучшат рекомендации по лечению для людей. Преимущества очевидны. Благодаря возможностям искусственного интеллекта и машинного обучения фармацевтические компании могут собирать, хранить и анализировать большие наборы данных гораздо быстрее, чем при помощи ручных процессов. Это позволяет им быстрее проводить исследования на основе данных о генетических вариациях большого числа пациентов и быстрее разрабатывать таргетные методы лечения. Кроме того, он дает более четкое представление о том, как конкретные небольшие группы пациентов с определенными общими характеристиками реагируют на лечение, и, следовательно, как точно сопоставить правильные объемы и дозы лечения, которые следует назначать людям. В результате это оптимизирует уровень ухода за пациентами, который могут оказать врачи. В идеальном мире мы хотим предотвратить болезни. Имея под рукой больше информации о том, почему, как и у кого развиваются заболевания, мы можем ввести профилактические меры и лечение гораздо раньше, иногда даже до того, как у пациента начнут проявляться симптомы.
Как может развиваться персонализированная медицина?
Персонализированная медицина потенциально может улучшить и даже спасти жизни многих людей, а искусственный интеллект и машинное обучение являются движущей силой будущих достижений. Используя его мощь с помощью облачных вычислений, мы также можем начать пожинать плоды самых инновационных технологий, появляющихся в отрасли, включая использование 3D-печати для каждый раз доставки персонализированной дозы лекарства. пациент. Поскольку носимые технологии и устройства Интернета вещей продолжают расти: к 1.300 году ожидается 2023 миллиарда подписок на Интернет вещей, а в 26.600 году будет использоваться 2019 миллиарда устройств Интернета вещей, объем персональных данных, которые мы собираем о себе, будет только увеличиваться, открывая больше возможностей для персонализированного медицинского обслуживания для людей. пациенты. Впереди у персонализированной медицины еще много проблем и пути к ее совершенствованию. Но по мере того, как ИИ будет более широко применяться в медицине, несомненно, будет достигнуто будущее жизнеспособного, эффективного и персонализированного здравоохранения.