На протяжении всего курса комплексного медицинского обслуживания у многих пациентов развиваются проблемы с разумом и телом, которые могут привести к серьезному дискомфорту, дорогостоящему лечению, инвалидности и многому другому. Заблаговременное прогнозирование этих обострений дает медицинским работникам возможность применять профилактические меры, которые могут повысить безопасность пациентов и качество медицинской помощи при одновременном снижении медицинских расходов. Проще говоря, прогнозирование с использованием сетей больших данных, используемых для оценки конкретных людей и конкретных факторов риска при определенных заболеваниях, может спасти жизни и избежать медицинских осложнений.
Сегодня многие методы прогнозирования обращаются к искусственным нейронным сетям при попытке найти новое понимание будущего здравоохранения пациентов. ANNs (искусственные нейронные сети) — это лишь одна из многих моделей, внедряемых в сферу здравоохранения благодаря таким инновациям, как искусственный интеллект и большие данные. Их цель — преобразовать огромные объемы необработанных данных в полезные решения для лечения и ухода.
Что такое нейронная сеть?
Понимание нейронных сетей, линк, может быть очень сложным. В конце концов, для многих людей эти примеры искусственного интеллекта в медицинской промышленности являются футуристической концепцией.
Согласно Википедии (источник всей правды) :
“Нейронные сети — это вычислительный подход, основанный на большом наборе нейронных блоков, свободно моделирующих то, как мозг решает проблемы с помощью больших кластеров биологических нейронов, соединенных аксонами. Каждая нейронная единица связана со многими другими…Эти системы самообучаются и обучаются, а не программируются явно … ”
Один из способов думать об этом таков: представьте, что врач хочет сделать прогноз относительно здоровья пациента – например, подвержен ли он риску заболевания определенным заболеванием. Как врач сможет получить эту информацию? В большинстве случаев для выявления признаков, которые оказались хорошими предикторами здоровья пациента, потребуется использовать анализы крови, анализы жизненно важных органов пациента и многое другое. Однако, что, если врачи знают только несколько факторов риска для конкретного заболевания — или, что еще хуже, они вообще не знают факторов риска? Было бы невозможно делать прогнозы.
ANNS помогают делать прогнозы в области здравоохранения, с которыми врачи и хирурги просто не могут справиться в одиночку. Они работают в моменты, когда мы можем собирать данные, но мы еще не понимаем, какие части этих данных жизненно важны. Таким образом, эти абстракции могут улавливать сложные взаимосвязи, которые могут быть изначально неочевидными, что приводит к лучшему прогнозированию общественного здравоохранения.
Каковы возможности нейронных сетей в здравоохранении?
Хотя они могут показаться футуристической концепцией, ANN используются в здравоохранении уже несколько десятилетий. Фактически, книга “Нейронные сети в здравоохранении” охватывает различные варианты использования этой системы до 2006 года. До 2006 года основные успехи ANNs были обнаружены в таких областях, как обработка речи и обработка изображений. Сегодня, когда появляются новые технологии, способные в первую очередь изменить подход к нейронным сетям, стоит отметить, что может появиться множество новых возможностей для изменения отрасли. Сегодня возможности нейронных сетей в здравоохранении включают:
- Диагностические системы – ANNs могут использоваться для выявления проблем с сердцем и раком, а также различных других заболеваний, о которых сообщают большие данные.
- Биохимический анализ – ANNS используются для анализа образцов мочи и крови, а также для отслеживания уровня глюкозы у диабетиков, определения уровня ионов в жидкостях и выявления различных патологических состояний.
- Анализ изображений – ANN часто используются для анализа медицинских изображений из различных областей здравоохранения, включая обнаружение опухолей, классификацию рентгеновских снимков и МРТ.
- Разработка лекарств – Наконец, ANN используются при разработке лекарств для различных состояний – работая с использованием больших объемов данных, чтобы прийти к выводам о вариантах лечения.
Текущие примеры нейронных сетей
Нейронные сети можно увидеть в большинстве мест, где ИИ сделал шаги в сфере здравоохранения. Например, в мире разработки лекарств Data Collective и Khosla Ventures в настоящее время поддерживают компанию “Atomwise“, которая использует возможности машинного обучения и нейронных сетей, чтобы помочь медицинским работникам быстро находить более безопасные и эффективные лекарства. В прошлом году компания недавно опубликовала свои первые результаты исследований лекарств для лечения Эболы, и инструменты, которые использует Atomwise, могут определить разницу между токсичными препаратами и более безопасными вариантами.
Аналогичным образом, найдены варианты, которые могли бы использовать нейронные сети в области диагностики. Например, в 2014 году Butterfly Networks, которые преобразуют область диагностики с помощью глубокого обучения, устройств и облака, собрали 100 миллионов долларов на свое дело. В настоящее время эта организация работает в центре медицины и машиностроения, объединяя специалистов мирового класса во всем, от электротехники до машиностроения и медицины. В то же время,iCarbonX разрабатывает платформы искусственного интеллекта для облегчения исследований, связанных с лечением различных заболеваний и профилактической помощью. Компания считает, что вскоре они смогут помочь обеспечить будущее по-настоящему персонализированной медицины.
Будущее здравоохранения…
Возможно, наиболее существенная проблема с ANNs заключается в том, что изученные функции, используемые при оценке огромных объемов данных, иногда могут быть трудны для интерпретации. Возможно, именно поэтому ANN чаще используются в ситуациях, когда у нас много данных, чтобы гарантировать, что наблюдаемые данные не содержат слишком много “случайностей”. Подумайте об этом так: если вы подбрасываете монету три раза и каждый раз получаете “решку”, это не означает, что у монеты есть только “решка”. Это просто означает, что вам нужна дальнейшая оценка и дополнительное тестирование, чтобы получить правильное представление о вероятности.
Нейронные сети нуждаются в некоторой настройке, если они хотят стать тем изменением, в котором нуждается индустрия здравоохранения. Однако, наряду с новыми разработками в области искусственного интеллекта, кажется, что нейронные сети могут сыграть очень важную роль в будущем здравоохранения.