Использования искусственного интеллекта для выявления проблем со здоровьем до того, как они возникнут

Использования искусственного интеллекта для выявления проблем со здоровьем до того, как они возникнут

Исследовательские группы используют данные о патологии за 80 лет и стремятся разработать возможности подсчета клеток с использованием сетей глубокого обучения.

Группа исследовательских лабораторий в Аделаиде, Австралия, придумала способы использования искусственного интеллекта для выявления проблем со здоровьем у пациентов с высоким риском до того, как они возникнут.

SA Pathology, Австралийский институт машинного обучения (AIML), лаборатория по изучению больших данных MIT и Австралийский исследовательский центр интерактивных и виртуальных сред пытаются разработать системы.

Учреждения создали систему программного обеспечения, которая предупреждает врачей, если пациенту грозит повышенный риск госпитализации.

Анализы крови, показывают ранние признаки пре диабета, и если есть закономерности и тенденции в определенных горячих точках, это означает, что врачи в этих областях могут получить раннее предупреждение о том, на чем следует сосредоточиться.

ИИ станет частью повседневной патологической практики

SA Pathology заявила, что ИИ «улучшит профилактические меры в области здравоохранения, ускорит выполнение некоторых ручных, трудоемких задач и снизит затраты для улучшения результатов в области общественного здравоохранения».

Чтобы улучшить результаты для населения, SA Pathology ориентирована на принятие клинических решений, наблюдение за заболеваниями и управление здоровьем населения.

На заднем плане всегда будет ученый или патологоанатом, потому что ИИ выведет вас только на определенный уровень, но есть значительные объемы данных, которые нужно пройти.

Вне этих трех ключевых областей инженеры AIML пытаются исследовать способы улучшения услуг цифровой патологии.

Сферы интереса включают подсчет клеток через сеть глубокого обучения, чтобы записывать аннотации патологоанатомов.

Цель состоит в том, чтобы сократить время, необходимое патологам для работы с изображениями патологии. Подсчет клеток - это тест на патологию для подсчета количества представляющих интерес клеток в образце, но он требует очень много времени.

«Если бы алгоритм машинного обучения мог точно считать их быстрее, чем человек, это сэкономило бы много времени».

Одна из ключевых областей, в которой ИИ применяется с точки зрения здравоохранения, — это открытия в области медицины.

Вдали от открытия лекарств и патологии организации стремятся применять инструменты искусственного интеллекта в медицине и здравоохранении в самых разных областях, от чат-ботов служб психического здоровья до возможностей удаленного мониторинга для гинекологов.