В прошлом течение болезни пациента (особенно неизлечимого) было наполнено неопределенностью. Врачам оставалось принимать наилучшие решения, которые часто были одинаковыми для каждого пациента, борющегося с конкретной болезнью, даже если их курс, ведущий к такому заболеванию, был уникальным.

Что, если врачи будут знать с точностью до 90% и более, насколько эффективно то или иное лечение для конкретной группы пациентов? Изменятся ли такие решения, как вызов членов семьи или варианты лечения, с такой предусмотрительностью?

Как сказал Томас Р. Инсел, доктор медицинских наук, психиатр и нейробиолог, соучредитель и президент Mindstrong Health:

«Глубинная медицина» обобщает шумиху и угрозы, а затем переносит нас туда, где еще никто не был».Этот священный Грааль прогностических данных в области здравоохранения теперь стал возможен благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Качество медицинского обслуживания и результаты лечения пациентов резко улучшатся, как только эти методы и алгоритмы будут внедрены и будут использоваться врачами для выбора лечения.

ИИ для улучшения и персонализации здравоохранения с помощью больших данных

Глубокое обучение, форма машинного обучения, в настоящее время применяется к электронным медицинским картам (EHR) для персонализации медицины и помощи в принятии важных решений, касающихся ухода за пациентами. Персонализированная прогностическая модель (PPM) создается для отдельных пациентов с использованием данных аналогичных пациентов. В отличие от глобальных моделей, которые были обучены на всех типах пациентов, PPM способны делать точные оценки риска, собирая наиболее подходящие данные, относящиеся к собственным факторам риска пациента.

Исследования показывают, что прогностические модели, использующие временные данные, полученные из электронных медицинских карт, могут улучшить врачебное ведение хронических заболеваний. По мнению одного из авторов исследования Персонализированное прогностическое моделирование и идентификация факторов риска с использованием подобия пациентов:

Кластерный анализ профилей риска показывает группы пациентов со схожими факторами риска, различия основных факторов риска для разных групп пациентов, а также различия между индивидуальными и глобальными факторами риска.

По сравнению с глобальными моделями, обученными на всех пациентах, они могут давать более точные оценки риска и фиксировать более релевантные факторы риска для отдельных пациентов.

Существуют технические проблемы при использовании этих данных, в том числе:

  • Нерегулярная выборка данных
  • Различная длина истории болезни

Как персонализированные прогностические модели меняют ландшафт здравоохранения

Больничные системы теперь могут вывести технологии на новый уровень, в котором жизнь может измениться, а результаты лечения могут быть оптимизированы за счет использования искусственного интеллекта (ИИ) в форме прогностических моделей пациентов.
В течение десятилетий большие объемы данных пациентов и другая медицинская информация была собрана с использованием ЭУЗ больниц, в том числе:

  • Диагностическая информация
  • Результаты лабораторных исследований пациента
  • Прошлая хирургическая история
  • Заметки, сделанные опекунами
  • микробиология
  • Диаграмма событий (т. е. основных показателей жизнедеятельности, потребления и выведения)

Вся эта информация будет использоваться при построении прогностических моделей, специфичных для построения прогностической модели определенного диагноза. На индивидуальном уровне факторы риска и осложнения пациента будут проанализированы с помощью этой информации о плате за больницу, чтобы дать клиницистам возможность точно прогнозировать медицинские события, которые могут иметь большой потенциал для лечения и мониторинга пациентов, особенно тех, которые принимают важные решения, связанные с окончанием лечения. -уход за жизнью.

  • Врачи смогут своевременно звонить членам семьи, чтобы попрощаться или договориться.
  • Смертельные исходы можно предотвратить с помощью проницательных медицинских данных, определяющих рекомендации и решения.
  • Отторжение органов может быть выявлено раньше, и проводятся вмешательства для предотвращения летальных исходов.

В своей новой книге Глубинная медицина: как искусственный интеллект может снова сделать здравоохранение человеком доктор Эрик Тополь рассказывает, как можно использовать искусственный интеллект для восстановления человеческой связи между пациентом и врачом.

Он пишет: «Одним из наиболее важных потенциальных достижений ИИ в медицине является дар времени. Для того, чтобы все это воплотилось в жизнь, потребуются многие годы, но в конечном счете это следует рассматривать как самую масштабную трансформацию в истории медицины.

Посмотрите, как алгоритмы искусственного интеллекта спасают жизни людей, страдающих гемодинамической нестабильностью.

Свяжитесь с нами: https://rediminds.com