ปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์: แนวโน้มหลักของโลก ปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์ ได้สอนปัญญาประดิษฐ์ทำนายหัวใจวายได้ดีกว่าหมอ

การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์ในปัจจุบันสามารถปรับปรุงความถูกต้องของการวินิจฉัยได้อย่างมาก ทำให้ชีวิตของผู้ป่วยง่ายขึ้น โรคต่างๆและด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีจะทำให้การเกิดขึ้นของยาส่วนบุคคลที่มีประสิทธิภาพสูงเช่นเดียวกับผู้ช่วยทางการแพทย์ส่วนบุคคลในสมาร์ทโฟนทุกเครื่องเป็นจริง MedAboutMe พูดถึงการพัฒนาล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการแพทย์

อดีตและอนาคต

ในตอนต้นของศตวรรษที่ 21 การพัฒนาที่โดดเด่นที่สุดอย่างหนึ่งคือโครงการร่วมกันระหว่างมหาวิทยาลัย Washington, Intel และ Elite Care เพื่อออกแบบระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถดูแลผู้ป่วยอัลไซเมอร์และปรับปรุงคุณภาพชีวิตของพวกเขาได้ ระบบนี้จะช่วยให้ผู้ป่วยฟื้นฟูทักษะที่จำเป็นในการแก้ปัญหาในชีวิตประจำวัน ในปี 2545 มีการประกาศว่าจะใช้เวลาอย่างน้อยห้าปีในการเตรียมอุปกรณ์ที่จำเป็นทั้งหมด

ตอนนี้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้เตรียมอุปกรณ์สามเครื่องที่นักศึกษาของมหาวิทยาลัยกำลังทดสอบอยู่: เข็มทิศกิจกรรม, ADL Monitor และ ADL Prompter ซึ่งแต่ละเครื่องทำหน้าที่บางอย่างเพื่อช่วยเหลือผู้ป่วยอย่างมีความหมาย ดังนั้นเข็มทิศกิจกรรมจะช่วยคุณนำทางในอวกาศและหาทางไปยังจุดหมายของคุณ แม้ว่าผู้ป่วยจะลืมไปแล้วว่าเขาต้องไปที่ไหน ในการทำเช่นนี้ คอมพาสต้องรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับสิ่งที่ผู้ป่วยกำลังทำและวิธีที่เขาบรรลุเป้าหมาย เซนเซอร์ กิจกรรมประจำวัน ADL Monitor ตรวจสอบผู้ป่วยและบันทึกพฤติกรรมที่ผิดปกติ แต่สำหรับสิ่งนี้ ระบบต้องศึกษาพฤติกรรม "ปกติ" ของผู้ป่วยก่อน สุดท้าย ADL Prompter จะช่วยให้คุณทำงานครัวที่ซับซ้อน เช่น การทำอาหาร

อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่ปี 2545 เทคโนโลยีได้ก้าวไปข้างหน้าอย่างมาก และทั้งยักษ์ใหญ่ด้านไอทีและทั้งรัฐได้เข้าร่วมโครงการเพื่อนำปัญญาประดิษฐ์มาสู่การแพทย์ วันนี้นักวิทยาศาสตร์หวังว่าด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์ในอนาคตอันใกล้จะเป็นไปได้ที่จะได้รับยาที่มีความแม่นยำสูง (หรือแม่นยำ) ซึ่งจะสามารถกำหนดได้ การรักษาส่วนบุคคลของแต่ละคนโดยคำนึงถึงลักษณะทางพันธุกรรมและลักษณะอื่น ๆ ที่เป็นเอกลักษณ์

สหรัฐอเมริกาได้ประกาศเปิดตัวแล้ว โครงการนำร่องเกี่ยวกับการพัฒนายาแม่นยำ ดังนั้นภายในปี 2019 ควรเลือกอาสาสมัคร 1 ล้านคนที่จะเข้าร่วมในการศึกษาทางวิทยาศาสตร์พิเศษ ควรแสดงความสัมพันธ์ระหว่างไลฟ์สไตล์, สิ่งแวดล้อมสถานะทางเศรษฐกิจและสังคม พันธุกรรม และสถานะสุขภาพ ข้อมูลทางการแพทย์จำนวนมากที่ได้รับด้วยวิธีนี้สามารถประมวลผลได้โดยใช้ AI จนกระทั่งเมื่อเร็วๆ นี้ ไม่มีคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังเพียงพอที่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนดังกล่าวได้ หรือที่จริงแล้ว ตัวข้อมูลเองก็เช่นกัน สหรัฐอเมริกาวางแผนที่จะใช้เงิน 1 พันล้านดอลลาร์เพื่อการวิจัยในช่วง 4 ปีข้างหน้า

หมอวัตสัน

ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Google, Amazon, Microsoft และ Apple กำลังลงทุนมหาศาลในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างเสิร์ชเอ็นจิ้นส่วนตัวหรือผู้ช่วยส่วนตัวเสมือน แต่ถ้าเราพูดถึงการแพทย์ ผู้เล่นและผู้ให้บริการข่าวที่สำคัญที่สุดในตลาดนี้คือ IBM และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Watson ที่มีชื่อเสียง สำหรับการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว IBM ได้รับภาพทางการแพทย์ 30 พันล้านภาพในปีที่แล้วโดยการดูดซับ Merge Healthcare มูลค่า 1 พันล้านดอลลาร์ สามารถเพิ่มบันทึกทางการแพทย์อิเล็กทรอนิกส์ที่ไม่ระบุชื่อ 50 ล้านรายการที่ IBM ได้รับจากการขายและซื้อการเริ่มต้น Explorys ในกระบวนการฝึกอบรมด้วย

American Heart Association ได้ประกาศโครงการที่เกี่ยวข้องกับ IBM Watson เพื่อปรับปรุงการรักษาให้ทันสมัย โรคหัวใจและหลอดเลือด. ซูเปอร์คอมพิวเตอร์จะวิเคราะห์วิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุดโดยใช้โปรแกรม Workplace Health และแพทย์ที่โรงพยาบาลเด็กบอสตันซึ่งเชี่ยวชาญด้านโรคในวัยเด็กที่หายากใช้ IBM Watson เพื่อทำการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น: ปัญญาประดิษฐ์จะค้นหาข้อมูลที่จำเป็นในฐานข้อมูลทางคลินิกและ วารสารวิทยาศาสตร์ซึ่งถูกเก็บไว้ใน Watson Health Cloud

โดยเฉพาะซุปเปอร์คอมพิวเตอร์จะใช้ในการวินิจฉัยและรักษาโรคไต ในการทำเช่นนี้ IBM Watson จะต้องเรียนหลักสูตรความผิดพลาดในโรคไต และในปี 2014 IBM ได้ประกาศความร่วมมือกับ Johnson & Johnson และบริษัทยา Sanofi เพื่อฝึกอบรม Watson ให้เข้าใจผลลัพธ์ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์และการทดลองทางคลินิก ตัวแทนของบริษัทกล่าวว่าสิ่งนี้จะช่วยลดเวลาสำหรับการทดลองทางคลินิกของยาตัวใหม่ได้อย่างมาก และแพทย์จะสามารถให้ยาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย ดังนั้น บนพื้นฐานของการพัฒนา AI อย่างต่อเนื่อง IBM จึงเสนอโครงการด้านการแพทย์ที่ปฏิวัติวงการหลายโครงการ

นวัตกรรมยังได้สัมผัสด้านการวินิจฉัยคอมพิวเตอร์ด้วยคลื่นวิทยุซึ่งมีบทบาทสำคัญในการแพทย์ ดังนั้นในปี 2014 เดียวกัน IBM ได้ประกาศการพัฒนาซอฟต์แวร์ Avicenna ที่สามารถแปลได้ทั้งข้อความและรูปภาพ ใช้อัลกอริธึมแยกกันสำหรับข้อมูลแต่ละประเภท ในที่สุด Avicenna จะสามารถเข้าใจภาพและบันทึกทางการแพทย์ได้ และจะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยด้านรังสีวิทยา ในปีพ.ศ. 2559 ซอฟต์แวร์ถูกวางแผนให้ทดสอบในสภาพจริงในที่สุด

โครงการ Medical Sieve อีกโครงการหนึ่งของ IBM กำลังทำงานในลักษณะเดียวกัน ในกรณีนี้ เรากำลังพูดถึงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ "ผู้ช่วยแพทย์" ซึ่งสามารถวิเคราะห์ภาพหลายร้อยภาพสำหรับการเบี่ยงเบนจากบรรทัดฐานได้อย่างรวดเร็ว วิธีนี้จะช่วยให้นักรังสีวิทยาและแพทย์โรคหัวใจสามารถจัดการกับปัญหาที่ปัญญาประดิษฐ์ยังคงไม่มีอำนาจ

ยาที่มีประสิทธิภาพ

AI จะเข้ามาช่วยเหลือชีวเวชภัณฑ์ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการสร้างและดำเนินการใหม่อย่างจริงจัง ยา. จากข้อมูลของ บริษัท ชีวเภสัชกรรม Berg การศึกษายาตัวเดียวโดยเฉลี่ยใช้เวลา 14 ปีและมีค่าใช้จ่าย 2.6 พันล้านดอลลาร์ เวลาและต้นทุนทางการเงินดังกล่าวได้บังคับให้ บริษัท ยาต้องเลือกในการพัฒนายา อย่างไรก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของ AI ทำให้ทั้งเวลาและค่าใช้จ่ายในการทดสอบลดลงอย่างมาก ซึ่งหมายความว่าในอนาคตจะสามารถพัฒนายาสำหรับโรคที่ยังไม่ได้รับการวิจัยอย่างเพียงพอ

ตัวอย่างเช่น Berg ใช้ AI ในการวิจัยอยู่แล้ว โดยคำนึงถึงข้อมูลผู้ป่วยทุกประเภท รวมถึงข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับยา บริษัทมั่นใจว่าแนวทางนี้ทำให้สามารถระบุเป้าหมายการรักษาใหม่ 25 เป้าหมาย และค่าใช้จ่ายของ การทดลองทางคลินิกลดลงอย่างน้อยครึ่งหนึ่ง สิ่งสำคัญคือไม่ใช่การลดต้นทุน แต่ความจริงที่ว่ายามีประสิทธิภาพมากขึ้น

การใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์อื่น Emergent นักวิจัยสามารถระบุไบโอมาร์คเกอร์ใหม่ห้าตัวที่สามารถกำหนดเป้าหมายโดยยาใหม่ในการรักษาโรคต้อหิน ตามที่นักวิทยาศาสตร์เพื่อจุดประสงค์นี้ ข้อมูลเกี่ยวกับลำดับ DNA เฉพาะมากกว่า 600,000 ของผู้ป่วย 2.3 พันคนและข้อมูลเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ของยีนถูกป้อนเข้าสู่ระบบ AI

นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัย Western Ontario เชื่อว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการทำนายผลการใช้งาน ยาในขณะที่ AI วิเคราะห์องค์ประกอบที่มีปฏิสัมพันธ์ทั้งหมดในกระบวนการบำบัด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การศึกษาคาดการณ์ว่าผู้ป่วยมะเร็งเต้านมรายใดจะได้รับประโยชน์จากเคมีบำบัดร่วมกับยาพาซิแทกเซล

การวินิจฉัยโรค

เป็นที่คาดว่า AI จะกลายเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการวินิจฉัยและชี้แจงโรค ด้วยความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูล รวบรวมและสังเคราะห์ข้อมูล การมีส่วนร่วมของ AI ในการวินิจฉัยจะช่วยปรับปรุงสถิติในเชิงคุณภาพ ข้อผิดพลาดทางการแพทย์และเพิ่มบทบาทของการป้องกันและป้องกันโรคผ่านการเฝ้าระวังเทคโนโลยีของผู้ป่วย บริษัทที่พยายามแก้ไขปัญหาดังกล่าวจะดึงดูดความสนใจจากนักลงทุนอย่างจริงจัง

ดังนั้น บริษัท MedyMatch Technology ของอิสราเอลซึ่งมีพนักงานเพียง 20 คนจึงระดมทุนได้ 2 ล้านดอลลาร์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2559 ที่ปรึกษา Genesis Capital และกองทุน Exigent Alternative Capital กลายเป็นนักลงทุน ขอบคุณ เทคโนโลยีใหม่สตาร์ทอัพที่ใช้ AI ร่วมกับ Big Data แพทย์จะสามารถวินิจฉัยโรคหลอดเลือดสมองได้แม่นยำยิ่งขึ้น: แบบเรียลไทม์ ระบบ MedyMatch จะเปรียบเทียบภาพสมองของผู้ป่วยกับภาพอื่นๆ อีกนับแสนภาพที่อยู่ใน "คลาวด์"

เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าโรคหลอดเลือดสมองอาจเกิดจากสาเหตุสองประการ ได้แก่ การตกเลือดในสมองและลิ่มเลือดอุดตัน ดังนั้นแต่ละกรณีจึงต้องการแนวทางการรักษาที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ตามสถิติ แม้จะมีการปรับปรุงในด้าน CT แต่จำนวนข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยในช่วง 30 ปีที่ผ่านมาไม่เปลี่ยนแปลงและประมาณ 30% นั่นคือในเกือบทุกกรณีที่สามแพทย์กำหนดให้ผู้ป่วยได้รับการรักษาที่ไม่ถูกต้องซึ่งนำไปสู่ผลที่น่าเศร้า

American Heart Association ร่วมกับ American Stroke Association ประมาณการว่าภายในปี 2030 จะมีผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง 3.4 ล้านคนในสหรัฐอเมริกาทุกปี ซึ่งจะทำให้บริการสุขภาพแห่งชาติเสีย 240 พันล้านดอลลาร์ นอกจากนี้ 42% ของจำนวนนี้ กล่าวคือ ประมาณ 183 พันล้านดอลลาร์เกิดจากค่ารักษาพยาบาลทางตรงและทางอ้อมประจำปีสำหรับการดูแลผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง ระบบ MedyMatch สามารถติดตามการเบี่ยงเบนที่เล็กที่สุดจากบรรทัดฐานที่ผู้เชี่ยวชาญไม่สามารถสังเกตเห็นได้เสมอ ดังนั้นจึงลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาดให้น้อยที่สุด

AI มือถือ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI, English Artificial intelligence, AI) เป็นศาสตร์และเทคโนโลยีในการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะ โดยเฉพาะโปรแกรมคอมพิวเตอร์อัจฉริยะ AI เกี่ยวข้องกับงานที่คล้ายกันของการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อทำความเข้าใจความฉลาดของมนุษย์ แต่ไม่จำเป็นต้องจำกัดเฉพาะวิธีการที่เป็นไปได้ทางชีวภาพ

ไม่มีคำตอบเดียวสำหรับคำถามที่ว่าปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร ผู้เขียนเกือบทุกคนที่เขียนหนังสือเกี่ยวกับ AI เริ่มต้นจากคำจำกัดความบางอย่างในนั้น โดยพิจารณาถึงความสำเร็จของวิทยาศาสตร์นี้ในแง่ของความเป็นจริง

การพัฒนา AI มีสองทิศทาง:

แก้ปัญหาความใกล้ชิด ระบบเฉพาะทาง AI สู่ความสามารถของมนุษย์และการรวมเข้าด้วยกันซึ่งเกิดขึ้นโดยธรรมชาติของมนุษย์

การสร้างปัญญาประดิษฐ์แสดงถึงการรวมระบบ AI ที่สร้างไว้แล้วเข้าสู่ระบบเดียวที่สามารถแก้ปัญหาของมนุษยชาติได้

แต่ในขณะนี้ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ มีความเกี่ยวข้องกับหลายสาขาวิชาที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริงมากกว่าพื้นฐานของ AI มีการลองใช้วิธีการหลายวิธีแล้ว แต่ยังไม่มีกลุ่มวิจัยใดที่มีปัญญาประดิษฐ์เกิดขึ้น

สาขาวิทยาการหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์มีความเกี่ยวข้องกันอย่างใกล้ชิด การผสมผสานระหว่างสองศาสตร์นี้ การสร้างหุ่นยนต์อัจฉริยะถือเป็นอีกทิศทางหนึ่งของ AI

วิทยาการหุ่นยนต์ขึ้นอยู่กับสาขาวิชาต่างๆ เช่น อิเล็กทรอนิกส์ กลศาสตร์ การเขียนโปรแกรม มีหุ่นยนต์ก่อสร้าง อุตสาหกรรม ครัวเรือน การบิน และหุ่นยนต์สุดขั้ว (ทหาร อวกาศ ใต้น้ำ)

หุ่นยนต์จำเป็นต้องใช้ปัญญาในการจัดการวัตถุ นำทางด้วยปัญหาการแปล (ค้นหา ศึกษาพื้นที่ใกล้เคียง) และวางแผนการเคลื่อนไหว (วิธีไปยังเป้าหมาย)

การพัฒนาและการผลิตหุ่นยนต์ทางการแพทย์ในศตวรรษที่ 21 ประสบความสำเร็จทั้งทางด้านเทคนิคและเศรษฐกิจ ซึ่งข้อมูลเกี่ยวกับหุ่นยนต์เหล่านี้ดูเหมือนนิยายวิทยาศาสตร์น้อยลงทุกปี

ความก้าวหน้าในด้านวิทยาการหุ่นยนต์และระบบปัญญาประดิษฐ์มีผลกระทบมากขึ้นต่อชีวิตของผู้คนทุกวัน อย่างแท้จริงคำนี้. ความก้าวหน้าทางเทคนิคและเศรษฐกิจในด้านวิทยาการหุ่นยนต์ได้นำไปสู่ความจริงที่ว่ายาใช้หุ่นยนต์มากขึ้น ทุกวันนี้ หุ่นยนต์ทางการแพทย์มีความสามารถในการผ่าตัดที่ซับซ้อน ช่วยในการวินิจฉัยที่แม่นยำ การดูแลผู้ป่วย และรายการความสามารถของพวกเขาไม่ได้จำกัดอยู่เพียงเท่านี้

เราจะแก้ปัญหาสุขภาพของเราได้อย่างไร โดยเฉพาะถ้าเป็นเรื่องร้ายแรง? ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการหาคลินิกที่ดีและผู้เชี่ยวชาญชั้นนำในสาขาของตน และตอนนี้ลองจินตนาการถึงภาพดังกล่าว

พบคลินิกผู้เชี่ยวชาญที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในพื้นที่นี้และเขายอมรับ .... ตลอดเวลา!!!

เขาไม่มีนามสกุลหรือนามสกุล แค่ชื่อรุ่น นี่คือหุ่นยนต์!

โดยทั่วไปแล้วโอกาสในอนาคตอันใกล้นี้ ในระหว่างนี้ หุ่นยนต์กำลังทำงานภายใต้คำแนะนำที่เข้มงวดของแพทย์ผู้มีประสบการณ์

ส่วน:

ร็อบหมอ

โรโบคอมเพล็กซ์

หุ่นยนต์

หุ่นยนต์เทียม

หุ่นยนต์ในตัวเรา

หุ่นยนต์ฟื้นฟู

Robo-help

อะไร หุ่นยนต์ทางการแพทย์และเหตุใดจึงจำเป็น

หุ่นยนต์ทางการแพทย์เป็นหุ่นยนต์ที่ออกแบบมาเพื่อดำเนินการใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับยาโดยทั่วไปและสุขภาพของมนุษย์โดยเฉพาะ นักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์หลายสิบคนในผลงานหลายร้อยชิ้นของพวกเขาได้อธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันที่เป็นไปได้ งานของหุ่นยนต์ทางการแพทย์ และแม้แต่คุณสมบัติของอุปกรณ์ที่เสนออย่างละเอียด ตามคำอธิบายเหล่านี้ โรโบมีเดียแห่งอนาคตปรากฏในหลากหลายรูปแบบ เหล่านี้เป็นชุดปฐมพยาบาลขนาดเล็กที่ซับซ้อน แต่ฉลาดมากซึ่งสร้างขึ้นในชุดอวกาศและศูนย์การแพทย์ที่อยู่กับที่ซึ่งสามารถ "ทำให้คนตายได้" พัฒนาโดยนิยายวิทยาศาสตร์และหุ่นยนต์ผู้ช่วย พี่เลี้ยง และพนักงานสุขาภิบาลอื่นๆ มีแม้กระทั่งนาโนบอทรุ่นต่างๆ ที่มีอยู่ในเลือดมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ซึ่งสามารถขจัดสารพิษ รักษาบาดแผล และทำให้วีรบุรุษของภาพยนตร์แอ็กชันยอดเยี่ยมเข้าถึงไม่ได้ในความหมายที่แท้จริง

ในความเป็นจริง หุ่นยนต์ทางการแพทย์กำลังพัฒนาในลักษณะเดียวกัน ประการแรกสิ่งเหล่านี้คือคอมเพล็กซ์การผ่าตัด และแม้ว่าความเป็นอิสระในการตัดสินใจของพวกเขาจะมีเงื่อนไขเพียงอย่างเดียว แต่หุ่นยนต์ทางการแพทย์เหล่านี้ก็มีการดำเนินการที่ประสบความสำเร็จหลายร้อยรายการในบัญชีของพวกเขา

ทิศทางพื้นฐานที่สองในปัจจุบันสามารถเรียกได้ว่าเป็นคลาสของหุ่นยนต์ผู้ช่วย พยาบาลหุ่นยนต์เหล่านี้มีลักษณะเหมือนมนุษย์และไม่ใช่รูปร่างเหมือนมนุษย์มากนัก แต่มีความก้าวหน้าอย่างมากในการช่วยเหลือเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์และผู้ป่วย

ทิศทางที่สามเชื่อมต่อกัน อย่างแรกเลย กับอวัยวะเทียม การพัฒนาการทดแทนแขนขามนุษย์ และการสร้างโครงกระดูกภายนอก แขนขาที่ "ฉลาด" ประดิษฐ์ไม่เพียงแต่ช่วยผู้ป่วยบางรายเท่านั้น แต่ยังช่วยพัฒนาเทคโนโลยีหุ่นยนต์ใหม่ๆ

ค่อนข้างห่างไกลจากอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ใช้หุ่นยนต์จำนวนมากเป็นยานพาหนะสำหรับผู้ที่สูญเสียความสามารถในการเคลื่อนไหวอย่างอิสระ ไม่ว่าจะเป็นรถเข็นที่ควบคุมอย่างชาญฉลาดหรือวิธีการอพยพผู้บาดเจ็บออกจากสนามรบ

จะทำอย่างไรหากไม่มีเครื่องช่วยสอนหุ่นยนต์สำหรับแพทย์ในอนาคต? หุ่นยนต์ทางการแพทย์เหล่านี้บิดเบี้ยวด้วยอาการปวดฟัน “ให้กำเนิด” กับเด็กและอดทนต่อความยากลำบากอื่นๆ ที่เกิดขึ้นกับพวกเขา

รายการทิศทางการพัฒนาหุ่นยนต์ทางการแพทย์ด้านบนสามารถใช้เป็นคำตอบสำหรับคำถาม - ทำไมเราถึงต้องการหุ่นยนต์ทางการแพทย์เลย

ภาพรวมของผู้อำนวยการทั่วไปของ Doc + บริการ Ruslan Zaydullin

ที่คั่นหน้า

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่ความคิดแบบไซเบอร์เนติก แต่เป็นระบบของอัลกอริธึมที่อิงจากการเรียนรู้ของเครื่อง นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าในอนาคต AI จะปลดปล่อยเราจากการทำงานประจำในหลาย ๆ ด้าน ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อยา

ผลิตภัณฑ์ บริการ และกระบวนการทางการแพทย์ "อัจฉริยะ" ได้รับการพัฒนาโดยบริษัทต่างๆ เช่น IBM, Google, Apple, Microsoft, General Electric และอื่นๆ อีกมากมาย: จากข้อมูลของบริษัทวิจัย Venture Scanner มีมากกว่า 800 บริษัท สหรัฐอเมริกา บริเตนใหญ่ และอิสราเอลเป็นประเทศที่มีการเคลื่อนไหวมากที่สุด

นักวิเคราะห์จากไอดีซีคำนวณว่าภายในปี 2561 30% องค์กรทางการแพทย์ให้บริการลูกค้าโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ ในบทความนี้ เราจะบอกคุณว่าระบบอัจฉริยะทำอะไรได้บ้างในปัจจุบัน และใครเป็นคนพัฒนาระบบเหล่านี้

การประมวลผลข้อมูลผู้ป่วย

รูปภาพทางการแพทย์ โปรโตคอลการตรวจ และประวัติแต่ละคนมีข้อมูลที่ช่วยให้คุณวินิจฉัยและกำหนดการรักษาได้อย่างถูกต้อง น่าเสียดายที่แม้แต่แพทย์ที่มีประสบการณ์ก็มองไม่เห็นภาพรวมของโรคเสมอไป เนื่องจากข้อมูลในเวชระเบียนไม่มีโครงสร้าง และประวัติทางการแพทย์ก็อาจมีจำนวนมากเกินไป ประสิทธิภาพของพวกเขายังได้รับผลกระทบจากความเหนื่อยล้าและในบางกรณีขาดความรู้ในพื้นที่แคบ

โรคบางชนิด เช่น มะเร็ง สามารถเอาชนะได้หากอาการที่ไม่ชัดเจนเกิดขึ้นได้ทันเวลาและเริ่มการรักษา จากข้อมูลของ Google พบว่าผู้ป่วย 1 ใน 10 รายต้องทนทุกข์ทรมานจากการตีความข้อมูลทางการแพทย์ที่ผิดพลาด

ปัญญาประดิษฐ์สามารถแก้ปัญหานี้ได้ Google (Deepmind Health) และ IBM (Watson Health) นำเสนอการพัฒนา "อัจฉริยะ" เพื่อประเมินสภาพของผู้ป่วยและการวินิจฉัยเบื้องต้น

ตัวอย่างหนึ่งของโซลูชัน mHealth ที่ชาญฉลาดคือบริการ Ada แอพมือถือถามคำถามและบุคคลนั้นอธิบายอาการของพวกเขา หลังจากนั้น ระบบจะค้นหาฐานข้อมูลเกี่ยวกับปัญหา ให้คำแนะนำ และในบางกรณีแนะนำให้ไปพบแพทย์ ในตลาดรัสเซีย DOC + กำลังพัฒนาโซลูชันดังกล่าว เช่นเดียวกับ Qapsula

มีบริการอื่นที่คล้ายคลึงกัน นอกจากนี้ยังสามารถวินิจฉัยโรคที่ซับซ้อนได้ เช่น เบาหวานขึ้นจอตา หรือแม้แต่ทำนาย ปัญหาที่เป็นไปได้ด้วยหัวใจในคนที่มีสุขภาพดีอย่างเห็นได้ชัด

การดูแลเป็นพิเศษเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้ที่เพิ่งออกจากโรงพยาบาล สำหรับพวกเขา แอปพลิเคชั่น Sense.ly ได้รับการพัฒนาซึ่งเป็นพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์แบบเดียวกัน

ระบบจะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของมนุษย์และส่งให้แพทย์ หากผู้เชี่ยวชาญสังเกตเห็นปัญหา เขาจะส่งผู้ป่วยไปที่โรงพยาบาลทันที น่าเสียดายที่ยังไม่มีให้บริการในรัสเซีย: บริการนี้ใช้งานได้เฉพาะในสหรัฐอเมริกาเท่านั้น

ได้รับความนิยมและการวิเคราะห์ทางพันธุกรรม ยิ่งแพทย์มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาเหตุของโรค การรักษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น. ในเรื่องนี้พวกเขาได้รับความช่วยเหลือจากระบบ "อัจฉริยะ" ในการวิเคราะห์จีโนม หนึ่งในบริการดังกล่าวคือ Sophia Genetics การวิเคราะห์ดีเอ็นเอเผยให้เห็นความโน้มเอียงของบุคคลต่อโรคต่างๆ: แผลในกระเพาะอาหาร เบาหวาน และอื่นๆ

นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสังเกตโครงการ อายุยืนยาวของมนุษย์และ Deep Genomics งานของพวกเขาคือการรวบรวมข้อมูลหลักและการสร้างฐานข้อมูล "พันธุกรรม" คุณสามารถบริจาคตัวอย่างสารพันธุกรรมและรับรายงานโดยละเอียดพร้อมการวิเคราะห์จีโนมของคุณได้แล้ววันนี้ ตัวอย่างเช่น บริการดังกล่าวจัดทำโดยบริการอเมริกัน 23andMe และ Atlas ภายในประเทศ

โครงการดังกล่าวไม่เพียงแต่ตอบสนองความอยากรู้ของลูกค้าเท่านั้น แต่ยังช่วย เช่น การเลือกยาตามลักษณะเฉพาะของแต่ละคน

ปัญญาประดิษฐ์จะช่วยให้สามารถสร้างแบบจำลองยาได้แม่นยำยิ่งขึ้น ในอนาคต นักวิทยาศาสตร์จะสามารถกำหนดคุณสมบัติที่ต้องการของสารประกอบเคมีได้ และคอมพิวเตอร์จะสร้างโครงสร้างโมเลกุลที่จำเป็น

ขณะนี้มีบริษัทต่างๆ ที่นำเสนอโซลูชั่นดังกล่าว หนึ่งในนั้นคือ Atomwise ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อค้นหาสูตรยาที่เหมาะสมที่สุด อีกตัวอย่างหนึ่งของโครงการที่คล้ายกันคือ Berg Health

หากปัญญาประดิษฐ์แพร่หลายในวงการเภสัชกรรม เราสามารถคาดหวังการเกิดขึ้นของยาใหม่ที่มีคุณภาพและการลดเวลาในการออกสู่ตลาด

พัฒนาการของรัสเซีย

ข้างต้น เราได้ยกตัวอย่างโครงการจากยุโรป เอเชีย และสหรัฐอเมริกาหลายครั้งเป็นตัวอย่าง อย่างไรก็ตาม ในรัสเซีย การทำงานยังอยู่ในหลายพื้นที่จากด้าน AI ทางการแพทย์ ความนิยมมากที่สุดเกี่ยวข้องกับการรู้จำคำพูดและการวินิจฉัยโรคทางออนไลน์โดยใช้ภาพทางการแพทย์

ปีที่แล้ว Center for Speech Technologies ได้รับ 250 ล้านรูเบิลเพื่อพัฒนาบริการคลาวด์สำหรับการจดจำเสียงของคำพูดทางการแพทย์ Voice2Med

วัตถุประสงค์ของโครงการคือเพื่อลดเวลาที่เจ้าหน้าที่สาธารณสุขใช้ในการกรอกเอกสาร ตามที่กระทรวงแรงงานและ การคุ้มครองทางสังคมตอนนี้ใช้เวลาทำงานครึ่งหนึ่ง

Grigory Kolesnikov หัวหน้าโครงการเร่งรัด G4A (Grants4Apps) ที่ไบเออร์ในรัสเซียพูดถึงสิ่งที่ขัดขวางการนำไปใช้ในด้านการแพทย์และอภิปรายว่าเป็นไปได้หรือไม่ที่สตาร์ทอัพในพื้นที่นี้จะเอาชนะอุปสรรคดังกล่าว

AI ช่วยแพทย์ได้อย่างไร

Google เพิ่งพูดถึงการวางแผนเปิดตัวระบบปัญญาประดิษฐ์ออกสู่ตลาด ซึ่งช่วยให้คุณบันทึกการสนทนาทางโทรศัพท์จากเสียงพื้นหลัง (เช่น สุนัขเห่า) ตามที่เราสัญญาไว้ อัลกอริธึมที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในสมาร์ทโฟนจะช่วยดำเนินการตามกิจวัตรได้มากที่สุด โอกาสนี้น่าประทับใจเพราะคนสมัยใหม่ใช้เวลาหลายชั่วโมงต่อวันที่หน้าจออุปกรณ์ของตน และเทคโนโลยีดังกล่าวก็ฝังแน่นในชีวิตของเราแล้ว

วันนี้ปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้อย่างแข็งขันในการพัฒนา เครื่องใช้ในครัวเรือน, ผู้ช่วยเสียงส่วนบุคคล , ในระบบรักษาความปลอดภัย. ที่ซึ่งคุณต้องประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก

ในด้านการแพทย์ ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของการวินิจฉัยได้เนื่องจากความสามารถในการทำงานกับปริมาณมาก มีกรณีที่บริการวินิจฉัย "อัจฉริยะ" IBM Watson เปิดเผยรูปแบบที่หายากของมะเร็งเม็ดเลือดขาวในผู้ป่วยอายุ 60 ปีที่มีการวินิจฉัยที่ไม่ถูกต้อง ในการทำเช่นนี้ ระบบจะ "ศึกษา" บทความทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับโรคมะเร็ง 20 ล้านบทความใน 10 นาที

ด้วยเหตุนี้ AI จึงช่วยลดปริมาณงานประจำวันที่ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ต้องแก้ไข และสามารถย่อให้เล็กสุดได้ ความผิดพลาดที่เป็นไปได้. และยังเปิดโอกาสให้เกิดอาชีพใหม่สำหรับการบำรุงรักษาระบบดิจิทัลในการแพทย์

ทำไมทุกอย่างไม่ราบรื่น?

ขณะนี้มีการใช้โปรแกรมและอุปกรณ์ที่มีปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ภาพ X-ray, CT และ MRI (เพียงพอที่จะอัปโหลดภาพไปยังระบบหลังจากนั้น AI จะวิเคราะห์และให้ข้อสรุป) ยา "ปัญญา" ใช้ในการ telemonitoring โรคเรื้อรังและในการประเมินความจำเป็นในการรักษาตัวในโรงพยาบาลของผู้คนในการผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ช่วย เภสัชกรได้เรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ ๆ ด้วย - AI ใช้ในการพัฒนายาใหม่

ตัวอย่างเช่น เมื่อเร็วๆ นี้ Semantic Hub ได้สร้างบริการที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อประเมินศักยภาพโดยอัตโนมัติ การเตรียมการทางการแพทย์ก่อนจะออกสู่ตลาด ระบบรวบรวมและวิเคราะห์เอกสารนับล้าน ซึ่งรวมถึงสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับโรค วัตถุประสงค์ และผลกระทบของยาที่กำลังพัฒนา จากนั้นเขาวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปเกี่ยวกับศักยภาพของยา โดยคำนึงถึงปัจจัยเสี่ยงทั้งหมดและความได้เปรียบในการแข่งขัน ก่อนหน้านี้ผู้พัฒนายาสามารถศึกษา "ด้วยตนเอง" ได้เพียง 1% ของเอกสารดังกล่าว

ผลิตภัณฑ์ บริการ และกระบวนการทางการแพทย์ที่ "ฉลาด" กำลังได้รับการพัฒนาโดยองค์กร "ดิจิทัล" ชั้นนำเกือบทั้งหมด โดยรวมแล้ว ตามรายงานของบริษัทวิจัย Venture Scanner การพัฒนาดังกล่าวดำเนินการโดยบริษัทมากกว่า 800 แห่งทั่วโลก

ผู้เชี่ยวชาญหลายคนคาดการณ์ว่าตลาดปัญญาประดิษฐ์จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว - ประมาณหนึ่งในสามต่อปี การวิจัย BIS ประมาณการว่าตลาด AI ด้านการดูแลสุขภาพทั้งหมดจะสูงถึง 28 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2568

แต่ไม่ใช่ทุกอย่างที่เป็นสีดอกกุหลาบ มีอุปสรรคในการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในการแพทย์ และมักมีคำถามเกิดขึ้นจากตัวผู้ประกอบวิชาชีพทางการแพทย์เอง ซึ่งนวัตกรรมดังกล่าวอาจก่อให้เกิดความไม่ไว้วางใจตามสมควร

สาเหตุของปัญหาคืออะไร? ลองคิดดูสิ

อุปสรรคของปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์

1. ข้อมูล "ความสดที่สอง"

แน่นอนว่านี่เป็นเรื่องเกี่ยวกับคุณภาพและปริมาณของข้อมูลทางการแพทย์ ข้อมูลที่สะสมในเวชระเบียนของผู้ป่วยอาจไม่สมบูรณ์ มีข้อผิดพลาด ความไม่ถูกต้อง และข้อกำหนดที่ไม่ได้มาตรฐาน พวกเขามีประวัติชีวิต นิสัยและพฤติกรรมของผู้ป่วยไม่เพียงพอ กลไกที่มีประสิทธิภาพสำหรับการรวบรวมข้อมูลนี้ยังไม่มีอยู่จริง

ผลของการวิเคราะห์โดยอิงจากข้อมูลดังกล่าวจะทำให้เกิดความสงสัยตามสมควรเสมอ และความพยายามในการปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์นี้จะต้องใช้ความพยายามอย่างมาก

เพื่อขจัดปัญหานี้ ขณะนี้มีการเสนอตัวเลือกสำหรับการฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์เกี่ยวกับข้อมูลจำนวนเล็กน้อย เป็นตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จของการฝึกอบรมดังกล่าว เราสามารถตั้งชื่อหลักการทำงานของแป้นพิมพ์ของสมาร์ทโฟนได้ เมื่อระบบจดจำและวิเคราะห์คำที่ป้อนก่อนหน้านี้ และสามารถคาดเดาเนื้อหาของข้อความต่อไปนี้ได้ แอปพลิเคชันสำหรับการจดจำใบหน้าและเพลงใช้เทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน

หากนำไปใช้ในการแพทย์ได้สำเร็จ ระบบการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแก้ปัญหาต่างๆ ได้: ตรวจสอบความเข้ากันได้ของยา วินิจฉัยตาม การวิเคราะห์ทางพันธุกรรม. ตัวอย่างเช่น เราสามารถอ้างถึงวิธีแก้ปัญหาของ Droice Labs ซึ่งดำเนินการส่วนใหญ่ข้างต้นแล้วในทางปฏิบัติในรัสเซีย

2. หุ่นยนต์เงียบ

ข้อจำกัดประการที่สองของนวัตกรรมที่เสนอในด้านการแพทย์คือการขาดความโปร่งใสในกระบวนการตัดสินใจโดยแกนทางปัญญาของระบบ ปัญญาประดิษฐ์ทำงานบนหลักการของ "กล่องดำ" หากอัลกอริธึมมีข้อผิดพลาด และระบบตัดสินใจผิดพลาด เป็นการยากที่จะตอบคำถามว่า "ทำไม"

ตอนนี้พวกเขากำลังพัฒนาเครื่องจักรที่สามารถเปิดเผยเหตุผลในการตัดสินใจของพวกเขาได้ นักวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกันกำลังเข้าใกล้การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ดังกล่าวออกสู่ตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สำนักงานโครงการวิจัยขั้นสูงด้านการป้องกันประเทศ (DARPA) สนับสนุนกลุ่มวิจัย 13 กลุ่มที่มีความกังวลเกี่ยวกับการแก้ปัญหานี้

บริษัท ในประเทศ "Intellogic" ในสิทธิบัตรยังอ้างว่าใช้ ontology ทางการแพทย์ในการจัดทำแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสำหรับการนำเสนอผลงานการพัฒนาแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม แนวทางนี้ตามที่ผู้เขียนสิทธิบัตรระบุว่าจะช่วยให้แพทย์เข้าใจวิธีที่เครื่องตัดสินใจ และลดปริมาณข้อมูลที่จำเป็นในการฝึกแบบจำลองได้อย่างมาก

ความซับซ้อนของแนวทางการประมวลผลข้อมูลโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ทำให้เกิดปัญหาอีกประการหนึ่ง นั่นคือ การคัดเลือกและการพัฒนาบุคลากรที่สามารถใช้และบำรุงรักษาระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยอัลกอริธึมที่ไม่สำคัญ

3. รถยนต์อัจฉริยะ - แนวทางอันชาญฉลาด!

นอกจากตัวอัลกอริธึมเองแล้ว ซึ่งสามารถสร้างการวิเคราะห์ได้อย่างแม่นยำในระดับสูง ทีมงานโครงการที่แข็งแกร่งจำเป็นต้องนำนวัตกรรมไปปฏิบัติให้สำเร็จ ความสำเร็จของโครงการดังกล่าวในด้านการแพทย์ขึ้นอยู่กับว่าผู้เข้าร่วมมีปฏิสัมพันธ์อย่างไร

ทีมงานควรรวมผู้เชี่ยวชาญด้วย ช่วงกว้างความสามารถในสาขาวิชา อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์และแนวทางในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล พร้อมทักษะการเขียนโปรแกรมและการแสดงข้อมูลด้วยภาพ เป็นที่พึงปรารถนาอย่างยิ่งที่ผู้เข้าร่วมไม่มีความสามารถเพียงอย่างเดียว แต่มีหลายความสามารถที่แตกต่างกันเพื่อที่จะเข้าใจและส่งเสริมซึ่งกันและกันได้ดี

4. ราคาและมูลค่า

ความซับซ้อนที่เกิดขึ้นใหม่จะเพิ่มต้นทุนในการพัฒนา ดำเนินการ และประยุกต์ใช้โซลูชันโดยอิงจากปัญญาประดิษฐ์ ต้นทุนที่สูงของโครงการก็เกี่ยวข้องกับความต้องการในการปรับแต่งเช่นกัน ระบบใหม่ภายใต้ข้อมูลที่สะสมในสถาบันทางการแพทย์แห่งใดแห่งหนึ่ง การก่อตัวของทีมที่มีคุณสมบัติและมีแรงจูงใจ

และในทางกลับกัน ทำให้เกิดคำถามถึงความเป็นไปได้ในการปรับขนาดอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีที่นำเสนอโดยสตาร์ทอัพ การปรับขนาดสามารถทำได้ ตัวอย่างเช่น ในกรณีของการประมวลผลภาพทางการแพทย์ประเภทใดประเภทหนึ่ง แต่ความต้องการเกินขีดจำกัดเหล่านี้

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมยอมรับว่าในระยะสั้น การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้จะไม่นำไปสู่การลดต้นทุนอย่างเห็นได้ชัด เราต้องมองหาพื้นที่ที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะสร้างมูลค่าที่สูงขึ้นต่อไป

5. ใครจะปกป้องคุณจากแฮกเกอร์?

เราต้องไม่ลืมว่าเพื่อให้แน่ใจว่าการทำงานของปัญญาประดิษฐ์จำเป็นต้องให้การเข้าถึงพลังการประมวลผลประสิทธิภาพสูงซึ่งมักจะ สถาบันการแพทย์ไม่. ดังนั้น อาร์เรย์ข้อมูลจะต้องถูกนำออกจากขอบเขตของสถาบัน และสิ่งนี้จะคุกคามความปลอดภัยของการจัดเก็บข้อมูล ซึ่งควรมีความสำคัญเป็นอันดับแรก ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่หลายโครงการสำหรับการนำปัญญาประดิษฐ์ถูกระงับเนื่องจากความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของข้อมูลโดยเฉพาะ

ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดอย่างหนึ่งคือ เมื่อกระทรวงกิจการทหารผ่านศึกของสหรัฐฯ ยุติข้อตกลงกับบริษัทสตาร์ทอัพ Flow Health ซึ่งเป็นผู้พัฒนาระบบวินิจฉัยโรคอัจฉริยะหลังจากเริ่มต้นความร่วมมือที่ประสบความสำเร็จ ตามที่อธิบายไว้ในกระทรวงสาธารณสุขของสหรัฐอเมริกา สัญญาสิ้นสุดลงเมื่อทราบว่าระบบกำลังประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แผนกพิจารณาว่าเป็นการละเมิดการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วยทหารผ่านศึก โดยวิธีการที่ไม่พบการรั่วไหล

วิถีแห่งปัญญา!

ชุมชนผู้เชี่ยวชาญตระหนักดีถึงปัญหาที่มีอยู่และพยายามที่จะตอบสนองต่อปัญหาเหล่านี้: คิดตามหลักการออกแบบระบบหุ่นยนต์ เสนอเพื่อหารือเกี่ยวกับจริยธรรมของการนำปัญญาประดิษฐ์ไปปฏิบัติ พัฒนาทางเลือกใหม่สำหรับการใช้เทคโนโลยี แต่มาเผชิญหน้ากัน: ต้องใช้เวลาในการพัฒนาแนวทางและมาตรฐานอย่างเพียงพอ

ปัญหาส่วนใหญ่ที่ชะลอการยอมรับโซลูชันที่ใช้ AI ในการแพทย์นั้นไม่เกี่ยวข้องกับด้านเทคโนโลยีของสิ่งต่าง ๆ เลย บ่อยครั้งที่ปัญหาเหล่านี้เป็นปัญหาด้านจริยธรรมและขั้นตอนการบริหารความยากลำบากในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล (ให้เวลาแพทย์ในการป้อนข้อมูลลงในฐานข้อมูล) ปัญหาการแบ่งความรับผิดชอบการทำความเข้าใจกลไกของระบบประดิษฐ์ ...

แนวโน้มคืออะไร?

แม้จะมีปัญหาทั้งหมด แต่โครงการก็มีโอกาส ฉันเชื่อว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะสามารถค้นหาลูกค้าของพวกเขาในกลุ่มบริษัทยา ในการค้นหาโมเลกุลใหม่และเป้าหมายทางชีววิทยา ในการจำลองเสมือนของการทดลองก่อนการทดลองทางคลินิก จากนั้นในการวิเคราะห์ข้อมูล การวิจัยทางคลินิก. บ่อยครั้งเมื่อทำงานกับบริษัทขนาดใหญ่สามารถจัดหาทุกอย่างได้ เงื่อนไขที่จำเป็นเพื่อความสำเร็จในการเปิดโครงการ

ปัญหาทั้งหมดได้รับการแก้ไข สิ่งสำคัญคือด้วยการใช้วิธีการใหม่ๆ เราสามารถก้าวไปข้างหน้าได้ ไม่ใช่ "ยิงตัวเองที่เท้า"