ТЕХНОЛОГИИ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ОБРАБОТКЕ И ХРАНЕНИИ МЕДИЦИНСКИХ ДАННЫХ: РЕВОЛЮЦИЯ В ЗДРАВООХРАНЕНИИ

АННОТАЦИЯ

Искусственный интеллект и облачные технологии в здравоохранении

Современная медицина сталкивается с огромным потоком данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать. Электронные медицинские карты (ЭМК), результаты лабораторных исследований, медицинские изображения (МРТ, КТ) и генетические данные создают настоящий информационный поток, который традиционные технологии не могут обработать. Облачные и искусственный интеллект (ИИ) технологии меняют способ обработки и хранения медицинских данных и предоставления решений. Облако обеспечивает безопасное хранение больших наборов данных, к которым можно получить доступ в любое время и в любом месте. Специалисты здравоохранения, пациенты и исследователи могут сотрудничать в режиме реального времени, ускорять диагностику и улучшать координацию лечения.

Эта статья подчеркивает важность технологий в развитии здравоохранения, прокладывая путь для более персонализированного, удобного и безопасного лечения пациентов.

Ключевые слова: телемедицина, здоровье, искусственный интеллект, облачные технологии.

Введение

Интеграция робототехники и облачного хранения повышает глубину медицинских данных. Машинное обучение и обработка данных выявляют скрытые закономерности, прогнозируют риск заболеваний и составляют планы лечения. Это особенно важно для анализа больших наборов данных, таких как генетические данные или медицинские изображения. Облачные вычисления ускоряют научные исследования и разработку новых методов лечения. Это будет способствовать сотрудничеству в исследованиях между медицинскими учреждениями, университетами и фармацевтическими компаниями. Распределенные вычисления ускоряют сложные вычисления, необходимые для анализа данных и открытия лекарств.

Основная часть

За последние несколько десятилетий сектор здравоохранения значительно изменился с появлением новых цифровых технологий. Облачные технологии и искусственный интеллект (ИИ) находятся на переднем крае этих изменений. Аптеки ежедневно генерируют терабайты данных: ЭМК, результаты лабораторных исследований, медицинские изображения, генетические данные и многое другое. Локальные системы и системы хранения данных слишком малы для большого объема информации. Облачные технологии предлагают решение. Многие технологии используют робототехнику и облачные вычисления для повышения точности диагностики, улучшения качества лечения и оптимизации процедур. Например:

* Такие платформы, как Epic и Cerner, используют облачное хранилище для медицинских данных, одновременно интегрируя разработку «думающих» компьютерных систем для анализа симптомов, выявления риска заболеваний и автоматизации административных задач.

* Amwell и Teladoc Health используют облачные сервисы для передачи данных и искусственный интеллект для анализа частоты сердечных сокращений, уровня сахара в крови или активности пациента для прогнозирования осложнений.

* Такие компании, как Zebra Medical Vision и Aidoc, предлагают облачные ИИ-решения для помощи радиологам в точной диагностике рака, инсульта и других заболеваний.

* Системы ИИ, обученные на миллионах медицинских изображений, могут обнаруживать аномалии с такой же точностью, как опытные врачи. Например, ИИ может помочь обнаружить рак на ранней стадии, анализируя изображения МРТ, КТ или рентгена. Платформа IBM Watson Health использует ИИ для анализа генетических данных и создания рекомендаций по лечению рака. Хирургическая система da Vinci позволяет хирургам управлять роботами во время операций, а облачные технологии способствуют накоплению данных для обучения новых специалистов и анализа ошибок. Программы управления больницами, такие как Qventus, используют ИИ и облачные вычисления для прогнозирования потока пациентов в отделениях неотложной помощи и максимизации использования койко-мест и ресурсов. Такие компании, как BenevolentAI и Atomwise, используют ИИ и облачные технологии для ускорения разработки новых лекарств путем анализа огромных биомедицинских данных. Google Health разрабатывает облачные ИИ-решения для помощи медицинским работникам в диагностике заболеваний и выборе вариантов лечения на основе машинного обучения и медицинских данных. Эти технологии делают здравоохранение более точным, эффективным и доступным, улучшая результаты лечения пациентов и ускоряя научные открытия.

Заключение

Когда сочетаются облачные технологии и экспертные системы, создается мощная экосистема для работы с медицинскими данными. Облако обеспечивает масштабируемое и безопасное хранение, а ИИ использует эти данные для анализа и принятия решений. В результате медицинские учреждения могут повысить качество своих услуг.

* Быстро и эффективно. Медицинские данные могут обрабатываться в облаке в режиме реального времени, а искусственный интеллект поможет врачам быстрее диагностировать и выбрать лучшее лечение. Это особенно важно в экстренных ситуациях, когда время играет решающую роль.

* Мобильность и доступность. Облачные технологии позволяют врачам из разных клиник получать доступ к данным пациентов. Это будет способствовать развитию телемедицины и амбулаторного мониторинга.

* Исследования и разработки. Облачные платформы и робототехника откроют новые возможности для научных исследований и разработки новых методов лечения. Это ускорит клинические исследования, анализ результатов и внедрение новых лекарств на рынок.

Несмотря на многие преимущества, использование облачных технологий и искусственного интеллекта в медицине сталкивается с некоторыми проблемами. Одной из основных проблем является конфиденциальность и необходимость обеспечения надлежащей защиты. Кроме того, алгоритмы ИИ могут иногда выдавать вводящие в заблуждение результаты, особенно при обучении на ограниченных или неполных данных. Однако технологии постоянно совершенствуются, и их применение в медицине растет. В настоящее время многие ведущие клиники по всему миру активно используют облачные технологии и ИИ для повышения качества медицинской помощи.

Спиоск литературы:

1. Topol, Eric. Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. New York: Basic Books, 2019.
2. Bohr, Adam, and Kaveh Memarzadeh. Artificial Intelligence in Healthcare. Cambridge: Academic Press, 2020.
3. Wachter, Robert. The Digital Doctor: Hope, Hype, and Harm at the Dawn of Medicine’s Computer Age. New York: McGraw-Hill Education, 2015.
4. Bhatia, Sandeep. Cloud Computing for Healthcare. New York: CRC Press, 2021.
5. Sontag, David, and Jimeng Sun. Machine Learning for Healthcare. Cambridge: MIT Press, 2020.
6. McCormick, Kathleen. Healthcare Information Technology Exam Guide for CompTIA Healthcare IT Technician and HIT Pro Certifications. New York: McGraw-Hill Education, 2013.
7. Lawry, Tom. AI in Health: A Leader’s Guide to Winning in the New Age of Intelligent Health Systems. Boca Raton: CRC Press, 2020.