Искусственный интеллект в кардиологии

Будущее сердечно-сосудистой помощи будет преобразовано достижениями в области искусственного интеллекта, цифровых технологий здравоохранения и мобильных устройств в качестве средства профилактики и лечения сердечных заболеваний, согласно нескольким обзорным статьям, опубликованным сегодня в журнале американского колледжа кардиологии Фокус-семинара по будущим технологиям сердечно-сосудистой помощи.

"Искусственный интеллект в кардиологии"

По мере того как тип и ширина данных, доступных для кардиологов и сердечно-сосудистой бригады по уходу продолжает расти, становится более передовыми, врачи все чаще просят предоставлять более быстрые и персонализированные интерпретации данных для своих пациентов. Одним из решений для эффективного обеспечения такого уровня персонализированной медицины является искусственный интеллект, также известный как машинное обучение.

В этом обзоре исследователи анализируют отдельные приложения искусственного интеллекта в кардиологии и определяют, как специальность может включать в себя больше искусственного интеллекта в будущем для повышения возможностей и опыта врачей и пациентов.

"[Искусственный интеллект] обладает явным потенциалом для повышения эффективности каждого этапа ухода за пациентами - от исследований и открытий до диагностики и выбора терапии", - сказал Джоэл Дадли, доктор философии, старший Автор обзора и директор Института здравоохранения следующего поколения на горе Синай. "Ключевым следующим шагом к внедрению искусственного интеллекта в кардиологии является согласование имеющихся данных и технологий с клиническим и бизнес-использованием. Таким образом, мы можем определить приоритеты краткосрочных возможностей и понять пробелы в имеющихся данных или алгоритмах, которые сдерживают приложения искусственного интеллекта в областях высокой клинической потребности."

Согласно обзору, искусственный интеллект в настоящее время выполняется только теми, кто имеет специализированную подготовку, но в будущем эти методы будут все более простыми и широко доступными. В конечном итоге он может быть включен в повседневную практику путем взаимодействия с электронными медицинскими записями и выставлением счетов.

"Использование цифровых технологий здравоохранения для более эффективного сбора фактических данных и оказания медицинской помощи на основе фактических данных"

Искусственный интелект - это использование цифровой информации, данных и коммуникационных технологий для сбора, обмена и анализа медицинской информации для улучшения здоровья пациентов и оказания медицинской помощи. Он может широко включать электронные медицинские записи и искусственный интеллект, применяемые к большим наборам данных. Эти технологии имеют потенциал для ускорения, оптимизации и оптимизации клинических исследований и снижения затрат, но их использование связано с проблемами качества данных, безопасности пациентов и конфиденциальности, что способствует задержке их использования.

В этом обзорном документе участники аналитического центра по цифровому здравоохранению 2016 г. обсуждают цель и выводы совещания. Участников, которая включала в себя ученых, представителей промышленности и регулирования, созвано, чтобы понять текущую структуру цифровых медицинских технологий в здравоохранении и клинических исследований, выявлять проблемы и препятствия для развития и внедрения этих технологий, и определить возможные решения.

"Эти технологии могут способствовать и привлечению большего числа обычных рандомизированных клинических исследований (РКИ), которая является особо необходимым, поскольку данные рандомизированных контролируемых исследований становится все более дорогостоящим и сложным, медленно реализовываются на практике", - сказал Абинав Шарма, доктор медицинских наук, ведущий автор рецензии и сотрудник Стэнфордский Университет сердечной недостаточности.

Участники встречи сообщили, что есть несколько решений, которые могут ускорить использование этих технологий, в том числе: развитие инновационных сетей для быстрого тестирования новых инноваций, обосновать выводы и предоставлять экономическую эффективность данных; сотрудничество с контролирующими органами по упорядочению развития; работа с профессиональными сообществами, чтобы выявить серьезные пробелы в знаниях, которые могут быть выполнены на цифровых медицинских технологий; повышение роли государственно-частного партнерства.