Что такое ИИ в здравоохранении?
Что такое ИИ в здравоохранении?
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует все аспекты здравоохранения – от научных исследований и разработки новых лекарств до ухода за пациентами, операционных процессов и управления медицинскими данными. Это руководство рассказывает, как медицинские организации могут использовать ИИ для повышения эффективности и улучшения результатов для пациентов и специалистов отрасли.
Медицинские организации сталкиваются с множеством вызовов в стремлении обеспечить качественный уход за пациентами. По мере роста спроса на качественное медицинское обслуживание увеличиваются и затраты, регуляторные требования и операционные сложности. Часто медицинские специалисты испытывают давление, чтобы оптимизировать имеющиеся ресурсы и при этом сохранить медицинскую целостность и качество лечения.
ИИ, в частности генеративный ИИ, помогает медицинским организациям справляться с этими задачами. Генеративный ИИ способен анализировать большие объемы данных и выявлять сложные закономерности, которые человеку трудно заметить. В здравоохранении ИИ-технологии помогают обрабатывать огромные и разнообразные данные, собираемые медицинскими учреждениями, открывая множество инновационных возможностей. Медицинский персонал может использовать ИИ-приложения для повышения точности и эффективности работы. Также ИИ помогает в научных исследованиях, выставлении счетов, выписке рецептов и других медицинских процессах за счет анализа данных и предоставления ценных инсайтов.
Первоначально медицинские организации с осторожностью относились к внедрению ИИ из-за затрат на инфраструктуру, этических рисков и вопросов безопасности данных. Однако по мере развития ИИ облачные провайдеры предлагают более доступные, соответствующие нормативам и безопасные решения с поддержкой ИИ. Например, организации используют Amazon Bedrock для создания медицинских ИИ-приложений на базе популярных моделей с оплатой по факту использования.
Каковы применения ИИ в медицине?
Технологии ИИ позволяют медицинским учреждениям решать задачи, связанные с управлением здоровьем населения, научными исследованиями и уходом за пациентами.
Медицинские исследования
Открытие лекарств, генетические исследования и клинические испытания – важнейшие направления развития медицинской практики. Однако эти области требуют тщательного изучения, экспериментов и валидации, которые могут занимать годы. В процессе работы исследователям необходимо объединять большие массивы данных, проверять их точность и выявлять закономерности, приводящие к формированию новых гипотез. Без помощи ИИ исследователи сталкиваются с риском непоследовательности данных, что может замедлить получение результатов.
ИИ способен быстрее выявлять, классифицировать и анализировать клинические наборы данных. С его помощью можно разрабатывать новые лекарства за гораздо более короткое время, чем ранее. ИИ также поддерживает генетические исследования, в которых ученые проводят мультиомный и мультимодальный анализ. Например, при исследовании рака компания Roche использует AWS HealthOmics, чтобы сократить время анализа с одного года до трех месяцев. С помощью AWS HealthOmics они получают ценные инсайты из геномных, транскриптомных и других омикс-данных для разработки более эффективных терапевтических решений. Вы также можете использовать AWS HealthOmics для ускорения разработки лекарств и проведения клинических испытаний за счет автоматической оценки эффективности лекарственного кандидата.
Диагностика
Глобальное население подвержено риску заболеваний, которых можно было бы избежать, вследствие изменений образа жизни. Медицинские специалисты, находящиеся на передовой, несут ответственность за своевременную консультацию, диагностику и лечение пациентов. Однако традиционные медицинские технологии не всегда эффективны, из-за чего врачи часто перегружены административной работой, вместо того чтобы сосредоточиться на потребностях пациентов.
При грамотной интеграции ИИ помогает оптимизировать процессы диагностики и освободить ценное время врачей. Генеративный ИИ и технологии компьютерного зрения также могут выявлять опухоли, переломы и другие аномалии, что способствует своевременному медицинскому вмешательству. Например, лабораторные техники используют AWS HealthImaging для хранения больших объемов медицинских изображений в облаке, к которым врачи могут обращаться позже. HealthImaging поддерживает формат DICOM P10 и позволяет сократить затраты на хранение до 40 % благодаря передовым технологиям сжатия файлов.
ИИ в здравоохранении не только ускоряет диагностику, но и помогает в лечении пациентов. Врачи могут использовать ИИ для составления плана лечения на основе истории болезни пациента, текущего диагноза и возможных рисков. Медсестры могут удаленно наблюдать за состоянием пациентов с помощью телемедицинских технологий на базе ИИ.
Управление медицинскими данными
Врачи получают доступ к электронной медицинской карте (EHR) и используют ее для диагностики, лечения, выставления счетов и других задач. ИИ помогает быстрее находить нужные данные пациента или другую клиническую информацию. Автоматизация с использованием ИИ устраняет разрозненность данных, позволяя медицинскому персоналу мгновенно получать доступ к необходимой информации. Команды могут легче обмениваться EHR и административными данными между отделами и организациями. Это обеспечивает более скоординированную реабилитацию пациента и позволяет применять лечебные меры на основе актуальных наблюдений.
Например, врачи могут использовать Amazon HealthScribe, который на базе ИИ преобразует беседы с пациентами в медицинские записи, избавляя от необходимости вручную их записывать.
Хотя генеративный ИИ делает доступ к данным в здравоохранении более демократичным, участники отрасли должны принимать меры для защиты конфиденциальности, безопасности данных и соблюдения медицинского законодательства. AWS Wickr – это облачный мессенджер, который позволяет медицинскому персоналу безопасно обмениваться информацией о пациентах. При разработке телемедицинской системы для Исследовательского центра телемедицины и передовых технологий Армии США, компания Deloitte интегрировала Wickr в военную сеть, что позволило медикам оказывать критически важную помощь раненым военнослужащим с минимальными рисками для безопасности.
Клинические чат-боты и виртуальные ассистенты
Врачи часто перегружены рутинными задачами, которые отнимают время, предназначенное для ухода за пациентами. Например, им может потребоваться получить результаты диагностики из другого отделения и затем обобщить их при разработке плана лечения.
ИИ-модели хорошо справляются с пониманием и обработкой повседневной речи. Интеграция чат-бота на базе ИИ в клинический процесс помогает врачам быстрее принимать решения и ускорять лечение. Например, врачи используют Amazon Comprehend Medical для извлечения конкретных медицинских терминов из рецептов, процедур или диагнозов.
А пациенты получают более персонализированный и комфортный опыт при взаимодействии с виртуальным медицинским ассистентом. Так, вместо звонка в клинику для записи на прием, они могут просто продиктовать дату и время визиту виртуальному помощнику.
Автоматизация административных процессов
ИИ в здравоохранении также поддерживает административную деятельность медицинских учреждений. От регистрации пациентов до выставления счетов и обработки страховых требований – ИИ-решения повышают операционную эффективность за счет автоматизации рутинных задач и объединения медицинских данных. Например, сотрудники могут использовать Интеллектуальную обработку документов (IDP) от AWS для извлечения, обработки и классификации информации из медицинских документов. IDP применяет ИИ для обобщения больших объемов медицинской информации и преобразования их в практические рекомендации.
Удаленный уход за пациентами
Иногда пациентам требуется постоянный уход даже после выписки из медицинского учреждения. Это создает операционные и логистические сложности для медицинских команд, особенно при мониторинге состояния пациента. Для поддержки таких задач медицинские учреждения используют устройства Интернета вещей (IoT), которые пациенты носят после выписки из лечебного учреждения. Устройство непрерывно отправляет данные о здоровье на защищенный облачный сервер, где ИИ-модели проводят их анализ. Например, компания BioT, поставщик медицинских IoT-устройств, использует AWS IoT Core для создания более связанной системы удаленного мониторинга пациентов. AWS IoT Core подключает медицинские устройства к облаку и обеспечивает безопасный обмен данными.
Медицинская робототехника
Робототехнические системы зарекомендовали себя как надежные помощники в медицинских процедурах. С помощью ИИ медицинские роботы могут значительно повысить эффективность клинических процессов. Например, роботизированная рука с ИИ может помогать в хирургических операциях или анализировать образцы тканей, взятые при биопсии.
Даже в повседневных операциях роботы на базе ИИ оказываются полезными. Компания Diligent Robotics создала Moxi, робота с ИИ, который помогает персоналу на передовой, выполняя различные поручения. Этот робот, разработанный с использованием ИИ-моделей из Amazon SageMaker, освобождает медсестер от непрофильных задач, не связанных с непосредственным уходом за пациентами. Amazon SageMaker предоставляет инструменты для разработки ИИ-приложений и анализа данных на единой платформе.
С чего начать внедрение ИИ в медицинской сфере?
Генеративный искусственный интеллект приносит пользу отрасли здравоохранения различными способами. Однако ответственное использование таких технологий крайне важно, чтобы защитить интересы врачей, пациентов и других участников системы. Ниже мы приводим ключевые моменты, которые стоит учитывать при внедрении ИИ в здравоохранении.
Сбор и хранение медицинских данных
Приложения ИИ в здравоохранении собирают, хранят и передают медицинские данные между различными отделениями, чтобы все медицинские команды имели общее представление о состоянии пациента. Большой обьем данных о пациентах, передаваемых между инструментами ИИ, создает для медицинских учреждений проблемы в области безопасности данных, конфиденциальности и соблюдения нормативных требований. Например, поставщики медицинских услуг в США обязаны соблюдать Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), который подчеркивает ответственность организаций за защиту медицинской информации. Поэтому медицинским учреждениям необходимо внедрить безопасные механизмы хранения и обмена данными, чтобы в полной мере использовать возможности ИИ.
AWS HealthLake – это сервис, соответствующий требованиям HIPAA, который позволяет поставщикам медицинских услуг масштабируемо хранить и анализировать медицинские данные. С помощью AWS HealthLake можно консолидировать медицинскую информацию в безопасном облачном хранилище, к которому имеют доступ уполномоченные сотрудники. Например, компания Cortica, предоставляющая помощь детям с аутизмом, использует AWS HealthLake для безопасного хранения медицинских историй пациентов, поведенческих оценок и лабораторных отчетов.
Внедрение рабочих процессов RAG
Генеративный ИИ обучается на общедоступных наборах данных, что позволяет ему отвечать на вопросы по широкому кругу тем. Однако такие модели не могут отвечать на вопросы, касающиеся услуг, продуктов или информации, специфичных для конкретной организации, без дополнительного обучения на специализированных данных. Создание новой ИИ-модели «с нуля» требует значительных затрат ресурсов, времени и усилий, что может быть недоступно для многих медицинских учреждений.
Вместо этого организации могут использовать подход RAG (дополненная извлечением генерация), который позволяет ИИ-модели обращаться к внутренней базе знаний организации. При получении запроса модель ищет информацию в базе знаний, чтобы предоставить актуальный и точный ответ.
Amazon Kendra – это высокоточная корпоративная поисковая система, которая позволяет разработчикам добавлять функции поиска, обеспечивая пользователям доступ к информации из различных источников данных. Amazon Kendra GenAI Index – это новый тип индекса, предназначенный для RAG и интеллектуального поиска, который помогает медицинским организациям эффективнее внедрять ИИ-модели. Например, компания Orion Health использует Amazon Kendra для того, чтобы предоставлять клиентам быстрый и точный доступ к медицинской информации через разговорные запросы.
Проверка выходных данных ИИ
Модели искусственного интеллекта могут выдавать менее точные ответы, которые выглядят правдоподобно для пользователя. Такие неточности могут негативно сказаться на качестве клинической помощи и благополучии пациентов. Поэтому при внедрении ИИ-систем в здравоохранении необходимы соответствующие механизмы защиты. Например, подход LLM-as-a-judge помогает специалистам по медицинским данным анализировать и проверять, насколько ответ ИИ полезен, точен, полон и логичен.
Вместо полной зависимости от ИИ, в принятие клинических решений должны быть вовлечены медицинские эксперты. Так все решения проходят проверку уполномоченными профессионалами перед их применением в диагностике, лечении и других медицинских процессах.
Медицинские организации могут использовать Amazon Bedrock Guardrails для внедрения необходимых механизмов защиты в соответствии с принципами ответственного использования ИИ. Он фильтрует галлюцинации в ответах ИИ и помогает настраивать меры конфиденциальности и достоверности в едином решении. Благодаря функции продвинутого автоматического анализа, Amazon Bedrock Guardrails может проверять и объяснять специалистам, почему ИИ-модель выдала тот или иной ответ.
Как AWS может помочь в реализации ИИ в здравоохранении?
От раннего вмешательства до снижения нагрузки на врачей – внедрение ИИ в здравоохранении набирает обороты. ИИ-технологии трансформируют оказание медицинской помощи, оптимизируют рабочие процессы, ускоряют научные исследования и многое другое. И медицинские работники, и пациенты выигрывают от практически безграничных возможностей генеративного ИИ. Однако использование ИИ в здравоохранении должно сопровождаться этическими мерами, защитой данных и соблюдением нормативных требований.
Генеративный искусственный интеллект от AWS в здравоохранении и бионауках предлагает решения, которые помогают медицинским организациям безопасно разрабатывать, внедрять и масштабировать ИИ-приложения для улучшения взаимодействия с пациентами и повышения качества ухода.