Эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааны шинэлэг хэрэглээ ба ирээдүйн чиг хандлага

Хиймэл оюун ухаан (AI) хурдацтай хөгжиж буй технологийн чадавхаараа эрүүл мэндийн салбарыг шинэчилж байна. Өвчнийг урьдчилан таамаглахаас эхлээд мэс заслын тусламж авах хүртэл хиймэл оюун ухааны технологи нь эрүүл мэндийн салбарт урьд өмнө байгаагүй үр ашиг, инновацийг нэвтрүүлж байна. Энэхүү нийтлэл нь эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааны хэрэглээний өнөөгийн байдал, түүнд тулгарч буй бэрхшээл, цаашдын хөгжлийн чиг хандлагыг нарийвчлан судлах болно.

1. Эрүүл мэндийн салбарт хиймэл оюун ухааны үндсэн хэрэглээ

1. Өвчин эмгэгийг эрт оношлох

Өвчнийг илрүүлэхэд хиймэл оюун ухаан онцгой ач холбогдолтой. Жишээлбэл, машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан хиймэл оюун ухаан нь хэвийн бус байдлыг илрүүлэхийн тулд секундын дотор их хэмжээний эмнэлгийн зургийг шинжилж чаддаг. Жишээ нь:

Хорт хавдрын оношлогоо: Google-ийн DeepMind гэх мэт хиймэл оюун ухааны тусламжтайгаар дүрс оношилгооны технологиуд нь хөхний хорт хавдрыг эрт оношлох нарийвчлалаараа рентген судлаачдыг гүйцэж түрүүлэв.

Зүрхний өвчний скрининг: AI-д суурилсан электрокардиограмм шинжилгээний програм хангамж нь хэм алдагдалыг хурдан тодорхойлж, оношлогооны үр ашгийг дээшлүүлдэг.

2. Хувь хүний ​​​​эмчилгээ
Өвчтөнүүдийн геномын өгөгдөл, эмнэлгийн бүртгэл, амьдралын хэв маягийг нэгтгэснээр хиймэл оюун ухаан нь өвчтөнд зориулсан хувийн эмчилгээний төлөвлөгөөг өөрчлөх боломжтой, жишээлбэл:

IBM Watson-ийн онкологийн платформыг хорт хавдартай өвчтөнүүдэд хувийн эмчилгээний зөвлөмж өгөхөд ашигладаг.

Гүнзгий суралцах алгоритмууд нь өвчтөний генетикийн шинж чанарт үндэслэн эмийн үр нөлөөг урьдчилан таамаглах боломжтой бөгөөд ингэснээр эмчилгээний стратегийг оновчтой болгодог.

3. Мэс заслын тусламж
Роботын тусламжтайгаар мэс засал хийх нь хиймэл оюун ухаан болон анагаах ухааныг нэгтгэх бас нэг онцлох зүйл юм. Жишээлбэл, Да Винчи мэс заслын робот нь нарийн төвөгтэй хагалгааны алдааг багасгах, мэс заслын дараах нөхөн сэргээх хугацааг богиносгохын тулд өндөр нарийвчлалтай хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг ашигладаг.

4. Эрүүл мэндийн менежмент
Ухаалаг зүүдэг төхөөрөмжүүд болон эрүүл мэндийн хяналтын програмууд нь хиймэл оюун ухааны алгоритмаар дамжуулан хэрэглэгчдэд бодит цагийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх боломжийг олгодог. Жишээ нь:

Apple Watch дээрх зүрхний цохилтыг хянах функц нь хиймэл оюун ухааны алгоритмуудыг ашиглан хэвийн бус байдал илэрсэн тохиолдолд нэмэлт шалгалт хийхийг хэрэглэгчдэд сануулдаг.
HealthifyMe зэрэг эрүүл мэндийн удирдлагын AI платформууд нь сая сая хэрэглэгчдэд эрүүл мэндээ сайжруулахад тусалсан.
2. Анагаах ухааны салбарт хиймэл оюун ухаанд тулгарч буй бэрхшээлүүд
Өргөн хүрээний хэтийн төлөвийг үл харгалзан хиймэл оюун ухаан нь анагаах ухааны салбарт дараах сорилтуудтай тулгарсаар байна.

Өгөгдлийн нууцлал ба аюулгүй байдал: Эмнэлгийн мэдээлэл нь маш эмзэг бөгөөд хиймэл оюун ухааны сургалтын загварууд нь асар их мэдээлэл шаарддаг. Хувийн нууцыг хэрхэн хамгаалах нь чухал асуудал болоод байна.
Техникийн саад бэрхшээл: AI загварыг боловсруулах, ашиглах зардал өндөр, жижиг, дунд эмнэлгийн байгууллагууд үүнийг төлж чадахгүй.
Ёс суртахууны асуудлууд: хиймэл оюун ухаан нь оношлогоо, эмчилгээний шийдвэр гаргахад улам чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Түүний шүүлтүүд ёс зүйтэй эсэхийг хэрхэн баталгаажуулах вэ?
3. Хиймэл оюун ухааны цаашдын хөгжлийн чиг хандлага
1. Multimodal data fusion
Цаашид хиймэл оюун ухаан нь геномын өгөгдөл, цахим эмнэлгийн бүртгэл, дүрс бичлэгийн мэдээлэл гэх мэт төрөл бүрийн эмнэлгийн өгөгдлийг илүү өргөн хүрээнд нэгтгэж, илүү дэлгэрэнгүй, үнэн зөв оношилгоо, эмчилгээний зөвлөмж өгөх болно.

2. Төвлөрсөн бус эмнэлгийн үйлчилгээ
Хиймэл оюун ухаанд суурилсан гар утасны эмнэлгийн болон телемедицинийн үйлчилгээ, ялангуяа алслагдсан бүс нутагт улам бүр түгээмэл болно. Хямд өртөгтэй хиймэл оюун ухааны оношлогооны хэрэгслүүд нь эмнэлгийн нөөц хомс байгаа газруудад шийдэл гаргах болно.

3. Эмийн автомат боловсруулалт
Мансууруулах бодисын үйлдвэрлэлийн салбарт хиймэл оюун ухааны хэрэглээ улам бүр боловсронгуй болж байна. AI алгоритмаар эмийн молекулуудыг шалгасан нь шинэ эмийн хөгжлийн мөчлөгийг ихээхэн богиносгосон. Тухайлбал, Insilico Medicine компани хиймэл оюун ухааны технологийг ашиглан фиброз өвчнийг эмчлэх шинэ эм бүтээж, 18 сарын дотор эмнэлзүйн шатандаа орсон байна.

4. AI болон Metaverse-ийн хослол
Анагаах ухааны метаверс гэсэн ойлголт гарч ирж байна. AI технологитой хослуулснаар эмч, өвчтөнд мэс заслын сургалтын виртуал орчин, алсын зайн эмчилгээний туршлагыг өгөх боломжтой.