Искусственный Интеллект меняет здравоохранение.

Искусственный интеллект открывает огромные перспективы в здравоохранении. Более точные диагнозы. Индивидуальное сопровождение пациентов. Ускорение разработки новых лекарств. Высокая эффективность. Однако внедрение технологии пока сталкивается с препятствиями.

В Европе аналитики прогнозируют, применение искусственного интеллекта могло бы ежегодно спасать сотни тысяч жизней; Америке, по их словам, это также могло бы сэкономить деньги, сократив расходы здравоохранения на 200-360 миллиардов долларов. Сегодня США тратят 4,5 триллиона долларов в (или 17% ВВП) ежегодно.
Возможностей предостаточно: от умных стетоскопов ("слушалок") и роботов-хирургов до анализа массивов клинических биг-дата, возможности получать оперативную медконсультацию онлайн.

Системы искусственного интеллекта сегодня повышают точность диагностики и отслеживания заболеваний, делают прогнозы исходов терапии и предлагают более эффективные методы лечения. В медучреждениях ускоряется обработка информации и улучшается качество сопровождения пациентов, оптимизируется делопроизводство.

Искусственный интеллект применяется в здравоохранении уже несколько лет. Однако интеграция происходит медленно, результаты часто бывают посредственными.

Для этого есть веские причины. Позитивная сторона медленного прогресса ИИ - здоровый консерватизм. Требуются проверенные решения, защита данных пациентов. Негативные факторы при внедрении ИИ - зарегулированность и бюрократизм отрасли. Преодоление барьеров вдохновило бы применение ИИ в других традиционных областях.

Системы искусственного интеллекта обучаются и становятся более эффективными благодаря обработке массивов данных, которыми поставщики медицинских услуг располагают в изобилии. Пока базы сильно фрагментированы, их использование зарегулировано. Отчасти это из-за желания пациентов сохранить личную информацию в конфиденциальности. С другой стороны, те же пациенты хотят лучшего сервиса и лечения.

Ежегодно около 800000 американцев становятся жертвами ненадлежащего лечения и ошибочной диагностики.

Повышение точности в инструментах искусственного интеллекта требует, чтобы они были обучены на больших массивах данных, отражающих всё разнообразие клиники пациентов. Нужны защищённые от утечек способы свободной передачи медицинской информации.
В первую очередь, для пользы самих больных: им следует предоставить право распоряжаться своими амбулаторными картами в портативном цифровом формате. Фирмы, занимающиеся охраной здоровья, уже используют данные с мобильных устройств с переменным успехом. От пациента ожидается самостоятельности в использовании своих данных и больше ответственности за здоровье.

Другая проблема заключается в регулировании инноваций. Во многих странах приход ИИ в здравоохранение, как и в другие области, с трудом поспевает за прогрессом технологий. Госорганы запаздывают с одобрением новых инструментов, не хватает экспертных знаний.

Правительствам необходимо готовить бюрократов для оценки новых инструментов искусственного интеллекта. Необходимо заполнить пробелы регулирования в области наблюдения за негативными явлениями, мониторить алгоритмы ИИ, чтобы гарантировать точность, безопасность, эффективность и прозрачность.

Это непросто. Одним из решений стала бы международная кооперация, выработка минимальных международных стандартов. Менее сложная межгосударственная система регулирования помогла бы создать рынок, на котором и небольшие компании могли бы внедрять инновации.

Бедные страны с менее развитой инфраструктурой здравоохранения могут серьёзно выиграть от внедрения таких новых инструментов, как, например, портативное ультразвуковое устройство для акушерства на базе искусственного интеллекта. Альтернативой ИИ часто является отсутствие лечения вовсе, страны третьего мира, возможно, смогут быстрее обогнать развитые государства в массовом внедрении медицинского ИИ. На пути будет стоять неразвитость компьютерной/сетевой инфраструктуры и дороговизна оборудования.

Искусственный интеллект обещает сократить медицинские расходы за счет оптимизации численности персонала, повышения производительности оставшихся, уменьшения количества ошибок и сокращения расходов.

К 2030 году в мире может не хватать 10 миллионов работников здравоохранения, что составляет около 15% сегодняшней рабочей силы. В 2022 году на долю администрирования приходилось около 30% избыточных расходов на здравоохранение в США по сравнению с другими странами.

Экономить деньги с помощью инноваций непросто. Системы здравоохранения созданы для того, чтобы использовать их для улучшения обслуживания, а не для сокращения расходов. Внедрение новых технологий может съесть до половины ежегодного роста расходов на здравоохранение. Использование новых систем приведет к увеличению затрат и сложности.
Переход процессов на использование ИИ, скорее всего, встретит сопротивление со стороны пациентов и медиков. Хотя ИИ может оперировать удалённо, пациенты привыкли к личному осмотру врачом и непосредственному контакту со специалистом.

Многие системы здравоохранения развитых стран, такие как американская, базируются на вознаграждении медиков за объём проведённых работ, продолжительности затраченного времени. У докторов и медсестёр мало причин с энтузиазмом внедрять технологии, которые сокращают количество и время посещений, анализов или процедур.

Даже государственному здравоохранению может не хватать стимулов для внедрения технологий, которые снижают затраты, а не улучшают результаты. Экономия денег приводит к выделению меньших бюджетов на последующие периоды.

Большая часть бремени по внедрению искусственного интеллекта в здравоохранении ложится на власти и регулирующие органы. Коммерсанты тоже играют свою роль. Страховщики используют инструменты искусственного интеллекта, чтобы несправедливо отказывать в медицинской помощи; разработчики ПО продают зачастую сырые продукты, переоценивая возможности ИИ; алгоритмы могут содержать ошибки. Разработчиков ИИ хотят обязать гарантировать безопасность софта, надежность и прозрачность, чтобы люди сохраняли контроль.

Препятствия огромны, но потенциальные выгоды от использования ИИ в здравоохранении настолько велики, что аргументы в пользу их преодоления очевидны. Если ИИ можно заставить работать в сложной отрасли медицины, это послужит импульсом для внедрения новых технологий и в других областях.