Большие данные в медицине: как Big Data может изменить современное здравоохранение и как это может пригодиться клинике

Современные технологии, основанные на применении искусственного интеллекта, позволяют за секунды обрабатывать огромное количество информации. Раньше и представить было нельзя, чтобы компьютер нажатием одной кнопки обработал тысячи рентгеновских снимков, выявил в них закономерности и поставил диагноз. Сегодня это просто часть жизни, которая может быть эффективно использована в медицине. Итак, Big Data в здравоохранении: что это и как устроено.

Что такое большие данные в медицине

Четкого определения больших данных не существует и нельзя сказать, где заканчивается «просто много информации» и начинается Big Data. Обычно под этим термином подразумевается большое количество данных, которое невозможно обработать вручную. Приведем несколько примеров.

В вашей клинике оформлено несколько сотен, а то и тысяч результатов МРТ. Если поручить нейрохирургу осмотреть их все, выявить сходство, а затем сравнить с другими снимками — скорее всего, доктор не справится или уснет на первой сотне. Да и человеческий глаз не такой чувствительный, чтобы найти малейшие различия. А вот искусственному интеллекту такое вполне под силу.

Еще один пример. Допустим, стоит задача просмотреть 10 000 историй болезни по одному и тому же диагнозу. Логично предположить, что на основе собранных данных можно строить довольно точные прогнозы касательно течения заболевания.

Читайте также: Использование искусственного интеллекта в медицине

Как обрабатывают большие данные 

Сегодня большие данные обрабатываются при помощи искусственного интеллекта и нейронных сетей. Последние получили широкое распространение с 2020-х годов, но настоящий бум пришелся на 2024, с появлением Chat GPT 4.

Если упростить, анализ больших данных при помощи искусственного интеллекта выглядит так. Система получает доступ к базе данных, например рентгеновским снимкам. После этого программу обучают находить в этих данных закономерности и делать на их основании выводы. Далее в программу загружают новый снимок, и она его анализирует. Абсолютно так же это выглядит для любой другой информации: медицинских карт, историй болезни, результатов обследований, анализов и так далее.

Сферы использования Big Data в здравоохранении

Расскажем об основных направлениях, где с успехом применяется аналитика Big Data. 

Постановка диагнозов

Этой темы мы касались выше. Приведем еще один пример того, как аналитика больших данных помогает в постановке диагнозов.

Допустим, у вас есть результаты сотен анализов, а также известны диагнозы, которые были поставлены на основании этих анализов. Есть все основания предполагать, что если в тысяче случаев имел место один и тот же диагноз, то в тысяча первом он будет таким же.

Прогнозирование течения заболеваний

На основании анализа динамики параметров организма можно определить, как будет выглядеть клиническая картина через определенное время, например неделю. 

Назначение лечения

Логическое продолжение предыдущих пунктов. Диагноз поставлен, течение заболевания спрогнозировано — на основании больших данных из миллионов предыдущих случаев искусственному интеллекту не составит большого труда подобрать эффективное лечение и назначить соответствующие лекарственные препараты.

Фармакология

Также эффективно используются большие данные. Прорывом и самым известным кейсом в этом направлении можно считать лекарство от лихорадки Эбола, разработанное искусственным интеллектом на основе анализа Big Data.

В Российской Федерации разрабатываются средства от онкологии, непереносимости глютена и масса других препаратов.

Роботизированное лечение

Здесь лучше всего подходит выражение «рука не дрогнет». Манипулятор, управляемый искусственным интеллектом, точнее и быстрее человека, к тому же не устает, не уходит на больничный и в отпуск.

Оборудование с ИИ от СберМед

Мониторинг параметров организма

Вы все видели это в кино: пациент лежит на аппарате искусственного жизнеобеспечения, к нему подключены датчики, а исполнительные механизмы дозируют кислород, лекарства и другие моменты. И управляет всем этим искусственный интеллект, обученный на основе анализа больших данных. Для такой системы не нужно участие человека, а работает она в режиме 24/7.

Коммуникации с пациентами

Не такая сложная для ИИ, но тоже важная область применения Big Data. Чат-тобы и голосовые помощники используются давно: они ответят пациентам в чатах, ведут разговоры по телефону и почти полностью способны заменить живого оператора. До появления искусственного интеллекта такие системы были устроены примитивно и по алгоритму отвечали на заданные вопросы. Ответы были прописаны заранее и известны, а если робот не находит нужный ответ, он переводил коммуникацию на оператора.

Сейчас они работают иначе. ИИ на основе анализа миллионов записей разговоров или диалогов в чате может обучаться и, в дальнейшем, самостоятельно находить ответ на вопрос, не предусмотренный программой.

Вы можете уже сейчас попробовать искусственный интеллект в работе клиники: в МИС ArchiMed+ есть голосовой помощник — робот-оператор, который может заменить целый коллцентр.

Он ведет запись в режиме 24/7, не устает и не болеет, сохраняет всю информацию в вашей МИС и даже может напомнить пациенту о времени записи. Для внедрения не нужны программисты и айтишники — наша техническая служба сделает работы под ключ.

А у нас все! Надеемся, статья была полезной и тема искусственного интеллекта в медицине перестала быть для вас чем-то из области фантастики. А если у вас остались вопросы по работе робота-оператора или другим модулям ArchiMed+, можете задать их нашим менеджерам по телефону 8 800 301 03 73, оставив заявку на сайте или написав нам в мессенджерах и соцсетях.