Медицинский маркетинг: часть вторая

Маргарита Акулич

Данная книга, по сути, является продолжением первой части книги М. Акулич («Медицинский маркетинг»), в которой раскрыты основные темы медицинского маркетинга.В этой книге раскрыты вопросы, касающиеся цифрового медицинского маркетинга, инновационного и технологического маркетинга, направленного на решение проблем пациента и социальных проблем.При подготовке книги использовались в основном англоязычные источники.

IV Инновационный медицинский маркетинг: применение технологий и искусственного интеллекта

Источник: https://sosud-ok.ru/polza/iskusstvennyj-intellekt-v-sovremennoj-meditsine.html

4.1 Влияние технологий на повышение эффективности в сфере здравоохранения. Как COVID-19 повлиял на внедрение цифровых технологий

Влияние технологий на повышение эффективности в сфере здравоохранения

По мнению экспертов, такие инновации, как искусственный интеллект, влияют на качество медицинской помощи.

В первом квартале 2021 года компании цифрового здравоохранения привлекли венчурное финансирование на сумму более 6,7 млрд долларов, что является крупнейшей долларовой суммой инвестиций в истории цифрового здравоохранения [9].

Рост финансирования показывает, что инвесторы и компании цифрового здравоохранения с оптимизмом смотрят на продолжение внедрения технологий, которое в 2020 году ускорилось из-за пандемии COVID-19.

По словам руководителей здравоохранения, инвесторов и технических руководителей, которые обсуждали цифровое здоровье на панели, организованной частной инвестиционной компанией SCP &CO в мае 2021 года, искусственный интеллект (Artificial Intelligence — AI) и другие инструменты цифрового здравоохранения, повышающие эффективность работы клиницистов и сокращающие расходы, вероятно, станут лучшими технологиями.

Как COVID-19 повлиял на внедрение цифровых технологий

Пандемия COVID-19 со страшной силой распахнула дверь в цифровое здравоохранение. Прекраснейший из примеров — телездравоохранение. Вначале оно стремительно росло, потому что иногда это был единственный способ для людей безопасно получить критически важные медицинские услуги. Не только потребитель почувствовал себя комфортно, но и провайдер.

Телездравоохранение уже навсегда здесь, ему никуда не деться. Оно выросло, но по мере привыкания людей к цифровым технологиям, оно будет расти долго. Это еще один способ оказания медпомощи. Для медицинской сферы важным представляется понимание того, как пандемия COVID-19 повлияет на бизнес не только в настоящее время, но и в будущем. Окружающая среда изменилась, и отраслевые организации должны соответствующим образом меняться.

4.2 Преимущество искусственного интеллекта. Как учатся компьютеры

Преимущество искусственного интеллекта

Появление новых болезней, уменьшение возраста больных в разрезе заболеваний, увеличение числа больных требуют нового подхода в медицине. Компьютеры существенно поумнели и давно рассматриваются как часть человеческой жизни. Теперь они способны предвидеть, обнаружить и спрогнозировать действия в ответ на запрос.

AI в области медицины предлагает людям шанс на лучшее здравоохранение, более эффективное и точное. Исследования в области искусственного интеллекта начались как оборонный проект в США в период 1960-х г. г. В задачу проекта входило обеспечение понимания, как люди обрабатывают информацию. Новые технологии содействовали и содействуют обеспечению прогресса в области AI.

Как учатся компьютеры

Диагностика пациентов производится двумя подходами: с использованием блок-схемы и с использованием базы данных.

Блок-схема обеспечивает проведение с экспертом собеседования. После ею переводятся эти знания в компьютерную программу. В медицинской сфере блок-схема осуществляет имитирование действий врача, задающего ряд вопросов пациенту, пришедшему за получением постановки диагноза и выбора способа исцеления. Для этого требуется солидный объем данных. Процесс осложняется тем, что компьютеры не в состоянии добиваться получения информации, доступной в ситуации личного взаимодействия между врачом и пациентом. Знания лечащего врача о прошлом пациента помогают ему задавать дополнительные уточняющие вопросы.

Работа базы данных происходит через сопоставление шаблонов. Обучая компьютер, как называется то или иное изображение, система оттачивает алгоритм. Она становится усовершенствованной, быстрой и эффективной в плане идентификации данного изображения. Для реализации такого подхода требуется огромное количество данных.

4.3 Человек, медицина и машина. Будущее искусственного интеллекта. Совершенствование информационных систем сферы здравоохранения

Человек, медицина и машина

Протестировать, как работает AI на человеке, человек может на kiberis.ru.

Человечество пользуется преимуществами искусственного интеллекта в медицине на протяжении ряда десятилетий. Ниже описан ряд примеров взаимодействия человека и машины в мире медицины [10].:

Система поддержки решений. DXplain разработана в Университете Массачусетса в 1987 году. Принимая во внимание совокупность жалоб пациента, DXplain предлагает список возможных диагнозов, связанных с выбранными симптомами.

Система лабораторно-информационная. Germwatcher разработана в Вашингтонским университете, ее предназначение — обнаружение и отслеживание инфекций у госпитализированных пациентов.

Система роботизированная хирургическая. В системе da Vinci движения рук врача переводятся в роботизированные руки машины. Точные движения и улучшенное с помощью увеличения зрение позволяют врачу выполнять операции с крошечными разрезами и видеть внутри тела 3D картинку.

Психотерапия. Теперь депрессия лечиться с помощью AI Therapy-онлайн-курса. В нем пациентам рассказывается, как определить причины их тревоги и каким образом обеспечить самопомощь.

Удаленная помощь. Онлайн-приложение позволяет пациентам консультироваться через интернет с врачом, осуществлять проверку симптомов и получать ценные рекомендации.

Будущее искусственного интеллекта

Что ждет искусственный интеллект в медицинской сфере в будущем? Тенденция состоит в том, что чем лучше технология, тем конкретнее, точнее и эффективнее AI сможет обеспечивать выполнение задач.

Выявление опухолей и симптомов заболеваний сердца. Разработка программного обеспечения Watson от компании IBM нацелена на решение проблем, связанных с выявлением признаков сердечных заболеваний и рака. Для этого Watson должен обладать вместительной базой данных изображений, призванных обеспечить обучение его тому, как выглядят конкретные признаки. В данной разработке собраны миллиарды медицинских сканов и изображений из 8 000 больниц, собраны ради того, чтобы добиться обучения Watson. Программное обеспечение призвано определять признаки и симптомы, о которых врачи могли не знать или которые могли не заметить.

Конец ознакомительного фрагмента.