Як аналітика великих даних змінює систему охорони здоров’я на Близькому Сході

18.02.2022

Штучний інтелект та аналітика великих даних дозволяють постачальникам медичних послуг на Близькому Сході проводити швидшу та більш економну діагностику, але при цьому турбота про безпеку даних знаходиться в пріоритеті.

На Близькому Сході медичні працівники підтверджують ефективність та все ширше використання штучного інтелекту та аналітики великих даних.

“Минулого року ми розпочали процес цифрової трансформації, приділяючи особливу увагу новітнім технологіям. Ми об’єдналися з деякими відомими корпораціями, такими як Oracle і Microsoft”, — зазначив Ахмад Ях’я, директор American Hospital Dubai.

ІТ-команда лікарні створила новий застосунок для діагностики COVID, заснований на клінічній базі великих даних та моделюванні Cerner. Він був адаптований та затверджений клінічним персоналом у відділенні інтенсивної терапії лікарні та допоміг виявити фактори ризику для пацієнтів.

За словами медичних працівників, завдяки величезній кількості історичних медичних даних, штучний інтелект може бути корисним при постановці діагнозу та виборі відповідного лікування, надаючи лікареві “третю незалежну думку”. Застосунки на базі штучного інтелекту можуть аналізувати всю доступну медичну інформацію про конкретне захворювання та визначити, які методи лікування та ліки були найбільш ефективними за всю історію медичної практики.

Великі дані сприяють зростанню кількості програм штучного інтелекту. Чим більше даних обробить алгоритм, тим точніше і правильніше зможуть на їхній основі сформулювати висновки.

Існують різні пристрої для носіння, що набирають популярність і генерують інформацію про здоров’я, у тому числі портативні монітори серцевого ритму та артеріального тиску — це пристрої, що можуть безперервно контролювати частоту серцевих скорочень або рівень цукру в крові.

У міру зниження їхньої вартості та розширення функціональності вже популярних фітнес-браслетів, діагностичні системи на основі штучного інтелекту отримуватимуть ще більше даних про здоров’я кожного окремого пацієнта. Це дає лікарю можливість більш точно та ефективно призначати план лікування.

Великі дані для лікування хвороб та оптимізації робочого процесу

Алгоритми та моделі штучного інтелекту — програми або набори алгоритмів, які використовують набір великих даних для розпізнавання закономірностей та виконання завдань — постійно вдосконалюються. До того ж цей прогрес вже знаходить вираження у конкретних застосунках у галузі медицини.

За словами Кентаро Сузукі, генерального менеджера виробника медичного обладнання Canon Medical, штучний інтелект не лише допоможе проводити клінічні оцінки, а й оптимізує операції та робочий процес. Наприклад, це може скоротити час сканування за МРТ.

“Штучний інтелект ніколи не замінить людей або не поставить прямий діагноз пацієнтам”, — зазначив Сузукі. Проте “третя думка”, яку може запропонувати аналітика великих даних разом зі штучним інтелектом, особливо актуальна для онкологічних захворювань.

Проблеми безпеки великих даних зростають

Однак у міру того, як все більше компаній застосовують новітні технології, в охороні здоров’я зростає занепокоєння з приводу безпеки та конфіденційності пацієнтів.

“У нас багато компаній, які займаються цифровою охороною здоров’я, і ​​багато хто з них використовує штучний інтелект. Є й компанії, які виробляють робототехніку. Число цих компаній зростає”, — відзначив Марван Джанахі, директор Дубайського наукового парку (DSP), створеного з метою позиціювання ОАЕ як основного напряму для досліджень та розробок.

“Дані повинні належати пацієнтові, але водночас існує потреба у гнучкості, тому що іноді необхідно ділитися інформацією з іншими країнами, щоб покращити знання в охороні здоров’я та отримати іншу думку”, — додає Джанахі.

“Коли справа доходить до кібербезпеки, ми використовуємо типовий підхід, наприклад, наявність брандмауерів. Але найслабша ланка — це людський фактор, і що дійсно важливо, так це поінформованість про можливу небезпеку”, — зазначив Ях’я.

За його словами, як превентивні заходи лікарня проводить кілька імітаційних демонстраційних атак, щоб підвищити обізнаність своїх співробітників. 

Як бачимо, аналітика великих даних у поєднанні з інструментами штучного інтелекту здатні значно покращити стан системи охорони здоров’я при правильному використанні.