Не секрет, что дети подобны крошечным смерчам хаоса. Их энергия, кажется, соперничает с энергией стаи диких гиен, когда они бегают, прыгают, играют и получают травмы. В дополнение к тому, чтобы не отставать от них, может быть сложно диагностировать и лечить их болезни как родителям, так и медицинским работникам. Несмотря на это, не бойтесь, ведь искусственный интеллект окажет помощь. Вы правильно поняли, технология, которая побеждает людей в шахматах, теперь используется для решения самой сложной задачи: не отставать от детей. Пока мы исследуем, как искусственный интеллект революционизирует детское здравоохранение, возьмите чашку кофе и успокойтесь. Нет лучшего примера того, как искусственный интеллект (ИИ) меняет здравоохранение, чем уход за детьми. Использование искусственного интеллекта (ИИ) позволяет врачам и медицинским работникам оказывать детям более персонализированную и эффективную помощь на протяжении всего процесса лечения. Давайте также обсудим будущие возможности ИИ в охране здоровья детей в этой статье, в которой рассматриваются самые последние достижения в этой захватывающей области исследований.

Крайне важно иметь опыт и точность в области детского здравоохранения, которая является сложной и требовательной областью. Чтобы обеспечить наилучшее медицинское обслуживание для каждого ребенка, их потребности в медицинском обслуживании должны быть адаптированы к их индивидуальным обстоятельствам. В результате развития искусственного интеллекта (ИИ) врачи и медицинские работники смогут использовать мощные инструменты для диагностики, лечения и профилактики в области охраны здоровья детей. С помощью искусственного интеллекта врачи могут принимать более обоснованные решения и улучшать результаты лечения детей, анализируя большие объемы данных и выявляя закономерности и тенденции.

ИИ в диагностике детского здравоохранения

В области детского здравоохранения ИИ имеет ряд многообещающих применений, в том числе процесс диагностики. С помощью инструментов искусственного интеллекта медицинские данные, такие как изображения, результаты лабораторных исследований и истории болезни, можно анализировать, чтобы ставить более точные и своевременные диагнозы. ИИ может помочь врачам диагностировать редкие генетические нарушения, которые они могли бы пропустить в противном случае. Для диагностики редких генетических заболеваний у детей доктор Прашант Мали использует инструмент машинного обучения под названием CRISSP, работающий на основе искусственного интеллекта. Используя CRISSP, геномные данные анализируются и сравниваются с базой данных генетических нарушений, чтобы поставить диагноз.

РАС — еще одно состояние, которое диагностируется с помощью искусственного интеллекта (ИИ), поскольку его трудно обнаружить. Исследователи из Университета Айовы разрабатывают инструмент на базе искусственного интеллекта для анализа движений глаз у детей с целью диагностики расстройств аутистического спектра. Инструмент, который анализирует движения глаз, может выявить тонкие различия в том, как дети с расстройством аутистического спектра воспринимают социальные стимулы с точки зрения типичного ребенка.

ИИ в уходе за детьми

Благодаря искусственному интеллекту не только улучшаются результаты диагностики в детском здравоохранении, но и улучшаются результаты лечения. Чтобы определить наиболее эффективные варианты лечения для конкретного ребенка, инструменты на базе ИИ могут анализировать его данные с учетом таких факторов, как возраст, вес, история болезни и генетический профиль. Используя инструмент CareDx на базе искусственного интеллекта, детский гастроэнтеролог доктор Хиджунг Шим диагностирует и лечит воспалительное заболевание кишечника (ВЗК) у детей в Детской больнице Филадельфии (CHOP). CareDx предоставляет индивидуальные рекомендации по лечению на основе анализа клинических данных и биомаркеров.

Новые методы лечения детских болезней также разрабатываются с использованием искусственного интеллекта. Исследователи из детской больницы Цинциннати используют искусственный интеллект для поиска новых целей для лечения рака у детей. Генетическая мутация, на которую могут быть нацелены новые лекарства, выявляется исследователями путем анализа геномных данных онкобольных детей.

ИИ в профилактике здоровья детей

Для улучшения охраны здоровья детей профилактика является важнейшим компонентом. Искусственный интеллект вносит свой вклад в усилия по предотвращению несколькими способами. Выявить факторы риска детских заболеваний и состояний можно с помощью инструментов на базе ИИ, которые анализируют большие объемы данных. Например, в детской больнице Цинциннати доктор Рауф Амин использует инструмент PediPREDICT на основе искусственного интеллекта для выявления детей, страдающих синдромом обструктивного апноэ во сне (СОАС). PediPREDICT анализирует данные исследований сна и клинических обследований для выявления факторов риска.

Помимо наблюдения за здоровьем детей, ИИ использовался для выявления потенциальных проблем со здоровьем до того, как они станут серьезными. Для диагностики врожденных пороков сердца (ВПС) у новорожденных исследователи из Детской больницы Лос-Анджелеса используют инструмент EchoGo Core на базе искусственного интеллекта. С помощью EchoGo Core можно диагностировать ИБС в течение нескольких минут на основе анализа изображений эхокардиограммы.

Будущие возможности в уходе за детьми

Существует большой потенциал искусственного интеллекта в области детского здравоохранения, и в ближайшие годы будет много интересных разработок. Область телемедицины — одна из областей, в которых ИИ, как ожидается, окажет значительное влияние. Врачи имеют возможность оказывать дистанционную помощь пациентам за счет использования телемедицины, что имеет особое значение для детей, проживающих в сельской или отдаленной местности. Помимо улучшения доступа к медицинской помощи и сокращения расходов на здравоохранение, инструменты на основе ИИ могут помочь врачам диагностировать и лечить детей удаленно.

Также ожидается, что ИИ окажет значительное влияние на персонализированную медицину. Использование искусственного интеллекта позволяет анализировать данные пациентов, в том числе геномные данные, для определения индивидуальных вариантов лечения детей. Можно улучшить результаты и снизить риск побочных эффектов, адаптируя лечение к уникальным потребностям каждого ребенка.

Вот несколько конкретных примеров с названиями больниц и медицинских работников, которые внедрили ИИ в уход за детьми:

Детский гастроэнтеролог доктор Хиджунг Шим из Детской больницы Филадельфии (CHOP) использует инструмент CareDx на основе искусственного интеллекта для диагностики и лечения воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК) у детей. Чтобы предоставить персонализированные рекомендации по лечению, CareDx анализирует клинические данные и биомаркеры.

Инструмент CRISSP на базе искусственного интеллекта используется доктором Прашантом Мали в Бостонской детской больнице для диагностики редких генетических заболеваний у детей. Для диагностики генетических нарушений CRISSP анализирует геномные данные и сравнивает их с базой данных известных заболеваний.

Детская больница Лос-Анджелеса (CHLA) и доктор Гириш Ширали вместе работают над диагностикой врожденных пороков сердца (ВПС) у новорожденных с помощью инструмента EchoGo Core на базе искусственного интеллекта. За считанные минуты EchoGo Core может обнаружить ИБС на основе изображений эхокардиограммы и поставить диагноз.

PediPREDICT, инструмент на основе искусственного интеллекта, разработанный Детской больницей Цинциннати для прогнозирования того, какие дети с обструктивным апноэ во сне (СОАС) подвержены риску развития сердечно-сосудистых заболеваний, используется доктором Рауфом Амином, детским специалистом по сну в Детской больнице Цинциннати. Больница. PediPREDICT анализирует данные исследований сна и клинических обследований для выявления факторов риска.

Почему точные аннотации и маркировка медицинских данных важны для успеха ИИ в уходе за детьми?

Чтобы алгоритмы ИИ были эффективными, они должны уметь учиться на огромном количестве высококачественных данных. В частности, алгоритмы ИИ должны иметь доступ к большим массивам данных медицинских карт, изображениям и другой информации, связанной со здоровьем детей. Недостаточно просто иметь доступ к данным. Медицинские данные также должны быть правильно помечены и аннотированы, чтобы алгоритмы ИИ могли использовать эту информацию.

Аннотирование и маркировка медицинских данных — это процесс категоризации и маркировки медицинской информации, чтобы алгоритмы ИИ могли лучше ее понять. Медицинские изображения могут быть помечены, например, для идентификации опухолей или выделения областей воспаления. Симптомы, диагнозы и методы лечения также могут быть отмечены в медицинских записях.

Аннотации и маркировка медицинских данных должны быть точными и последовательными, чтобы ИИ был успешным в области детского здравоохранения. Возможно, алгоритмы ИИ не могут эффективно учиться на данных без точных меток и аннотаций, что приводит к неправильным диагнозам, неверным рекомендациям по лечению и другим ошибкам.

Медицинские организации должны вкладывать средства в высококачественные инструменты и рабочие процессы для аннотирования и маркировки медицинских данных, чтобы обеспечить правильную маркировку и аннотирование медицинских данных. Чтобы обеспечить точность и согласованность данных, компании также должны обучать своих сотрудников передовым методам маркировки данных и контроля качества.

Чтобы искусственный интеллект был успешным в детском здравоохранении, аннотирование и маркировка медицинских данных являются трудоемкими и ресурсоемкими процессами. Чтобы алгоритмы ИИ могли эффективно учиться на медицинских данных, организации здравоохранения должны вкладывать средства в высококачественные инструменты аннотирования и рабочие процессы и обеспечивать правильную маркировку и аннотирование всех данных.

Как Cogito может помочь в создании надежных моделей AI и ML?

Организации могут создавать более надежные модели искусственного интеллекта и машинного обучения, используя высококачественные обучающие данные Cogito.

Сбор данных. Cogito может помочь в сборе данных для сбора высококачественных и релевантных данных. Для обучения модели AI или ML эксперты Cogito могут определить, какие данные необходимы, определить источники данных и собрать данные.

Аннотации данных. После сбора данных они должны быть помечены или аннотированы, чтобы модель могла их интерпретировать. Среди сервисов аннотирования данных, предлагаемых Cogito, аннотирование изображений и видео, аннотирование речи и аннотирование текста. Аннотируя данные, модель ИИ или машинного обучения может понять их и извлечь из них уроки.

Гарантия качества. Качество данных в Cogito строго контролируется. Высококвалифицированная команда аннотаторов проверяет аннотации и гарантирует их высокое качество.

Настройка. Cogito может адаптировать свои услуги к потребностям каждой организации. Понимая уникальные требования каждого клиента, специалисты Cogito разрабатывают индивидуальные и индивидуальные решения.

Масштабируемость: Cogito может масштабировать любой проект. В зависимости от размера и сложности проекта они могут быстро увеличиваться или уменьшаться.

Чтобы повысить точность и надежность моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, организации могут использовать опыт Cogito в области сбора данных, аннотирования, обеспечения качества, настройки и масштабируемости.

Последние мысли

Врачи и медицинские работники используют искусственный интеллект для преобразования системы здравоохранения детей, что позволяет им диагностировать, лечить и предотвращать заболевания у детей. Использование искусственного интеллекта (ИИ) реально меняет жизнь детей, начиная с диагностики редких генетических заболеваний и заканчивая определением новых мишеней для лекарств от рака у детей. Будущее искусственного интеллекта в детском здравоохранении является ярким, несмотря на такие проблемы, как проблемы с конфиденциальностью и необходимость дополнительных исследований. Ожидается, что искусственный интеллект будет продолжать развиваться и совершенствоваться в ближайшие годы, что приведет к еще более захватывающим разработкам в этой области.