Не е тайна, че децата са като малки торнада от хаос. Тяхната енергия изглежда съперничи на тази на глутница диви хиени, когато тичат, скачат, играят и се нараняват. Освен да бъдете в крак с тях, може да бъде предизвикателство да диагностицирате и лекувате техните заболявания като родители и здравни специалисти. Въпреки това не се страхувайте, защото изкуственият интелект ще ви помогне. Прочетохте това правилно, технологията, която побеждава хората в шаха, сега се използва за справяне с най-предизвикателното предизвикателство от всички: да бъдете в крак с децата. Докато изследваме как изкуственият интелект революционизира детското здравеопазване, вземете чаша кафе и се настанете. Няма по-добър пример за това как изкуственият интелект (AI) трансформира здравеопазването от грижите за деца. Използването на изкуствен интелект (AI) дава възможност на лекарите и здравните специалисти да предоставят на децата по-персонализирани и ефективни грижи през целия процес на лечение. Нека обсъдим бъдещите възможности на AI в детското здравеопазване и в тази статия, която изследва най-новите постижения в тази вълнуваща област на изследване.

Задължителна е експертизата и прецизността в областта на детското здравеопазване, което е сложна и взискателна област. За да се осигури възможно най-доброто здравеопазване на всяко дете, неговите здравни нужди трябва да бъдат съобразени с индивидуалните им обстоятелства. В резултат на развитието на изкуствения интелект (AI), лекарите и здравните специалисти ще могат да използват мощни инструменти за диагностика, лечение и превенция в областта на детското здравеопазване. С помощта на изкуствения интелект лекарите могат да вземат по-добри решения и да подобрят изхода на децата, като анализират големи количества данни и идентифицират модели и тенденции.

AI в диагностиката на детското здравеопазване

В областта на детското здравеопазване AI има редица обещаващи приложения, сред които диагностичният процес. С помощта на инструменти за изкуствен интелект могат да се анализират медицински данни, като изображения, лабораторни резултати и истории на пациенти, за да се доставят по-точни и навременни диагнози. „AI може да помогне на лекарите при диагностицирането“ на редки генетични заболявания, които иначе може да са пропуснали. За да диагностицира редки генетични заболявания при деца, д-р Прашант Мали използва инструмент за машинно обучение, наречен CRISSP, който се захранва от изкуствен интелект. Използвайки CRISSP, геномните данни се анализират и сравняват с база данни с генетични заболявания, за да се постави диагноза.

ASD е друго състояние, което се диагностицира с помощта на изкуствен интелект (AI), тъй като е трудно за откриване състояние. Инструмент, задвижван от изкуствен интелект, се разработва от изследователи от Университета на Айова, за да анализира движенията на очите при деца за диагностициране на разстройства от аутистичния спектър. Инструмент, който анализира движенията на очите, може да идентифицира фините разлики в начина, по който децата с разстройство от аутистичния спектър гледат на социални стимули от гледна точка на типично дете.

ИИ в лечението на грижи за деца

В резултат на изкуствения интелект не само резултатите от диагностицирането се подобряват в детското здравеопазване, но и резултатите от лечението също се подобряват. За да се идентифицират най-ефективните възможности за лечение за конкретно дете, инструментите, работещи с AI, могат да анализират данните им, като вземат предвид фактори като възраст, тегло, медицинска история и генетичен профил. Използвайки инструмент, задвижван от AI, наречен CareDx, педиатричният гастроентеролог д-р Heejung Shim диагностицира и управлява заболяването на възпалително заболяване на червата (IBD) при деца в Детската болница във Филаделфия (CHOP). CareDx предоставя индивидуализирани препоръки за лечение въз основа на анализ на клинични данни и биомаркери.

Нови лечения за детски болести също се разработват с помощта на изкуствен интелект. Изследователите от Детската болница в Синсинати използват изкуствен интелект, за да намерят нови мишени за лечение на педиатрични ракови заболявания. Генетична мутация, която може да бъде насочена към нови лекарства, се идентифицира от изследователи чрез анализиране на геномни данни от педиатрични пациенти с рак.

ИИ в превенцията на здравето на децата

За да се подобри детското здравеопазване, превенцията е критичен компонент. Изкуственият интелект допринася за усилията за превенция по редица начини. Възможно е да се идентифицират рискови фактори за детски болести и състояния, като се използват инструменти, базирани на AI, които анализират големи количества данни. В Детската болница в Синсинати, например, д-р Рауф Амин използва базиран на AI инструмент, наречен PediPREDICT, за да идентифицира деца, които страдат от обструктивна сънна апнея (OSA). Данните от проучвания на съня и клинични прегледи се анализират от PediPREDICT, за да се идентифицират рисковите фактори.

В допълнение към наблюдението на здравето на децата, AI се използва за идентифициране на потенциални здравословни проблеми, преди те да станат сериозни. За да диагностицират вродени сърдечни заболявания (CHD) при новородени, изследователи от Детската болница в Лос Анджелис използват инструмент, захранван с изкуствен интелект, наречен EchoGo Core. Възможно е да се диагностицира CHD в рамките на минути с помощта на EchoGo Core въз основа на анализ на ехокардиограмни изображения.

Бъдещи възможности в грижите за деца

Има голям потенциал в изкуствения интелект в областта на детското здравеопазване и ще има много вълнуващи развития през следващите години. Областта на телемедицината е една от областите, в които се очаква AI да има значително въздействие. Лекарите могат да предоставят дистанционни грижи на пациентите чрез използването на телемедицина, което е от особено значение за децата, живеещи в селски или отдалечени райони. В допълнение към подобряването на достъпа до грижи и намаляването на разходите за здравеопазване, базираните на AI инструменти могат да помогнат на лекарите да диагностицират и лекуват деца от разстояние.

Очаква се също, че изкуственият интелект ще окаже значително влияние върху персонализираната медицина. Използването на изкуствен интелект е в състояние да анализира данни за пациенти, включително геномни данни, за да идентифицира индивидуализирани възможности за лечение на деца. Възможно е да се подобрят резултатите и да се намали рискът от странични ефекти чрез адаптиране на лечението към уникалните нужди на всяко дете.

Ето няколко конкретни примера с имената на болниците и здравните специалисти, които са приели AI в грижите за деца:

Педиатричният гастроентеролог д-р Heejung Shim от Детската болница във Филаделфия (CHOP) използва базиран на AI инструмент, наречен CareDx, за диагностициране и лечение на възпалително заболяване на червата (IBD) при деца. За да предостави персонализирани препоръки за лечение, CareDx анализира клинични данни и биомаркери.

Инструмент, задвижван от AI, наречен CRISSP, се използва от д-р Прашант Мали в Бостънската детска болница за диагностициране на редки генетични заболявания при деца. За целите на диагностицирането на генетични заболявания CRISSP анализира геномни данни и ги сравнява с база данни с известни заболявания.

Детската болница в Лос Анджелис (CHLA) и д-р Гириш Ширали работят заедно за диагностициране на вродено сърдечно заболяване (CHD) при новородени с помощта на инструмент, задвижван от AI, наречен EchoGo Core. За няколко минути EchoGo Core може да открие CHD въз основа на ехокардиограмни изображения и да постави диагноза.

PediPREDICT, базиран на изкуствен интелект инструмент, разработен от Детската болница в Синсинати, за да предскаже кои деца с обструктивна сънна апнея (OSA) са изложени на риск от развитие на сърдечно-съдови заболявания, се използва от д-р Рауф Амин, специалист по детски сън в Детската болница в Синсинати Болница. Данните от проучвания на съня и клинични прегледи се анализират от PediPREDICT, за да се идентифицират рисковите фактори.

Защо точното анотиране и етикетиране на медицински данни е важно за успеха на ИИ в грижите за деца?

За да бъдат ефективни AI алгоритмите, те трябва да могат да се учат от огромно количество висококачествени данни. По-конкретно, AI алгоритмите трябва да имат достъп до големи „набори от данни от медицински досиета“, изображения и друга информация, свързана със здравето на децата. Не е достатъчно просто да имате достъп до данни. Медицинските данни също трябва да бъдат етикетирани и анотирани правилно, за да могат AI алгоритмите да използват информацията.

Анотирането и етикетирането на медицински данни е процесът на категоризиране и „етикетиране на медицинска информация“, така че алгоритмите на AI да могат да я разберат по-добре. Медицинските изображения могат да бъдат етикетирани, за да идентифицират тумори или да подчертаят области на възпаление, например. Симптомите, диагнозите и леченията също могат да бъдат маркирани в медицинските досиета.

„Анотирането и етикетирането на медицински данни“ трябва да бъде точно и последователно, за да може ИИ да бъде успешен в областта на детското здравеопазване. Възможно е AI алгоритмите да не могат ефективно да се учат от данните без точни етикети и анотации, което води до неправилни диагнози, неправилни препоръки за лечение и други грешки.

Здравните организации трябва да инвестират във висококачествени инструменти за анотиране и етикетиране на медицински данни и работни процеси, за да гарантират, че медицинските данни са правилно етикетирани и анотирани. За да гарантират, че данните са точни и последователни, компаниите трябва също да обучат своите служители на най-добрите практики за етикетиране на данни и контрол на качеството.

За да може изкуственият интелект да бъде успешен в детското здравеопазване, анотирането и етикетирането на медицински данни са времеемки и ресурсоемки процеси. За да се гарантира, че AI алгоритмите могат да се учат ефективно от медицинските данни, здравните организации трябва да инвестират във висококачествени инструменти и работни потоци за анотиране и да гарантират, че всички данни са етикетирани и анотирани правилно.

Как Cogito може да помогне за изграждането на стабилни AI & ML модели?

Организациите могат да изградят по-стабилни AI и ML модели, като използват висококачествените данни за обучение на Cogito.

Събиране на данни: Събирането на данни може да бъде подпомогнато от Cogito за събиране на висококачествени, подходящи данни. За да обучат AI или ML модела, експертите на Cogito могат да определят какви данни са необходими, да идентифицират източници на данни и да събират данни.

Анотиране на данни: След събирането на данни те трябва да бъдат етикетирани или анотирани, така че моделът да може да интерпретира данните. Сред услугите за анотация на данни, предлагани от Cogito, са анотацията на изображения и видеоклипове, анотацията на речта и анотацията на текста. Чрез анотиране на данните, AI или модел на машинно обучение може да ги разбере и да се учи от тях.

Осигуряване на качеството: Данните в Cogito са строго гарантирани. Висококвалифициран екип от човешки анотатори проверява анотациите и гарантира, че качеството е високо.

Персонализиране: Cogito може да адаптира услугите си към нуждите на всяка организация. Като разбират уникалните изисквания на всеки клиент, експертите на Cogito разработват персонализирани и индивидуални решения.

Мащабируемост: Всеки проект може да бъде мащабиран от Cogito. В зависимост от размера и сложността на проекта, те могат бързо да се увеличават или намаляват.

За да подобрят точността и надеждността на AI и моделите за машинно обучение, организациите могат да използват експертния опит на Cogito в събирането на данни, поясненията, осигуряването на качеството, персонализирането и скалируемостта.

Последни мисли

Лекарите и здравните специалисти използват изкуствен интелект, за да трансформират детското здравеопазване, което им позволява да диагностицират, лекуват и предотвратяват заболявания при деца. Използването на изкуствен интелект (AI) прави реална разлика в живота на децата, от диагностицирането на редки генетични заболявания до идентифицирането на нови лекарствени цели за педиатрични ракови заболявания. Бъдещето на изкуствения интелект в детското здравеопазване е светло, въпреки предизвикателства като опасения за поверителността и необходимостта от допълнителни изследвания. Очаква се, че изкуственият интелект ще продължи да се развива и подобрява през идните години, което ще доведе до още по-вълнуващи развития в тази област.