15.04.2024
Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении

Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении

Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении

На полный экран

Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении:
Разблокировка воздействия на Варианты использования с высоким потенциалом

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ОТЧЕТ 2023

Содержание

Предисловие
Управляющее резюме
Введение: ИИ в здравоохранении в поворотный момент
1Примеры использования публично-частного ускорения
1.1Вариант использования для ускорения № 1: диагностика и стратификация рисков
1,2Вариант использования для ускорения № 2: анализ инфекционных заболеваний
1,3Вариант использования для ускорения № 3: оптимизация клинических испытаний
2Дополнительные варианты использования для более глубокого изучения
2.1AI для сортировки пациентов
2.2Административный ИИ
2.3Идентификация новых лекарств
2,4Цепочка поставок и производство
3Четыре препятствия, мешающие ИИ реализовать ценность
4Принципы ускорения ИИ
5Призыв к действию для всех секторов
5.1Создание основания данных
5.2Разработка ИИ с учетом внедрения
5.3Масштаб здания
Заключение
Авторы
Сноски

Предисловие
Здравоохранение сталкивается с растущей нехваткой работников,
увеличением неравенства в состоянии здоровья и неустойчивыми
расходами. ИИ может помочь, если мы позволим.
Шьям Бишен
руководитель Центра
Пратап Хедкар
Генеральный директор, ЗС
Здоровье и здравоохранение,
Всемирный Экономический Форум
В последние годы в здравоохранении и здравоохранении произошел
значительный прогресс и инновации в различных аспектах, включая
научные открытия, биомедицинские исследования и разработки,
цифровые технологии, процессы и системы. Тем не менее,
здравоохранение сталкивается со значительными растущими
проблемами, включая острую нехватку передовых медицинских
работников, увеличивающееся неравенство в отношении здоровья в
богатых странах и странах с низким и средним уровнем дохода, а также
рекордно высокие расходы на здравоохранение, которые не смогли
обеспечить результаты в отношении здоровья, на которые
ориентируются страны. для своих граждан.
Эти вопросы не должны быть неразрешимыми. Искусственный
интеллект (ИИ), основанный на методах машинного обучения
(МО) и глубокого обучения (ГО), был признан потенциальным
решением многих из этих глобальных проблем здравоохранения.
Сегодня существуют варианты использования, которые
одновременно осуществимы и обладают огромным потенциалом
воздействия — если при их реализации полностью учитываются
ответственные и этичные подходы.
более устойчивое и более справедливое глобальное здравоохранение
потребует сотрудничества между секторами, границами и
корпоративными стенами. Этот совместный стратегический отчет
Всемирного экономического форума и ZS призван служить примером
высокоприоритетных вариантов использования государственно
частного сотрудничества для ускорения воздействия. В нем содержится
призыв к заинтересованным сторонам из сферы здравоохранения и за
ее пределами объединиться вокруг общего видения и набора реальных
действий, чтобы раскрыть весь потенциал ИИ, что приведет к реальным
и долгосрочным изменениям в глобальном здравоохранении и
здравоохранении.
Для этого отчета было синтезировано более 400 достижимых примеров и
приложений ИИ, которые могут изменить глобальные результаты в
отношении здоровья. В сотрудничестве приняли участие более 50
экспертов из лидеров биофармацевтики, поставщиков медицинских
услуг, страховых компаний, технологических компаний и новаторов,
правительства, научных кругов и неправительственных организаций,
чтобы получить представление о факторах, способствующих внедрению.
В основной части работы представлены многообещающие варианты
использования ИИ в здравоохранении, определены препятствия на пути
внедрения и представлены вспомогательные принципы ускорения.
Выполняя обещание ИИ снизить нагрузку на
системы здравоохранения и способствовать

Управляющее резюме
ИИ дает надежду на раннее выявление заболеваний,
борьбу со вспышками и достижение прорывов в
медицине. Сотрудничество имеет решающее значение
для достижения этой цели.
За последнее десятилетие лидеры отрасли здравоохранения и
технологий, государственные чиновники и исследователи возлагали
большие надежды на использование достижений в области
искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для
преобразования здравоохранения. Чего, однако, не хватало, так это
способа, позволяющего многосторонним коалициям
заинтересованных сторон объединиться вокруг общего видения
наиболее достижимых решений, которые могут укрепить доверие и
уверенность в поставщиках медицинских услуг, пациентах, политиках
и бизнес-лидерах.
– Определить варианты использования, которые достижимы уже сейчас и
обладают наибольшим потенциалом для улучшения глобальных
результатов в области здравоохранения за счет устойчивых
государственно-частных инвестиций.
– Определите факторы, наиболее важные для ответственного широкого
внедрения и масштабирования ИИ в здравоохранении.
Основные выводы
– Три фактора стимулируют внедрение ИИ в
здравоохранение: экспоненциальный рост медицинских
данных, нехватка поставщиков медицинских услуг
(усугубленная, но не вызванная пандемией COVID-19) и
достижения в области возможностей технологии ИИ.
– Основные варианты использования устойчивого многостороннего
сотрудничества связаны с диагностикой с помощью ИИ и
стратификации рисков, оптимизацией клинических испытаний, а
также анализом и прогнозированием вспышек.
– Несколько дополнительных областей, в том числе решения для
администрирования, документооборота и обучения;
автоматизированные процессы сортировки; цепочка поставок и
производство; и открытие лекарств также заслуживают более
тщательного изучения и могут иметь не меньшее значение.
– Чтобы максимизировать влияние ИИ в здравоохранении, данные должны быть
многочисленными, пригодными для использования и репрезентативными (чтобы
свести к минимуму систематическую ошибку); дизайн должен способствовать
принятию, будучи прозрачным и инклюзивным, и
приложения должны быть цельными и масштабируемыми.
– Даже при устойчивых государственно-частных инвестициях
необходимо внедрить надежную базу данных и продуманную
этическую политику в области ИИ, чтобы укрепить доверие и
ускорить внедрение надлежащим образом.
Выполнение рекомендаций этого отчета потребует скоординированных
усилий лидеров государственного и частного секторов. Для внесения
изменений в здравоохранение и здравоохранение требуется
многостороннее партнерство между системами здравоохранения,
потребителями, правительствами и гражданским обществом. Эти
технологии изменят способ определения и оказания медицинской
помощи, но только в том случае, если заинтересованные стороны
смогут решить основные проблемы с помощью баз данных,
переориентировать усилия на масштабирование, а не на эксперименты,
и дать поставщикам, пациентам, политикам и бизнес-лидерам
уверенность в их использовании.
Почему ИИ зависит от многостороннего сотрудничества
Сегодня глобальные заинтересованные стороны в области
здравоохранения и здравоохранения сталкиваются с целой
чередой системных проблем. Потребители медицинских услуг
живут в эпоху ухудшения самочувствия и физического здоровья из
за растущего бремени психических заболеваний и хронических
заболеваний, что создает серьезную нагрузку на системы из-за
увеличения спроса. В то же время неэффективность
здравоохранения, нехватка кадров и выгорание врачей оказывают
давление на оказание медицинской помощи, создавая порочный
круг, поднимая затраты на новый уровень и стремительно
увеличивая глобальные расходы на здравоохранение, которые, по
оценкам,составил $12 трлн в 2022 году. .
ИИ, определяемыйВсемирный Экономический Форум как «системы,
которые действуют, воспринимая, интерпретируя данные, изучая,
рассуждая и рекомендуя наилучший план действий», представляет собой
интеллектуальную, масштабируемую систему для поддержки
руководителей здравоохранения, лиц, принимающих решения, и
практикующих врачей в их стремлении решить эти проблемы.
– при безопасном и этичном использовании. Тем не менее,
здравоохранение относительно медленно внедряет инструменты и
решения на основе ИИ из-за растущего противоречия между
невероятными вещами, которые делает возможным ИИ, и доверием
людей, необходимым для их использования.
Таким образом, Форум начал привлекать заинтересованные
стороны из Центра здоровья и здравоохранения для
изучения преобразующей силы ИИ и МО на фоне цифровой
трансформации здравоохранения и здравоохранения, в том
числе путем развития сотрудничества между
государственным и частным секторами для ускорения
ответственного применения. ИИ.
Этот отчет направлен на:
– Создайте общую таксономию, чтобы отразить
широту медицинских приложений, для которых
используется ИИ.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.