Интеграция искусственного интеллекта в медицинскую информацию

Искусственный интеллект (ИИ) преобразует отрасль здравоохранения, внедряя передовые технологии, такие как машинное обучение и аналитика больших данных. Эти технологии позволяют поставщикам медицинских услуг принимать более быстрые и точные решения, эффективно управлять медицинской информацией и улучшать результаты лечения пациентов. Роль ИИ в здравоохранении значительно изменилась, особенно за последние три десятилетия, и его влияние все больше ощущается в диагностических системах, оценках рисков, виртуальных медицинских средствах и управлении медицинской информацией. Понимание того, как ИИ применяется к медицинской информации, имеет решающее значение для заинтересованных сторон, чтобы эффективно использовать его потенциал. Недавний библиометрический анализ, опубликованный в журнале Health Informatics Journal, исследует развитие и тенденции ИИ в медицинской информации на основе библиометрического анализа исследований с 1993 по 2023 год.

Рост использования ИИ в медицинской информации

Применение ИИ в медицинской информации растет экспоненциально, особенно за последнее десятилетие. Как показывает библиометрический анализ в этом исследовании, объем публикаций, связанных с ИИ и медицинской информацией, ежегодно увеличивается на 13%. Этот всплеск публикаций является результатом растущего внедрения технологий ИИ в системах здравоохранения, обусловленного потребностью в более совершенном управлении данными, диагностике и инструментах принятия решений. Инструменты на основе ИИ, такие как алгоритмы машинного обучения и обработка естественного языка, сыграли важную роль в здравоохранении, автоматизируя сложные задачи, такие как диагностика, прогнозирование заболеваний и рекомендации по лечению. В частности, исследователи из таких стран, как США, Китай и Великобритания, возглавляют усилия в области инноваций в медицинской информации на основе ИИ, способствуя тенденции к глобальному сотрудничеству в исследованиях в области медицинской информатики. Это растущее глобальное сотрудничество является свидетельством взаимосвязанности мирового сообщества здравоохранения.

Исследование также подчеркивает ключевую роль ИИ в пандемии COVID-19. Во время пандемии наблюдался всплеск исследований ИИ, сосредоточенных на COVID-19, особенно в области телемедицины, отслеживания контактов и предиктивной аналитики для управления распространением вируса. Эти тенденции подчеркивают, как ИИ сыграл решающую роль в реагировании на глобальные кризисы в области здравоохранения, предоставляя быстрые масштабируемые решения, которые убеждают нас в его возможностях реагирования на кризисы.

Ключевые тенденции и сотрудничество в исследованиях ИИ

Исследования ИИ в области информации о здоровье продемонстрировали замечательное международное сотрудничество и междисциплинарные подходы. Согласно библиометрическому анализу, сети соавторства значительно расширились, в среднем пять соавторов на публикацию. В частности, исследовательское сотрудничество между такими странами, как США, Китай, Индия и Великобритания, способствовало большому объему и качеству исследований в области информации о здоровье и ИИ.

Рост совместных исследований также отражается в анализе ключевых слов публикаций. Часто встречающиеся термины, такие как «машинное обучение», «большие данные» и «глубокое обучение», указывают на конвергенцию передовых вычислительных технологий в здравоохранении. Эти ключевые слова отражают растущее внимание к интеграции аналитики данных на основе ИИ в системы здравоохранения для оптимизации ухода за пациентами и улучшения результатов лечения. Кроме того, наблюдается заметный сдвиг в сторону исследований, которые делают упор на цифровое здравоохранение, медицинские информационные системы и блокчейн для безопасного и эффективного управления данными о здоровье.

Журналы и учреждения также сыграли ключевую роль в формировании ландшафта исследований информации об ИИ в здравоохранении. Такие учреждения, как Massachusetts General Hospital и Vanderbilt University, а также такие ключевые журналы, как Journal of Biomedical Informatics и BMC Medical Informatics and Decision Making, были в авангарде публикаций, связанных с ИИ, в области информации о здравоохранении. Эти платформы способствовали распространению новаторских исследований, которые информируют клиническую практику и политику в области информатики здравоохранения по всему миру.

Проблемы и возможности в исследовании информации в области искусственного интеллекта и здравоохранения

Несмотря на многообещающие достижения, ИИ в медицинской информации сталкивается с рядом проблем. Одной из основных проблем является непоследовательность в структурах управления данными и отсутствие стандартизированных политик для управления данными о здоровье. Эффективные системы ИИ в значительной степени полагаются на высококачественные, хорошо управляемые данные для предоставления точных результатов. Во многих странах, особенно в Европе, внедрение ИИ в здравоохранение было медленным из-за отсутствия надежных структур управления данными. Эти структуры имеют решающее значение для обеспечения конфиденциальности пациентов, безопасности и этичного использования ИИ в системах здравоохранения.

Более того, хотя ИИ имеет потенциал для революции в здравоохранении, ему еще предстоит преодолеть барьеры взаимодействия, которые ограничивают его интеграцию в существующие системы медицинской информации. Библиометрический анализ показал, что большинство систем медицинской информации на основе ИИ работают изолированно, что ограничивает их возможность работать с различными поставщиками медицинских услуг и учреждениями. Решение этих проблем взаимодействия потребует глобального сотрудничества и стандартизированных технологических фреймворков, которые обеспечат бесперебойный обмен данными через границы и платформы.

Более того, существуют значительные различия в принятии технологий ИИ между странами с высоким и низким уровнем дохода. Страны с высоким уровнем дохода, такие как США и Китай, лидируют в исследованиях в области здравоохранения в области ИИ, в то время как страны с низким уровнем дохода отстают из-за ограниченного доступа к передовым технологиям ИИ и финансированию исследований. Поскольку ИИ продолжает формировать здравоохранение, существует настоятельная необходимость в более инклюзивных и справедливых исследовательских усилиях, которые устранят разрыв между странами и обеспечат доступность инноваций в области здравоохранения на основе ИИ для всех.

Заключение

Интеграция ИИ в системы медицинской информации привела к значительным достижениям в предоставлении медицинских услуг, исследованиях и разработке политики за последние три десятилетия. Растущий объем исследований, международного сотрудничества и технологических инноваций отражает растущую роль ИИ в формировании будущего медицинской информации. Однако такие проблемы, как управление данными, совместимость и равный доступ, остаются. Решение этих проблем требует согласованных усилий исследователей, политиков и поставщиков медицинских услуг для создания устойчивых и инклюзивных систем здравоохранения на основе ИИ, которые приносят пользу всем слоям населения.

Выводы, полученные в результате библиометрического анализа, предлагают дорожную карту для будущих исследований и разработок в области информации об ИИ в здравоохранении. По мере развития и расширения технологий ИИ они обладают потенциалом для революционного преобразования здравоохранения в глобальном масштабе. Используя междисциплинарное сотрудничество и инвестируя в инновации в области здравоохранения на основе ИИ, сектор здравоохранения может создавать более эффективные, доступные и безопасные системы, которые улучшают уход за пациентами и результаты общественного здравоохранения во всем мире.

Источник: Health Informatics Journal