Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt

Sogʻliqni saqlashdagi sunʼiy intellekt — bu murakkab tibbiy va sogʻliqni saqlash maʼlumotlarini tahlil qilish, taqdim etish va tushunishda inson idrokiga taqlid qilish uchun mashinani oʻrganish algoritmlari va dasturiy taʼminoti yoki sunʼiy intellektdan (AI) foydalanishni tavsiflash uchun ishlatiladigan umumiy atama.

Sogʻliqni saqlash bilan bogʻliq AI ilovalarining asosiy maqsadi klinik usullar va bemorning natijalari oʻrtasidagi munosabatlarni tahlil qilishdir. AI dasturlari diagnostika, davolash protokolini ishlab chiqish, dori-darmonlarni ishlab chiqish, shaxsiylashtirilgan tibbiyot va bemorlarni kuzatish va parvarish qilish kabi amaliyotlarda qoʻllaniladi. Foydali tushunchalar va bashoratlarni olish uchun mashinani oʻrganish modellari katta hajmdagi kirish maʼlumotlaridan foydalangan holda oʻqitilishi kerak. AI algoritmlari ikki jihatdan odamlardan farq qiladi: (1) algoritmlar tom maʼnoda: maqsad qoʻyilgandan soʻng, algoritm faqat kiritilgan maʼlumotlardan oʻrganadi va faqat nima qilish uchun dasturlashtirilganligini tushunishi mumkin, (2) va baʼzi chuqur oʻrganish algoritmlar qora qutilardir; algoritmlar oʻta aniqlik bilan bashorat qilishlari mumkin, ammo maʼlumotlar va ishlatiladigan algoritm turidan tashqari, uning qarorlari ortidagi mantiqqa juda kam yoki hech qanday tushunarli tushuntirish bermaydi.

Bundan tashqari, maʼlumotlar maxfiyligi, ish oʻrinlarini avtomatlashtirish va vakillik tarafdorlari kabi amaliyot bilan bogʻliq misli koʻrilmagan axloqiy tashvishlarga koʻproq eʼtibor qaratilmoqda.

Tarixi 
1960 va 1970-yillardagi tadqiqotlar birinchi muammoni hal qilish dasturini yoki Dendral deb nomlanuvchi ekspert tizimini yaratdi. U organik kimyoda qoʻllash uchun moʻljallangan boʻlsa-da, u MYCIN keyingi tizimi uchun asos boʻldi, tibbiyotda sunʼiy intellektning eng muhim erta foydalanishlaridan biri hisoblanadi.

Shu vaqt ichida tadqiqotchilar va ishlab chiquvchilar sogʻliqni saqlash sohasidagi AI tizimlari mukammal maʼlumotlarning yoʻqligi va shifokorlar tajribasiga asoslanishi uchun moʻljallangan boʻlishi kerakligini tan olishdi. Sogʻliqni saqlashda aqlli hisoblash tizimlarida loyqa toʻplamlar nazariyasi, Bayes tarmoqlari va sunʼiy neyron tarmoqlari bilan bogʻliq yondashuvlar qoʻllanilgan.

Ushbu yarim asrlik davrda roʻy bergan tibbiy va texnologik yutuqlar AIning sogʻliqni saqlashga oid ilovalarining oʻsishiga imkon berdi:

 Hisoblash quvvatining yaxshilanishi maʼlumotlarni tezroq yigʻish va qayta ishlashga olib keladi;
 Genomik ketma-ketlik maʼlumotlar bazalarining oʻsishi;
 Elektron sogʻliqni saqlash tizimlarini keng joriy etish;
 Tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni koʻrishni yaxshilash, mashinalarga insonning idrok etish jarayonlarini takrorlash imkonini beradi;
 Robot yordamida jarrohlikning aniqligi oshirildi.

The Mayo Clinic, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, va Britaniya Milliy sogʻliqni saqlash xizmati kabi tibbiyot muassasalari oʻz boʻlimlari uchun AI algoritmlarini ishlab chiqdilar. IBM va Google, kabi yirik texnologiya kompaniyalari sogʻliqni saqlash uchun AI algoritmlarini ham ishlab chiqdilar. Bundan tashqari, shifoxonalar xarajatlarni tejash, bemorlarning qoniqishini oshirish hamda ularning xodimlar va ishchi kuchiga boʻlgan ehtiyojlarini qondiradigan operatsion tashabbuslarni qoʻllab-quvvatlash uchun AI dasturiy taʼminotini izlamoqda. Ayni paytda Qoʻshma Shtatlar hukumati sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektni rivojlantirish uchun milliardlab dollar sarmoya kiritmoqda. Qolish muddatini qisqartirish va xodimlar darajasini optimallashtirish orqali biznes operatsiyalarini yaxshilashga yordam beradigan texnologiyalarni ishlab chiqmoqda.

Klinik ilovalar

Yurak-qon tomir 
Sunʼiy intellekt algoritmlari koronar arteriya kasalligi bilan ogʻrigan bemorlarni aniq tashxislash va xavf darajasini aniqlashda istiqbolli natijalarni koʻrsatdi, bu potentsialni dastlabki triaj vositasi sifatida koʻrsatdi. Bemorlarning oʻlimini, dori taʼsirini va oʻtkir koronar sindromni davolashdan keyingi noxush hodisalarni bashorat qilishda boshqa algoritmlardan foydalanilgan. Taqiladigan qurilmalar, smartfonlar va internetga asoslangan texnologiyalar bemorlarning yurak maʼlumotlar nuqtalarini kuzatish, maʼlumotlar hajmini va sunʼiy intellekt modellari foydalanishi mumkin boʻlgan turli xil sozlamalarni kengaytirish qobiliyatini koʻrsatdi va kasalxonadan tashqarida sodir boʻlgan yurak xastaliklarini erta aniqlash imkonini beradi. Tadqiqotning yana bir oʻsib borayotgan yoʻnalishi — bu yurak tovushlarini tasniflash va qopqoq kasalliklarini tashxislashda AI dan foydalanishdir. Yurak-qon tomir tibbiyotidagi sunʼiy intellektning qiyinchiliklari mashinani oʻrganish modellarini oʻrgatish uchun mavjud boʻlgan cheklangan maʼlumotlarni.

Dermatologiya 
Dermatologiya koʻplab tasviriy mutaxassislikdir va chuqur oʻrganishning rivojlanishi tasvirni qayta ishlash bilan qattiq bogʻlangan. Dermatologiyada tasvirlashning 3 ta asosiy turi mavjud: kontekstli tasvirlar, makro tasvirlar, mikro tasvirlar. Han va boshqalar. yuz fotosuratlaridan keratinotsitik teri saratonini aniqlashni koʻrsatdi. Noyan va boshqalar. mikroskopik Tzanck smear tasvirlaridan teri hujayralarini aniqlashda 94 % aniqlikka erishgan konvolyutsion neyron tarmogʻini namoyish etdi.

Soʻnggi yutuqlar yuz-jagʻ jarrohligi natijalarini tasvirlash va baholash yoki yuzning jozibadorligi yoki yosh koʻrinishi boʻyicha tanglay yorigʻini davolashni baholash uchun AIdan foydalanishni taklif qildi.

Oʻrtacha, inson dermatologlari tasvirlar boʻyicha teri saratonining 86,6 foizini aniq aniqladilar, CNN apparatida esa 95 foiz.

Gastroenterologiya 
AI gastroenterologiya sohasining turli jabhalarida rol oʻynashi mumkin. Ezofagogastroduodenoskopiya (EGD) va kolonoskopiya kabi endoskopik tekshiruvlar anormal toʻqimalarni tezda aniqlashga tayanadi. Erta meʼda saratonini AI aniqlash tizimlaridan foydalanishning dastlabki sinovlari mutaxassis endoskopistlarga yaqin sezgirlikni koʻrsatdi.

Yuqumli kasalliklar 
AI yuqumli kasalliklar tibbiyotining laboratoriya va klinik sohalarida ham salohiyatni koʻrsatdi. Yangi koronavirus butun dunyoni vayron qilayotgan bir paytda, Qoʻshma Shtatlar 2025-yilga kelib sunʼiy intellekt bilan bogʻliq sogʻliqni saqlash sohasidagi tadqiqotlarga 2 milliard dollardan koʻproq sarmoya kiritadi, bu 2019-yilda sarflangan mablagʻdan 4 baravar koʻproq (463 million dollar). Mass- spektrometriya namunalaridan COVID-19 ga xostning javobini tez va aniq aniqlash uchun neyron tarmoqlar ishlab chiqilgan.Bundan tashqari, AI meningit, sepsis va sil kasalliklari diagnostikasini yaxshilash, shuningdek, gepatit B va gepatit C bilan ogʻrigan bemorlarda davolash asoratlarini bashorat qilish uchun tekshirilgan.

Onkologiya 
AI hal qilish uchun ishlab chiqilayotgan onkologik yordamning alohida muammosi har bir bemor uchun individual genetik, molekulyar va oʻsmaga asoslangan xususiyatlardan kelib chiqqan holda qaysi davolash protokollari eng mos kelishini aniq bashorat qilish qobiliyatidir. Tasvirlarni matematik ketma-ketliklarga tarjima qilish qobiliyati tufayli sunʼiy intellekt saraton diagnostikasida tasviriy tadqiqotlar va patologiya slaydlarini oʻqish orqali sinovdan oʻtkazildi. 2020-yil iyul oyida Pitsburg universiteti tomonidan ishlab chiqilgan sunʼiy intellekt algoritmi 98 % sezuvchanlik va 97 % oʻziga xoslik bilan prostata saratonini aniqlashda shu kungacha eng yuqori aniqlikka erishayotgani xabar qilingan edi.

Patologiya 
AI genetik mutatsiyalarni bashorat qilish va kasallik natijalarini bashorat qilish uchun ham ishlatilgan. AI keng miqyosli skrining namunalarini, masalan, kolorektal yoki koʻkrak saratoni skriningi kabi past murakkablikdagi patologik tahlilda foydalanish uchun juda mos keladi, bu patologlarga yukni kamaytiradi va namuna tahlilini tezroq oʻzgartirishga imkon beradi. Bir nechta chuqur oʻrganish va sunʼiy neyron tarmoq modellari inson patologlarinikiga oʻxshash aniqlikni koʻrsatdi va limfa tugunlarida metastatik koʻkrak saratonini tashxislashda chuqur oʻrganish yordamini oʻrganish chuqur oʻrganish dasturi yordamida odamlarning aniqligini koʻrsatdi. yolgʻiz odamlardan yoki yolgʻiz AI dasturidan yuqori edi. Bundan tashqari, raqamli patologiyani joriy qilish besh yil davomida universitet markazi uchun 12 million dollardan koʻproq mablagʻni tejashga yordam beradi, ammo AIga tegishli tejash hali keng oʻrganilmagan. Kengaytirilgan va virtual haqiqatdan foydalanish sunʼiy intellekt yordamidagi patologiyani kengroq tatbiq etish uchun qadam boʻlishi mumkin, chunki ular patologiya namunasidagi tashvishli joylarni ajratib koʻrsatishi va samaraliroq tekshirish uchun ularni real vaqt rejimida patologga taqdim etishi mumkin. AI shuningdek, gistologik topilmalarni inson koʻzi koʻra oladigan darajadan tashqarida aniqlash imkoniyatiga ega va metastatik saraton uchun kelib chiqqan oʻsimtani aniqroq aniqlash uchun genotipik va fenotipik maʼlumotlardan foydalanish qobiliyatini koʻrsatdi.

Birlamchi yordam 
Birlamchi tibbiy yordam sunʼiy intellekt texnologiyalarini rivojlantirishning asosiy sohalaridan biriga aylandi. Birlamchi tibbiy yordamda AI qarorlar qabul qilish, bashoratli modellashtirish va biznes tahlilini qoʻllab-quvvatlash uchun ishlatilgan. AI texnologiyalarining jadal rivojlanishiga qaramay, umumiy amaliyot shifokorlarining birlamchi tibbiy yordamda AIning roli haqidagi nuqtai nazari juda cheklangan — asosan maʼmuriy va muntazam hujjatlashtirish vazifalariga qaratilgan.

Psixiatriyada AI ilovalari hali ham kontseptsiyani isbotlash bosqichida. Dalillar tezda kengayib borayotgan sohalarga diagnostika va davolash natijalarini bashoratli modellashtirish, chatbotlar, inson xatti-harakatlariga taqlid qiluvchi va tashvish va depressiya uchun oʻrganilgan suhbat agentlari kiradi.

Qiyinchiliklar qatoriga ushbu sohadagi koʻplab ilovalar xususiy korporatsiyalar tomonidan ishlab chiqilgan va taklif qilingan, masalan, Facebook tomonidan 2017-yilda amalga oshirilgan oʻz joniga qasd qilish gʻoyalari skriningi Sogʻliqni saqlash tizimidan tashqaridagi bunday ilovalar turli kasbiy, axloqiy va tartibga soluvchi savollarni tugʻdiradi. Bunday modellar, shuningdek, namunalarda kam ifodalangan ozchilik guruhlariga nisbatan kamsitish potentsialiga ega boʻlishi mumkin.

Radiologiya 
AI kompyuterlashtirilgan tomografiya (KT) va magnit-rezonans (MR) tomografiyasi orqali kasalliklarni aniqlash va tashxislash uchun radiologiya sohasida oʻrganilmoqda. Bu, ayniqsa, inson tajribasiga boʻlgan talab taklifdan oshib ketadigan yoki maʼlumotlar inson oʻquvchilari tomonidan samarali talqin qilish uchun juda murakkab boʻlgan sharoitlarda foydali boʻlishi mumkin. Bir nechta chuqur oʻrganish modellari kasalliklarni tibbiy tasvirlash orqali aniqlashda sogʻliqni saqlash mutaxassislari kabi aniq boʻlish qobiliyatini koʻrsatdi, ammo bu topilmalar haqida hisobot bergan bir nechta tadqiqotlar tashqi tomondan tasdiqlangan. MR tasvir sifatini yaxshilash va tasvir sifatini avtomatik ravishda baholash kabi radiologlarga talqin etilmaydigan foyda keltirishi mumkin.

Tizim ilovalari

Kasallik diagnostikasi 
2017-yil turli xil kasalliklar uchun qoʻllaniladigan bir necha turdagi AI texnikasi mavjudligini koʻrsatdi, masalan, vektorli mashinalar, neyron tarmoqlar va qarorlar daraxtlari.

Kasallik diagnostikasi/tasnifining baʼzi oʻziga xos xususiyatlarini koʻrsatish uchun ushbu kasalliklarni tasniflashda „sunʼiy neyron tarmoqlari (ANN) va Bayes tarmoqlari (BN)“ dan foydalanishni oʻz ichiga olgan ikki xil usul qoʻllaniladi.

Tibbiy taʼlim klassifikatorlaridan (MLC) foydalanish orqali sunʼiy intellekt ommaviy elektron salomatlik yozuvlarini (EHR) manipulyatsiya qilish orqali shifokorlarga bemorlarni tashxislashda sezilarli darajada yordam bera oldi. Tibbiy sharoitlar yanada murakkablashdi va elektron tibbiy yozuvlarni yaratishning keng tarixi bilan ishlarning takrorlanishi ehtimoli yuqori. Garchi bugungi kunda kamdan-kam uchraydigan kasallikka chalingan odam biron bir kasallikdan aziyat chekadigan yagona odam boʻlsa-da, xuddi shunday simptomatik kelib chiqishi boʻlgan holatlarga kirish imkoni yoʻqligi shifokorlar uchun asosiy toʻsiqdir. AIni amalga oshirish nafaqat oʻxshash holatlar va davolanishni topishga yordam beradi, balki asosiy simptomlarni hisobga oladi. Shifokorlarga eng toʻgʻri savollarni berishga yordam beradi, bemorga eng toʻgʻri tashxis va davolashni olishga yordam beradi.

Telemeditsina 

Telemeditsinaning koʻpayishi, bemorlarni masofadan turib davolash sunʼiy intellektning mumkin boʻlgan qoʻllanilishini koʻrsatdi. Sunʼiy intellekt bemorlarning maʼlumotlarini sensorlar orqali kuzatib borish orqali ularga masofadan turib yordam berishi mumkin. Maʼlumotni sunʼiy intellekt algoritmlari yordamida allaqachon toʻplangan boshqa maʼlumotlar bilan solishtirish mumkin, ular shifokorlarni xabardor boʻlishi kerak boʻlgan muammolar mavjud boʻlganda ogohlantiradi.

Sunʼiy intellektning yana bir qoʻllanilishi bu chat-bot terapiyasi. Baʼzi tadqiqotchilar ruhiy salomatlik uchun chatbotlarga tayanish ruhiy salomatlik xizmati isteʼmolchisi va tibbiy yordam koʻrsatuvchi provayder (xoh u chat-bot yoki psixolog boʻlsin) oʻrtasidagi munosabatlarda mavjud boʻlishi kerak boʻlgan yordamning oʻzaro va javobgarligini taʼminlamaydi, deb ayblashadi.

Oʻrtacha umr koʻrish davomiyligi oshgani sababli, sunʼiy intellekt keksa odamlarga gʻamxoʻrlik qilishda foydali boʻlishi mumkin. Atrof-muhit va shaxsiy sensorlar kabi asboblar odamning muntazam faoliyatini aniqlashi va agar xatti-harakatlari yoki oʻlchangan hayotiyligi anormal boʻlsa, vasiyni ogohlantirishi mumkin. Texnologiya foydali boʻlsa-da, insonning shaxsiy daxlsizligini hurmat qilish uchun monitoring cheklovlari haqida ham muhokamalar mavjud, chunki uy sxemalarini xaritalash. Odamlarning oʻzaro taʼsirini aniqlash uchun moʻljallangan texnologiyalar mavjud.

Elektron sogʻliqni saqlash yozuvlari 
Endi tibbiy amaliyotlarning 80 % ga yaqini EHR dan foydalanadi, keyingi qadam yozuvlarni sharhlash va shifokorlarga yangi maʼlumotlarni taqdim etish uchun sunʼiy intellektdan foydalanishdir.

Ilovalardan biri oʻxshash tibbiy atamalarni moslashtirish orqali tibbiy atamalar oʻrtasidagi farqni cheklaydigan qisqaroq hisobotlarni tayyorlash uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) dan foydalanadi. Misol uchun, yurak xuruji va miyokard infarkti atamalari bir xil maʼnoni anglatadi, ammo shifokorlar shaxsiy imtiyozlar asosida bittadan foydalanishlari mumkin. NLP algoritmlari kattaroq maʼlumotlar toʻplamini tahlil qilish uchun bu farqlarni birlashtiradi. NLP dan yana bir foydalanish shifokorning eslatmalarida takrorlash tufayli ortiqcha boʻlgan iboralarni aniqlaydi va oʻqishni osonlashtirish uchun tegishli maʼlumotlarni saqlaydi.

EHR tarkibini tahrirlashdan tashqari, individual bemorning rekordini baholaydigan va ularning oldingi maʼlumotlari va oila tarixiga asoslanib kasallik xavfini bashorat qiluvchi AI algoritmlari mavjud. Bitta umumiy algoritm — bu odamlarning oqim jadvallarini ishlatishi kabi qarorlar qabul qiladigan qoidalarga asoslangan tizim. Ushbu tizim katta hajmdagi maʼlumotlarni oladi va aniq kuzatishlarni xulosa qilingan tashxislar bilan bogʻlaydigan qoidalar toʻplamini yaratadi. Algoritm yangi bemorning maʼlumotlarini qabul qilishi va ularda maʼlum bir holat yoki kasallikka duchor boʻlish ehtimolini taxmin qilishga harakat qilishi mumkin. Algoritmlar bemorning maʼlumotlarini jamoaviy maʼlumotlarga asoslangan holda baholashi mumkinligi sababli, ular shifokor eʼtiborini jalb qilish va vaqtni tejash uchun har qanday hal qiluvchi muammolarni topishlari mumkin. Ushbu usullar foydalidir, chunki har besh yilda onlayn tibbiy yozuvlar ikki baravar koʻpayadi.

Dori vositalarining oʻzaro taʼsiri 
Tabiiy tilni qayta ishlashni takomillashtirish tibbiy adabiyotlarda dori vositalarining oʻzaro taʼsirini aniqlash algoritmlarini ishlab chiqishga olib keldi. Giyohvand moddalarning oʻzaro taʼsiri bir vaqtning oʻzida bir nechta dori-darmonlarni qabul qiladiganlar uchun xavf tugʻdiradi va qabul qilinadigan dorilar soni bilan xavf ortadi. Saʼy-harakatlar 2013-yilda DDIExtraction Challenge dasturida birlashtirildi.Unda Karlos III universiteti tadqiqotchilari guruhi bunday algoritmlar uchun standartlashtirilgan testni shakllantirish uchun dori vositalarining oʻzaro taʼsiri boʻyicha adabiyotlar jamlanmasini toʻpladi. Musobaqa ishtirokchilari matndan qaysi dori vositalarining oʻzaro taʼsir qilishi va ularning oʻzaro taʼsirining xususiyatlari qanday ekanligini aniq aniqlash qobiliyati sinovdan oʻtkazildi. Tadqiqotchilar oʻzlarining algoritmlari samaradorligini oʻlchashni standartlashtirish uchun ushbu korpusdan foydalanishda davom etmoqdalar.

Boshqa algoritmlar foydalanuvchilar tomonidan yaratilgan tarkibdagi, ayniqsa elektron sogʻliqni saqlash yozuvlari va/yoki noxush hodisalar hisobotlaridagi naqshlardan dori-darmon oʻzaro taʼsirini aniqlaydi. FDA noxush hodisalar haqida hisobot berish tizimi (FAERS) va Jahon sogʻliqni saqlash tashkilotining VigiBase kabi tashkilotlar shifokorlarga dori-darmonlarga mumkin boʻlgan salbiy reaksiyalar toʻgʻrisida hisobot berish imkonini beradi. Ushbu hisobotlarni tahlil qilish va dori vositalarining oʻzaro taʼsirini koʻrsatadigan naqshlarni aniqlash uchun chuqur oʻrganish algoritmlari ishlab chiqilgan.

Yangi dori vositalarini yaratish 
Dori-darmonlarni ishlab chiqish bir yil davom etdi, farmatsevtika kompaniyalari odatda shunga oʻxshash loyihalarga taxminan besh yil sarflashadi. DSP-1181 insoniy sinov uchun qabul qilindi.

Generativ Tensorial Reinforcement Learning (GENTRL) deb nomlanuvchi tizim 21 kun ichida yangi birikmalarni ishlab chiqdi, unda yetakchi nomzod sinovdan oʻtkazildi va sichqonlarda ijobiy natijalar koʻrsatdi.

Oʻsha oy Kanadaning Deep Genomics kompaniyasi oʻzining sunʼiy intellektga asoslangan dori kashfiyot platformasi Uilson kasalligi uchun maqsad va dori nomzodini aniqlaganini eʼlon qildi. Nomzod, DG12P1, ATP7B mis bogʻlovchi oqsiliga taʼsir qiluvchi genetik mutatsiya Met645Arg ning ekson oʻtkazib yuborish effektini tuzatish uchun moʻljallangan.

Sanoat 
Yirik sogʻliqni saqlash kompaniyalarining birlashishi tendentsiyasi sogʻliqni saqlash maʼlumotlariga koʻproq kirish imkonini beradi. Kattaroq sogʻliq maʼlumotlari AI algoritmlarini amalga oshirish uchun asos yaratadi.

Koʻproq maʼlumot toʻplangani sayin, mashinani oʻrganish algoritmlari moslashadi va yanada ishonchli javoblar va echimlar uchun imkon beradi. Koʻpgina kompaniyalar sogʻliqni saqlash sanoatiga katta maʼlumotlarni kiritish imkoniyatlarini oʻrganmoqda. Koʻpgina kompaniyalar sogʻliqni saqlash sanoatining muhim qismlari boʻlgan „maʼlumotlarni baholash, saqlash, boshqarish va tahlil qilish texnologiyalari“ sohalari orqali bozor imkoniyatlarini oʻrganadilar.

Quyida sogʻliqni saqlashda foydalanish uchun AI algoritmlariga hissa qoʻshgan yirik kompaniyalar misollari keltirilgan:

 IBMning Watson onkologiyasi Memorial Sloan Kettering saraton markazi va Klivlend klinikasida ishlab chiqilmoqda. 2017-yilning may oyida IBM va Rensselaer Politexnika instituti sogʻliqni saqlashni yaxshilash uchun sunʼiy intellekt texnologiyasidan foydalanishni oʻrganish uchun Analytics, Learning and Semantics (HEALS) tomonidan Sogʻliqni saqlash imkoniyatlarini kengaytirish" qoʻshma loyihasini boshladi.
 Microsoft kompaniyasining Gannover loyihasi Oregon sogʻliqni saqlash va fan universitetining Knight saraton instituti bilan hamkorlikda bemorlar uchun saraton dori-darmonlarini davolashning eng samarali usullarini bashorat qilish uchun tibbiy tadqiqotlarni tahlil qiladi. Boshqa loyihalar orasida oʻsma rivojlanishining tibbiy tasvirini tahlil qilish va dasturlashtiriladigan hujayralarni ishlab chiqish kiradi.
 Googleʼning DeepMind platformasi Buyuk Britaniya Milliy sogʻliqni saqlash xizmati tomonidan mobil ilova orqali toʻplangan maʼlumotlar orqali maʼlum sogʻliq uchun xavflarni aniqlash uchun foydalaniladi.
 Tencent bir nechta tibbiy tizimlar va xizmatlar ustida ishlamoqda. Ular orasida AI tibbiy innovatsion tizimi (AIMIS), sunʼiy intellekt yordamida ishlaydigan diagnostika tibbiy tasvirlash xizmati; WeChat Intelligent Healthcare; va Tencent Doctorwork
 Intelning venchur kapital boʻlimi Intel Capital yaqinda xavf ostida boʻlgan bemorlarni aniqlash va parvarish qilish imkoniyatlarini ishlab chiqish uchun sunʼiy intellektdan foydalanadigan Lumiata startapiga sarmoya kiritdi.

 Neuralink miyadagi minglab neyron yoʻllar bilan murakkab aloqada boʻlgan yangi avlod neyroprotezini yaratdi. Ularning jarayoni tasodifiy shikastlanmaslik uchun aniq jarrohlik roboti tomonidan bosh suyagining boʻlagi oʻrniga taxminan chorak oʻlchamdagi chipni kiritish imkonini beradi.

Raqamli maslahatchi ilovalari shaxsiy tibbiy tarix va umumiy tibbiy bilimlar asosida tibbiy maslahat berish uchun AIdan foydalanadi. Foydalanuvchilar kasallik maʼlumotlar bazasi bilan solishtirish uchun nutqni aniqlashdan foydalanadigan ilovaga oʻzlarining alomatlarini xabar qiladilar. Keyin Babylon foydalanuvchining kasallik tarixini hisobga olgan holda tavsiya etilgan harakatni taklif qiladi. Sogʻliqni saqlash sohasidagi tadbirkorlar AI yechimini bozorga olib chiqish uchun ettita biznes modeli arxetiplaridan samarali foydalanmoqda.

IFlytek roʻyxatdan oʻtgan mijozni aniqlash va tibbiy sohalarda shaxsiy tavsiyalar berish uchun sunʼiy intellekt texnologiyasini birlashtirgan „Xiao Man“ xizmat robotini ishga tushirdi. U tibbiy tasvirlash sohasida ham ishlaydi. Shunga oʻxshash robotlar UBTECH („Cruzr“) va Softbank Robotics („Pepper“) kabi kompaniyalar tomonidan ham ishlab chiqarilmoqda.

Hindistonning Haptik startapi yaqinda Hindistondagi halokatli koronavirus bilan bogʻliq savollarga javob beradigan WhatsApp chatbotini ishlab chiqdi.

Sunʼiy intellekt bozori doimiy ravishda kengayib borayotgan bir paytda, Apple, Google, Amazon va Baidu kabi yirik texnologiya kompaniyalari oʻzlarining sunʼiy intellekt boʻyicha tadqiqot boʻlimlariga ega, shuningdek, sunʼiy intellektga asoslangan kichikroq kompaniyalarni sotib olish uchun millionlab dollarlar ajratilgan. Koʻpgina avtomobil ishlab chiqaruvchilari oʻz mashinalarida sogʻliqni saqlash tizimidan foydalanishni boshlaydilar. BMW, GE, Tesla, Toyota va Volvo kabi kompaniyalarda haydovchilar hushyor boʻlishlari, yoʻlga eʼtibor berishlari va moddalar taʼsirida yoki hissiy tanglikda emasligini taʼminlash uchun ularning hayotiy statistikasini oʻrganish yoʻllarini topish boʻyicha yangi tadqiqot kampaniyalari mavjud.

Rivojlanayotgan mamlakatlarga gʻamxoʻrlikni kengaytirish 
SpaceX va Raspberry Pi Foundation kabi koʻplab yangi texnologiya kompaniyalari koʻproq rivojlanayotgan mamlakatlarga har qachongidan ham kompyuter va internetdan foydalanish imkoniyatini berdi. Internet orqali sunʼiy intellektning ortib borayotgan imkoniyatlari bilan mashinani oʻrganishning ilgʻor algoritmlari bemorlarga hayot uchun xavfli kasallik bor yoki yoʻqligini bilish imkoni boʻlmaganda aniq tashxis qoʻyish imkonini beradi.

Sunʼiy intellekt nafaqat sogʻliqni saqlash kam boʻlgan hududlarda bemorni tashxislash imkonini beradi, balki bemor uchun eng yaxshi davolanishni topish uchun fayllarni resurslar bilan taʼminlash orqali yaxshi bemor tajribasini taʼminlaydi. AIning kursni oʻz vaqtida sozlash qobiliyati, shuningdek, bemorga davolanishni oʻzlariga mos keladigan narsaga qarab oʻzgartirishga imkon beradi; rivojlanayotgan mamlakatlarda deyarli mavjud boʻlmagan individual parvarishlash darajasi.

Reglament 
Sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektdan foydalanish boʻyicha tadqiqotlar uning kengroq qoʻllanilishidan oldin bemorning natijalarini yaxshilashda samaradorligini tasdiqlashga qaratilgan boʻlsa-da, undan foydalanish bemorlar va tibbiy xizmat koʻrsatuvchi provayderlar uchun bir qator yangi xavf turlarini keltirib chiqarishi mumkin, masalan, algoritmik tarafkashlik, oqibatlarni jonlantirmaslik va mashina axloqining boshqa muammolari.

Hozirgi vaqtda bemor maʼlumotlarini toʻplash bilan bogʻliq qoidalar mavjud. Bunga Sogʻliqni saqlash sugʻurtasi portativligi va javobgarligi toʻgʻrisidagi qonun (HIPAA) va maʼlumotlarni himoya qilish boʻyicha Yevropa umumiy reglamenti (GDPR) kabi siyosatlar kiradi. GDPR Yevropa Ittifoqidagi bemorlarga taalluqlidir va sub’ektlar bemorlarning sogʻligʻiga oid maʼlumotlarni yigʻishda bemor maʼlumotlaridan foydalanishga rozilik talablarini batafsil bayon qiladi. Xuddi shunday, HIPAA sogʻliqni saqlash maʼlumotlarini Qoʻshma Shtatlardagi bemorlarning qaydlaridan himoya qiladi. 2016-yil may oyida Oq uy bir qator seminarlar oʻtkazish va Milliy fan va texnologiya kengashi (NSTC) Mashinalarni oʻrganish va sunʼiy intellekt boʻyicha kichik qoʻmitasini shakllantirish rejasini eʼlon qildi.

Xavotirini bildirgan yagona agentlik bu FDA. 2017-yil may oyida FDA Raqamli salomatlik boʻyicha yordamchi markaz direktori Bakul Patelning soʻzlaridan iqtibos keltiriladi:

"Biz mahsulotning toʻliq hayot aylanishi bilan amaliy tajribaga ega boʻlgan odamlarni jalb qilishga harakat qilmoqdamiz. Bizda sunʼiy intellekt va mashinani oʻrganishni biladigan baʼzi olimlarimiz bor, ammo biz bu texnologiya qanday rivojlanishini koʻra oladigan, bir-birini toʻldiruvchi odamlarni xohlaymiz.

XEI va JSSTning salomatlik uchun sunʼiy intellekt boʻyicha qoʻshma fokus guruhi (FG-AI4H) sogʻliqni saqlash sohasidagi sunʼiy intellekt dasturlarini sinovdan oʻtkazish va taqqoslash uchun platforma qurdi.

2021-yil yanvar oyida FDA yangi Harakatlar rejasini eʼlon qildi, "Sunʼiy intellekt/mashinalarni oʻrganish[AI/ML]-asoslangan dasturiy taʼminot tibbiy qurilma sifatida [SaMD] Harakat rejasi. Ushbu reja FDA ning dasturiy taʼminotida sunʼiy intellektni oʻz ichiga olgan tibbiy asboblarni tartibga solish boʻyicha kelajakdagi rejalarini belgilaydi. Ushbu reja manfaatdor tomonlarning FDA tomonidan eʼlon qilingan 2019-yilgi muhokama qogʻozi boʻyicha fikr-mulohazalariga bevosita javob boʻldi.

Axloqiy tashvishlar

Maʼlumotlar yigʻish 
Mashinalarni oʻrganishni samarali oʻrgatish va sogʻliqni saqlashda AIdan foydalanish uchun katta hajmdagi maʼlumotlar toʻplanishi kerak. Biroq, bu maʼlumotlarni qoʻlga kiritish koʻp hollarda bemorning shaxsiy hayotini talab qiladi va jamoatchilik tomonidan yaxshi qabul qilinmaydi. Misol uchun, Buyuk Britaniyada oʻtkazilgan soʻrov shuni koʻrsatdiki, aholining 63 foizi sunʼiy intellekt texnologiyasini yaxshilash uchun shaxsiy maʼlumotlarini baham koʻrishdan noqulay.

Avtomatlashtirish 
Yaqinda oʻtkazilgan tadqiqotga koʻra, AI kelgusi 10-20 yil ichida Buyuk Britaniyadagi ish oʻrinlarining 35 foizini almashtirishi mumkin. Biroq, bu ishlardan, AI hozirgacha hech qanday sogʻliqni saqlash ishlarini bekor qilmagan degan xulosaga keldi. Agar sunʼiy intellekt sogʻliqni saqlash bilan bogʻliq ishlarni avtomatlashtirgan boʻlsa-da, avtomatlashtirishga eng sezgir boʻlgan ishlar raqamli maʼlumotlar, radiologiya va patologiya bilan shugʻullanadiganlar boʻladi, aksincha shifokor va bemor oʻrtasidagi oʻzaro munosabat.

Avtomatlashtirish shifokorlar bilan bir qatorda foyda keltirishi mumkin. Sogʻliqni saqlashda sunʼiy intellektdan foydalanadigan shifokorlar bunday boʻlmagan shifokorlar va tibbiyot muassasalariga qaraganda yuqori sifatli tibbiy yordam koʻrsatishi kutilmoqda.

Oxir oqibat, sunʼiy intellekt ijtimoiy maqsadlarga erishishga yordam beradi, jumladan, aloqani yaxshilash, sogʻliqni saqlash sifatini yaxshilash va avtonomiya.

Tarafsizlik 
AI faqat kirish sifatida qabul qilingan maʼlumotlar boʻyicha qaror qabul qilganligi sababli, bu maʼlumotlar bemorning aniq demografiyasini aks ettirishi muhim. Shu sababli, ushbu tibbiyot muassasalari ozchiliklarni kamsitish va optimal yordam koʻrsatishdan koʻra foydani birinchi oʻringa qoʻyish uchun oʻz algoritmlarini adolatsiz ravishda kodlashi mumkin.

Shuningdek, ushbu algoritmlarda ijtimoiy va sogʻliqni saqlash sohasidagi tengsizliklarni kuchaytirishi mumkin boʻlgan nomaqbul tomonlar boʻlishi mumkin. AI qarorlari uning kiritilgan maʼlumotlarini toʻgʻridan-toʻgʻri aks ettirganligi sababli, u qabul qiladigan maʼlumotlar bemorning demografiyasini aniq koʻrsatishi kerak. Oq erkaklar tibbiy maʼlumotlar toʻplamlarida haddan tashqari koʻp. Shu sababli, ozchiliklar toʻgʻrisida minimal bemor maʼlumotlariga ega boʻlish AI koʻpchilik populyatsiyalar uchun aniqroq bashorat qilishiga olib kelishi mumkin, bu esa ozchilik populyatsiyalari uchun kutilmagan yomonroq tibbiy natijalarga olib keladi. Ozchiliklar jamoalaridan maʼlumotlarni yigʻish ham tibbiy kamsitishlarga olib kelishi mumkin. Masalan, OIV ozchilik jamoalari orasida keng tarqalgan virusdir va OIV holati bemorlarni kamsitish uchun ishlatilishi mumkin. Rentgenologik tizimlar va ularning natijalari (masalan, ruxsat) provayderga qarab farq qiladi. Bundan tashqari, klinisyenning ish amaliyoti, masalan, rentgenografiya uchun bemorni joylashtirish ham maʼlumotlarga katta taʼsir koʻrsatishi va taqqoslashni qiyinlashtirishi mumkin.

Manbalar 

Sogʻliqni saqlash
Sunʼiy intellektni qoʻllash