Tehisintellekt tervishoius

Tehisintellekt tervishoius on tarkvara ja algoritmide kasutamine selleks, et arvutid suudaksid töödelda keerukaid andmeid ja teha meditsiinilisi järeldusi ilma inimeste otsese sekkumiseta.

Tehisintellekti erinevus traditsioonilisest tehnikast on võime koguda informatsiooni, seda töödelda ning seejärel anda hästi määratletud ja selgitatud teave kasutajatele. Tehisintellektid erinevad inimestest selle poolest, et neile on ette antud eesmärk ja nad ei suuda seda ise kohandada. Samuti võivad nad väga täpselt ennustada, kuid nad ei tea selle ennustamise põhjust.

Tervishoiuga seotud rakenduste peamine eesmärk on analüüsida ennetus- ja ravimeetodeid ja nende tulemusi. Programme on välja töötatud diagnoosimisprotsessidele, raviprotokollide ja ravimite väljatöötamiseks, personaalmeditsiiniks ning patsientide jälgimiseks ja hoolduseks.

Meditsiiniasutused, näiteks The Mayo Clinic, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Massachusetts General Hospital ja National Health Service on välja töötanud algoritme oma osakondadele. Samuti on seda teinud suured tehnoloogiaettevõtted nagu IBM ja Google.

Ajalugu 
1960ndatel ja 1970ndatel tehtud arendustöö käigus loodi esimene probleemide lahendamise programm, mida nimetatakse Dendraliks. Kuigi see oli mõeldud rakendustele orgaanilises keemias, andis see aluse järgnevale süsteemile MYCIN. Seda peetakse meditsiinilise tehisintellekti tähtsamaks varasemaks süsteemiks. MYCIN ja teised süsteemid nagu INTERNIST-1 ja CASNET ei saavutanud siiski meditsiinis laialdast kasutamist.

1980ndad ja 1990ndad tõid kaasa mikroarvutite leviku ja parema võrguühenduse. Selle aja jooksul tunnustasid teadlased ja arendajad, et tehisintellekt meditsiinis peab olema kavandatud nii, et see kohaneks andmete puudumisele ja samuti põhineks arstide teadmistel.

Tehnoloogia edusammud, mis on aidanud kaasa tehisintellekti arengule meditsiinis:

 arvutusjõudluse kasv, mille tulemusel on andmete töötlemine ja kogumine kiirem;
 genoomijärjestuse andmebaasi kasv;
 digiloo andmestiku kasv;
 robotkirurgia täpsuse paranemine;
 areng loomuliku keele töötlusel ja arvutinägemisel.

Tänapäevane teadustöö

Radioloogia 
Radioloogia on eriala, mis kasutab piltdiagnostikat, et diagnoosida ja ravida haigusi. Tehisintellekti abil tehtud pilditöötlus aitab arstidel tuvastada isegi väiksemaid erinevusi piltides, tänu millele võidakse tuvastada kasvajaid.

Telemeditsiin 
Telemeditsiin on võimalus jälgida pidevalt patsiente, kes kannavad endaga kaasas seadmeid, mis jälgivad muutusi ja annavad selle teabe arstidele edasi.

Tööstus 
Tervishoiuettevõtted on omavahel ühendunud põhjusega, et omaksid ligipääsu suuremale terviseandmestikule, mis omakorda võimaldab paremaid rakendamisvõimalusi tehisintellekti algoritmidele. Kuna meditsiinitööstuse tugisüsteemides andmestik on järjest suurenev, siis üha olulisemaks muutub selles tehisintellekti osakaal.

Microsoft 
Microsoft Hanoveri projektiga analüüsitakse meditsiinilist uurimust, et ennustada kõige efektiivsem vähiravivõimalus patsiendile.

Google 
Google DeepMindi kasutatakse, et tuvastada teatud terviseriske, mille andmed on kogutud mobiilirakenduste kaudu.

Viited 

Tehisintellekt
Tervishoid