स्वास्थ्य देखभाल में एआई का भविष्य

कृत्रिम बुद्धि कैसे स्वास्थ्य और चिकित्सा को प्रभावित करती है।

C.Rosso

स्रोत: सीरोसो

सिंगल जैकबस्टीन, सिंगुलरिटी यूनिवर्सिटी में एआई और रोबोटिक्स ट्रैक के अध्यक्ष और सिंगुल्युलिटी यूनिवर्सिटी के पूर्व राष्ट्रपति, कृत्रिम बुद्धि (एआई) से संबंधित सभी चीजों की नाड़ी पर अपनी उंगली रखते हैं। वह एस्पन इंस्टीट्यूट में हेनरी क्राउन फेलो और स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के मीडिया एक्स प्रोग्राम में एक विशिष्ट विज़िटिंग विद्वान हैं। वह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एएएआई) के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (आईएएआई) सम्मेलन के अभिनव अनुप्रयोगों के उन्नयन के लिए 17 वीं एसोसिएशन की अध्यक्षता में थे। जैकबस्टीन को दिखाया गया है या उद्धृत किया गया है वॉल स्ट्रीट जर्नल , फाइनेंशियल टाइम्स , फ़ोर्ब्स , पीसी मैगज़ीन , वेंचरबीट , सीआईओ , विदेशी नीति , और बीबीसी समाचार, अन्य मीडिया प्रकाशनों के अतिरिक्त।

“एआई आज यहाँ है। व्यापक, गहरी और सूक्ष्म बुद्धि के साथ नहीं, जिसे हम मानव खुफिया जानकारी के साथ जोड़ते हैं, लेकिन दवाइयों के क्षेत्र में चिकित्सकों के लिए अरबों डॉलर के मूल्य और वास्तविक सहायता देने की क्षमता के साथ, “जैकबॉस्ट ने एक्सपोनेंशियल मेडिसिन सम्मेलन में कहा सैन डिएगो, कैलिफ़ोर्निया में।

ग्लोबल मैनेजमेंट कंसल्टेंसी मैककिंसे एंड कंपनी का अनुमान है कि स्वास्थ्य देखभाल में एआई की संभावित वार्षिक बचत सकल घरेलू उत्पाद का 0.7 प्रतिशत या संयुक्त राज्य अमेरिका में $ 300 बिलियन अमेरिकी डॉलर और यूनाइटेड किंगडम में 3.3 अरब ब्रिटिश पाउंड £ 1 है। एबीआई रिसर्च के मुताबिक, एआई 2021 में स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र को $ 52 बिलियन अमेरिकी डॉलर बचाएगा, जिसमें अकेले उत्तर अमेरिका में 21 अरब अमेरिकी डॉलर की बचत होगी। [2]

जैकबस्टीन ने कहा, “यह सिर्फ बेहतर, तेज़, सस्ता नहीं है – यह अलग है।” “एआई हमें उन चीजों को करने की इजाजत देता है जो इंसान सिर्फ पहले नहीं कर सके … जैसे सिफारिश करने से पहले अपनी पूरी जीनोमिक प्रोफ़ाइल पर विचार करें।”

2017 में, Google की वेरिली लाइफ साइंसेज ने दीपविरिएंट जारी किया, एक गहरा संकल्पक तंत्रिका नेटवर्क ओपन-सोर्स एआई उपकरण। सिंगल न्यूक्लियोटाइड पॉलिमॉर्फिज्म (एसएनपी) जेनेटिक भिन्नता का सबसे आम प्रकार हैं और इन्हें भोजन, दवाओं या विषैले पदार्थ जैसे जीन अभिव्यक्ति पर पर्यावरणीय प्रभावों के लिए किसी व्यक्ति के रोग-जोखिम और संवेदनशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जाता है। दीपविरिएंट 99.9587 प्रतिशत सटीकता के साथ एसएनपी की पहचान करने में सक्षम थी, 2016 प्रेसिजन एफडीए ट्रुथ चैलेंज में “सर्वोच्च एसएनपी प्रदर्शन” पुरस्कार प्राप्त करने में सक्षम था। [3]

कई ग्राउंड ब्रेकिंग एआई स्टार्टअप ने स्वास्थ्य देखभाल में प्रवेश किया है। उदाहरण के लिए, 2017 में क्लाउड डीएक्स ने XPRIZE फाउंडेशन के “बोल्ड महाकाव्य इनोवेटर” पुरस्कार जीता [4]। क्लाउड डीएक्स एक मरीज की खांसी की आवाज़ के आधार पर श्वसन संक्रमण और बीमारियों की पहचान करने के लिए एक बड़े ध्वनि डेटासेट के साथ मशीन लर्निंग लागू कर रहा है।

एआई रोगी निगरानी उपकरणों, इमेजिंग और डायग्नोस्टिक्स, दवा की खोज, और ऑन्कोलॉजी में पूर्वानुमानित विश्लेषिकी में तैनात किया जा रहा है। एआई-आधारित स्वास्थ्य देखभाल समाधानों के लिए हालिया एफडीए अनुमोदन में एक्स-रे छवि विश्लेषण (मई 2018) के लिए इमेजेन के ओस्टियोडेटेट शामिल हैं; मधुमेह रेटिनोपैथी पहचान (अप्रैल 2018) के लिए आईडीएक्स-डीआर; और Viz.AI प्रारंभिक स्ट्रोक का पता लगाने के लिए संपर्क (फरवरी 2018) [5]।

स्वास्थ्य देखभाल में एआई नवाचारों में शामिल हैं:

रोगी-निगरानी उपकरणों में पूर्वानुमानित Analytics

एबीआई रिसर्च का अनुमान है कि प्रशिक्षण एआई पूर्वानुमानित विश्लेषण के लिए रोगी निगरानी उपकरणों की संख्या 1721% [6] के सीएजीआर के साथ 2021 में 3.1 मिलियन हो जाएगी। इस जगह में वेंचर कैपिटल फंडेड स्टार्टअप में सेंस.ली, सेंट्रियन, बैबिल हेल्थ और एआईक्योर [7] शामिल हैं।

इमेजिंग और डायग्नोस्टिक्स में एआई

एआई में हालिया प्रगति का एक क्षेत्र पैटर्न पहचान, स्वास्थ्य देखभाल इमेजिंग और निदान में एक प्राकृतिक फिट है। रेडियोलॉजी एक ऐसा क्षेत्र है जहां बड़े, संरचित डेटा सेट होते हैं जिनका उपयोग गहरी सीखने वाले एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, 2017 में राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एनआईएच) ने अकादमिक और वैज्ञानिक अनुसंधान संस्थानों के लिए 30,000 से अधिक अज्ञात रोगियों से 100,000 से अधिक छाती एक्स-रे छवियों को जारी किया [8]।

एक्सपोनेंशियल मेडिसिन कॉन्फ्रेंस में, जैकबस्टीन ने 2017 में हाल ही में एआई हेल्थकेयर की सफलता का एक उदाहरण उद्धृत किया, जहां स्टैनफोर्ड में कंप्यूटर वैज्ञानिकों की एक टीम ने त्वचा घावों को वर्गीकृत करने के लिए एक गहरे संकल्पक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया। 12 9, 4750 नैदानिक ​​छवियों के डेटाबेस का उपयोग करते हुए, गहरी सीखने वाले एल्गोरिदम में मानव त्वचा विशेषज्ञों के साथ घातक कैंसरोमा और मेलेनोमा [9] का पता लगाने में सटीकता थी।

एआई और ड्रग डिस्कवरी

कैलिको, बेनेवॉलेंटाई और दीप जीनोमिक्स जैसी कई कंपनियां दवा की खोज और विकास के लिए बड़े डेटा सेटों पर मशीन-लर्निंग लागू करने की मांग कर रही हैं [10]। एआई दवा की खोज में अतिरिक्त स्टार्टअप में उद्यम पूंजी वित्त पोषित दो एक्सएआर (आंद्रेसेन होरोविट्ज़), न्यूमेरेट (फाउंडेशन कैपिटल), परमाणु (खोसला वेंचर्स और डेटा सामूहिक), और न्यूमेडी (लाइटस्पेड वेंचर पार्टनर्स) [11] शामिल हैं।

ओन्कोलॉजी के लिए एआई

एआई ऑन्कोलॉजी में इक्विटी-वित्त पोषित स्टार्टअप में फ्रीनोम, ग्लोबवीर बायोसाइंसेस, क्यूरमैट्रिक्स, नोटेबल लैब्स, सिराकाडिया, एनलिटिक, एंटोप्सिस, इंसिलिको मेडिसिन, ऑनकोरा मेडिकल, पाथवे जेनोमिक्स, प्रोसिया और स्किनविजन [12] जैसी कंपनियां शामिल हैं। फ्लैटिरॉन हेल्थ, एक न्यूयॉर्क मुख्यालय एआई टेक्नोलॉजी कंपनी, जो Google वेंचर्स और अन्य निवेशकों द्वारा समर्थित ऑन्कोलॉजी पर केंद्रित है, को हाल ही में स्विस फार्मास्युटिकल रोचे द्वारा 2018 में $ 1.9 बिलियन के लिए अधिग्रहण किया गया था, जिसके निर्णय निर्णय और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड मंच [13] के लिए बड़े पैमाने पर क्यूरेटेड डेटासेट्स के लिए।

मई 2018 में, ऑनकोलॉजी के इतिहास ने एक ऐतिहासिक जर्मन अध्ययन प्रकाशित किया जहां 100,000 छवियों पर प्रशिक्षित एक गहरी सीखने वाले संक्रामक तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन) ने घातक मेलानोमा का निदान करने में 17 देशों के 58 त्वचा विशेषज्ञों के एक अंतरराष्ट्रीय समूह से बेहतर प्रदर्शन किया।

स्वास्थ्य देखभाल में एआई में पराजित करने के लिए बाधाओं में गहरी शिक्षा एल्गोरिदम प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटा सेट तक पहुंच, और इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) को क्यूरेट करना शामिल है जिसमें डेटा लेबलिंग की कमी है और ज्यादातर असंगठित पाठ हैं।

जैकबस्टीन ने कहा, “सबसे बड़ी चुनौती पूरे स्वास्थ्य देखभाल को डेटा संचालित करने के लिए परिवर्तित करना है,” एआई उस परिवर्तन का हिस्सा है। ”

एआई में हालिया खिलना काफी हद तक गहरी सीखने वाले एल्गोरिदम के साथ पैटर्न मान्यता में प्रगति के कारण है। भविष्य में, जैकबस्टीन बुनियादी पैटर्न पहचान से परे जाने के लिए मॉडल-आधारित तर्क, भविष्यवाणी विश्लेषिकी और सिमुलेशन मॉडल जैसे विभिन्न प्रकार के एआई के अधिक अभिसरण की अपेक्षा करता है।

जैकबस्टीन ने कहा, “मानव इतिहास में पहली बार, हम अपने स्वास्थ्य देखभाल में इस तरह से हस्तक्षेप करने में सक्षम होने जा रहे हैं जो पहले से ही असंभव था।” उन्होंने कहा, “मुझे लगता है कि हम एक स्वास्थ्य समस्या के रूप में हमारे स्वास्थ्य के इलाज के लिए एआई और सिंथेटिक जीवविज्ञान दोनों का उपयोग करने में सक्षम होने जा रहे हैं।” [14]। ”

जैकबॉस्ट इस सूचना-केंद्रित एआई दृष्टिकोण को न केवल पूर्वानुमान और निवारक दवा के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि जीवन की समग्र गुणवत्ता में सुधार, और आखिरकार मानव जीवन का विस्तार स्वयं ही बढ़ता है।

संदर्भ

1. बुघिन, जैक्स; हज़ान, एरिक; रामास्वामी, श्री; चुई, माइकल; अल्लास, तेरा; डाह्लस्ट्रॉम, पीटर; हेनके, निकोलस; ट्रेंच, मोनिका। “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस – द नेक्स्ट डिजिटल फ्रंटियर?” मैककिंसे ग्लोबल इंस्टिट्यूट चर्चा पेपर । जून 2017।

2. एबीआई रिसर्च (2018, जून 4)। स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र को बचाने के लिए एआई 2021 में $ 52 बिलियन [प्रेस विज्ञप्ति]।

3. मोटेनी, मेगन। “Google एआई को दे रहा है जो आपके जीनोम अनुक्रम का निर्माण कर सकता है।” वायर्ड । 12.08.17।

4. Kimbrell, गिदोन। “क्या स्वास्थ्य देखभाल में विनियमन नवाचार विनियमन है?” फोर्ब्स । 1 9 मार्च, 2018।

5. मैककेनी, केविन। “मेडिसिन में एआई नियमित राउंड बनाने के करीब आता है।” सरकारी सीआईओ मीडिया । 31 मई, 2018।

6. एबीआई रिसर्च (2018, जून 4)। स्वास्थ्य देखभाल क्षेत्र को बचाने के लिए एआई 2021 में $ 52 बिलियन [प्रेस विज्ञप्ति]।

7. सीबी अंतर्दृष्टि। “वर्चुअल नर्स टू ड्रग डिस्कवरी: 106 हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप।” सीबी इंसाइट्स रिसर्च ब्रीफ । 3 फरवरी, 2017।

8. राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (2017, 27 सितंबर)। एनआईएच क्लीनिकल सेंटर वैज्ञानिक समुदाय [प्रेस विज्ञप्ति] के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छाती एक्स-रे डेटासेट में से एक प्रदान करता है

9. एस्टेवा, आंद्रे; कुपल, ब्रेट; नोवाआ, रॉबर्टो ए .; को, जस्टिन; स्वेटर, सुसान एम।; ब्लौ, हेलेन एम।; थ्रुन, सेबेस्टियन। “गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ त्वचा कैंसर के त्वचा विशेषज्ञ-स्तर वर्गीकरण।” प्रकृति । 2 फरवरी, 2017. 542, 115-118।

10. नाइट, विल। “एक एआई-संचालित जेनोमिक्स कंपनी ड्रग्स टू टर्निंग है।” एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू। 3 मई, 2017।

11. सीबी अंतर्दृष्टि। “वर्चुअल नर्स टू ड्रग डिस्कवरी: 106 हेल्थकेयर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप।” सीबी इंसाइट्स रिसर्च ब्रीफ । 3 फरवरी, 2017।

12. सीबी अंतर्दृष्टि। “12 स्टार्टअप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ कैंसर से लड़ना।” सीबी इंसाइट्स रिसर्च संक्षिप्त। 15 सितंबर, 2016।

13. मुखर्जी, सैम। “क्यों ड्रग जायंट रोश का $ 1.9 बिलियन डील डेटा स्टार्टअप फ्लैटिरॉन हेल्थ मैटर्स खरीदने के लिए।” फॉर्च्यून । 16 फरवरी, 2018।

14. Guidewell। “एक्सएमड 2016 इंसाइट्स लाउंज – नील जैकबस्टीन।” यूट्यूब। 8 अक्टूबर, 2016।

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