Колко би спестила здравната система в Обединеното кралство, като внедри система, базирана на
Ultromics, диагностичната система, базирана на изкуствен интелект, разработена през Болница Джон Радклиф в Оксфорд, може да чете, анализира и интерпретира тестове за образна диагностика на сърдечно-съдови заболявания. Той се оказа много точен (приблизително 90%) при предоставяне на диагноза и много висока чувствителност, когато става въпрос за анализ на всички подробности при сканиране.
Чрез тази система за изкуствен интелект Националната здравна служба (NHS) може да спести над 300 милиона британски лири годишно. Освен това, с бърза и правилна диагноза, пациентите вече няма да се подлагат на операция, която не е задължителна.
„NHS харчи около 2,2 милиарда британски лири за патологични услуги. Това може да бъде намалено с повече от 50%. Може би изкуственият интелект е този, който спасява NHS. " - Сър Джон Бел, Професор по медицина в Оксфордския университет
Как работи Ultromics?
Дори и най-добрите лекари грешат в един от 5 случая. Годишно се извършват 60 000 ултразвукови изследвания на сърцето, от които повече от 12 000 се диагностицират погрешно. Това води до разходи за Националната здравна служба от около 600 милиона лири, пари, дадени за ненужни операции и лечение на хора, прекарали инфаркт, въпреки че тяхното предразположение не е открито.
Системата е създадена с цел да подпомогне и същевременно да улесни работата на кардиолозите при поставяне на диагноза. Ultromics анализира всички подробности за сърдечно сканиране, детайли, които понякога са трудни за откриване от лекарите, след което предлага препоръка. Ако тази препоръка е положителна, тогава пациентът има много висок риск от инфаркт на миокарда.
„Като кардиолози приемаме, че не винаги сме прави. Но сега имаме сигурността, че може да бъде още по-добро. " Той казва Проф. Пол Лийсън, кардиолог, който помогна за развитието на системата.
Ultromics е претърпял редица клинични изпитвания в шест кардиологични звена. Получените резултати от тях трябва да бъдат публикувани през 2018 г., веднага след като те ще бъдат проверени от експерти. Досега е предоставена информация, че системата ще се представи много по-добре от лекарите.
Други системи, използвани в диагностиката, базирани на изкуствен интелект
Откриване на рак на белия дроб
Optellum е разработил такава система за ранно откриване на рак на белия дроб. В по-голямата си част той се фокусира върху идентифициране на възли, образувания, които не могат да се характеризират с едно сканиране от лекари, изискващи няколко допълнителни теста.
Клиничните изпитвания, на които е била подложена системата, са дали заключение за нейната ефективност, както и за потенциала й да спаси пациентите от месеци на безпокойство и страх, както и NHS от допълнителните похарчени пари.
Д-р Тимор Кадир, ръководителят на отдела за наука и технологии в Optellum, твърди, че използването на системата ще доведе до спестяване на финансови ресурси от системата, ресурси, които впоследствие могат да бъдат насочени към скрининг и профилактика на този вид рак.
Интерпретация на рентгенографии, CT и MRI
Zebra Medical Vision (Zebra-Med) създаде нова медицинска услуга, Zebra AI1, която изследва рентгеновите лъчи на пациентите само за един долар. След това резултатите се изпращат на рентгенолози за генериране на надеждна диагноза и започване на стъпки за лечение.
Софтуерът му позволява да изследва CT, MRI и други подобни образни изследвания. Повече от това, може автоматично да открива заболявания на черния дроб, белите дробове, сърцето или дори костите.
Повече подробности по темата можете да намерите тук.
Откриване на злокачествен меланом
Екип от Университета на Ватерло и Изследователския институт Сънибрук разработи нов тип медицинско изделие, което използва изкуствен интелект за диагностика на ранен стадий на злокачествен меланом.
Изследователите ще "обучат" изкуствения интелект (AI) на устройството да идентифицира биомаркерите на меланома, като ги показва десетки хиляди изображения с кожни лезии и съответните количества еумеланин (вещество, отговорно за цвета на кожата) и хемоглобин.
Повече подробности по темата можете да намерите тук.