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Le industrie mediche che sono più probabili da essere urtato da Ai

L'uso di intelligenza artificiale (AI) sta sviluppandosi nella popolarità nelle impostazioni della medicina e di sanità. Il AI dovrebbe potere per definizione arrivare alla soluzione ottimale data un problema e può essere introdotto le informazioni su cui basare le decisioni intelligenti circa le diagnosi e le prognosi.

Credito di immagine: Panchenko Vladimir/Shutterstock
Credito di immagine: Panchenko Vladimir/Shutterstock

Intelligenza artificiale

Il AI comprende i sistemi che non sono programmati esplicitamente da un algoritmo, ma piuttosto impara dall'esposizione ai dati. Il sistema dovrebbe arrivare alla soluzione ottimale data un problema, facente la più di un algoritmo umano-creato ed invece di una più intelligenza di calcolo indipendente. I livelli del AI analizzano indipendente i dati ed estraggono certo modulo di informazioni apprezzate, a cui infine le guide per renderlo ad una decisione accurata circa il problema è affrontata.

Ci sono due tipi principali di AI, chiamati apprendimento automatico ed in profondità imparare. L'apprendimento automatico comprende parecchi livelli di reti neurali che elaborano i dati, mentre in profondità imparare gli intraprende un'azione più ulteriormente e che permette che il sistema macchi i reticoli in livelli differenti.

Sanità

Quando il AI era primo che si è applicato alla sanità, le domande di rappresentazione sono state trovate per superare i radiologi. Geoffrey Hinton, che è stato chiamato il padre in profondità dell'apprendimento, è andato per quanto specificare quell'addestramento per i radiologi dovrebbe essere interrotto, perché questa classe sarebbe diventato obsoleta con l'arrivo di AI commerciale nell'analizzare le immagini del cuore e del petto. Più successivamente ha rettificato questa istruzione, chiarente che il ruolo dei professionisti quali i radiologi cambierà a causa di AI, ma non scomparire.

La ricerca da Gartner, una società consultiva, predice che il AI creerà più impiego che elimina. Tuttavia, l'eliminazione metterà a fuoco pricipalmente sulla lavorazione mentre le industrie di sanità affrontano la crescita da AI.

È sperato che il AI possa liberare il tempo per l'industria occupata di sanità eseguendo le mansioni ripetitive e terrene. È preveduto che l'essere umano ed il trattamento di AI siano fusi per arrivare alle soluzioni ottimali. Per esempio, i grandi volumi di dati possono essere in modo schiacciante affinchè gli esseri umani setaccino attraverso ma sono completamente trattabili affinchè un AI estraggano i risultati utili per l'interpretazione dagli esseri umani.

Artificial Intelligence in Healthcare – It’s about Time | Casey Bennett | TEDxNashville

Nelle impostazioni cliniche, il paziente profondo è un programma di apprendimento profondo che può predire le malattie. Il sistema è stato preparato su un database delle registrazioni di 700.000 pazienti ad un ospedale di New York. Il paziente profondo potrebbe trovare l'indicazione dei reticoli quali pazienti erano sul modo sviluppare i termini quali il cancro e la schizofrenia di fegato. Alcuni predicono che tali programmi, preparati una volta abbastanza su un grande collocato della gente, possono essere usati per sostituire i medici nelle aree geograficamente isolate o per alleviare carico di lavoro di medici'.

Sviluppo della droga

Lo sviluppo della droga è un'area dove le società stanno investendo nel AI eventualmente per accelerare e diminuire la spesa dello sviluppo della droga.

Un gigante farmaceutico sta usando IBM Watson, un sistema di apprendimento automatico, per trovare le droghe immuni dell'oncologia. Parecchie altre società stanno seguendo il vestito.

IBM Watson
IBM Watson

La maggior parte delle guide nel campo medico credono che i processi e le abilità richieste relativi alla scoperta della droga cambino a causa di questo, ma il modo del cambiamento è stato in disaccordo su. Alcuni credono l'addestramento, i corsi dello studente non laureato ed i corsi laureati devono essere generalizzati per incorporare la più informatica e apprendimento automatico. Altri credono che il sistema corrente dovrebbe essere aderito a, dove una persona può diventare un esperto su una mutazione specifica, ma che le basi dell'informatica devono aggiungersi sopra quella. Alcuni di questi cambiamenti che stanno presentando come conseguenza di AI sono già visibili. Per esempio, alcune università stanno offrendo le lauree di studente non laureato nel calcolo biomedico dal 2003.

MIT Quest for Intelligence Launch: AI-Driven Drug Discovery

Il futuro di AI nella medicina

Mentre il AI è una priorità per alcuno, la maggior parte di grandi società non stanno spingendo per più AI in questo momento. Mentre l'accuratezza di AI è stata migliorata per permettere che predica gli obiettivi per lo sviluppo della droga, ci sono più grandi problemi quando si occupa delle informazioni pazienti confidenziali. Secondo uno studio sui grandi sistemi di salubrità degli Stati Uniti, i sistemi di salubrità collocano la più importanza su forte obbligazione cyber che lo sviluppo di AI adesso come adesso.

Alcune organizzazioni che stanno sperando di applicare più AI ancora stanno affrontando la crescita lenta. Qui, il problema si trasforma nella ricerca di nuovi professionisti che possono intraprendere i nuovi ruoli degli specialisti in materia di computer di AI. Poiché la necessità di AIS di essere programmato con i dati reali, questo è egualmente probabile aprire un gran numero di processi ad un passo che può superare quello di perdita del posto di lavoro.

Sorgenti

  1. https://www.newyorker.com/magazine/2017/04/03/ai-versus-md
  2. https://healthitanalytics.com/news/artificial-intelligence-to-make-more-health-jobs-than-it-eliminates
  3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29849160
  4. https://content.yudu.com/web/tzly/0A42zdd/SCWAUGSEPT17/html/index.html?page=18
  5. https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark-secret-at-the-heart-of-ai/

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Last Updated: Nov 27, 2018

Sara Ryding

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Sara Ryding

Sara is a passionate life sciences writer who specializes in zoology and ornithology. She is currently completing a Ph.D. at Deakin University in Australia which focuses on how the beaks of birds change with global warming.

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Comments

  1. Jennifer Bradley Jennifer Bradley India says:

    Thank you for this very insightful read about how AI is benefiting healthcare and drug development - from disease prediction to cost-effective drug development, the myriads that AI brings to the table is huge and growing ever bigger with advancing technologies.

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