Использование ИИ для решения проблемы «предпочтения вершины»

(Дэн Три) - Искусственный интеллект открывает огромный потенциал в здравоохранении и дистанционном лечении, особенно для стран с низким и средним уровнем дохода.

Технологии, искусственный интеллект (ИИ) и большие данные меняют будущее многих отраслей, и здравоохранение становится перспективным направлением. На Вьетнамском форуме здравоохранения 2025 эксперты обсудили потенциал и проблемы применения ИИ и больших данных в медицинской диагностике и лечении.

Форум на тему «Большие данные и искусственный интеллект в медицинской диагностике и лечении» прошел 21–22 июля и был совместно организован Ассоциацией вьетнамских ученых и экспертов мира (AVSE Global) и 108-м Центральным военным госпиталем.

В мероприятии примут участие ведущие отечественные и зарубежные эксперты, которые поделятся своим видением и опытом по улучшению качества здравоохранения во Вьетнаме.

ИИ: открытие новой эры здравоохранения

Профессор Гай Маркс, президент Международного союза борьбы с туберкулезом и заболеваниями легких и профессор Университета Нового Южного Уэльса (Австралия), рассказал о том, как ИИ и передовые технологии могут помочь решить неотъемлемые проблемы глобального здравоохранения, особенно в странах с низким и средним уровнем дохода, таких как Вьетнам.

Профессор Гай Маркс, президент Международного союза борьбы с туберкулезом и заболеваниями легких и профессор Университета Нового Южного Уэльса на Форуме (Фото: Оргкомитет).

«Традиционные подходы к организации здравоохранения, принятые в XIX веке, устаревают, что затрудняет оказание медицинской помощи сегодня», — сказал профессор Маркс. Он указал на три ключевые сложности в медицине XXI века:

Биология человека: Человеческое тело представляет собой сложную систему, не поддающуюся полному научному объяснению ;

Окружающая среда: В окружающей среде обитает множество патогенов и опасностей. Большинство заболеваний являются результатом сложного взаимодействия между биологией человека и окружающей средой;

Медицинские вмешательства: Современная медицина располагает сложным комплексом вмешательств (фармакологических, хирургических, психологических, нефармакологических), которые чрезвычайно усложняют диагностику и лечение.

«Ограничения традиционных подходов, таких как специализация, централизация (из-за которой у пациентов возникают трудности с доступом к специалистам и им приходится обращаться в крупные больницы), руководящие принципы и протоколы (которые часто слишком длинные или слишком простые) и образовательное обучение (которое постоянно меняет знания и приводит к высокой текучести кадров), создали трудности в современном здравоохранении», — подчеркнул профессор Маркс.

«Между тем традиционные больницы, которые часто являются высокорискованными, дорогими и находятся далеко от мест проживания пациентов, требуют нового, ориентированного на человека подхода, и технологии теперь могут это сделать».

Сегодня передовые технологии открывают новую эру в здравоохранении, где ключевую роль играют платформы для тестирования на месте оказания медицинской помощи (PoC) и удалённая передача результатов визуализации. В частности, ультрапортативные рентгеновские аппараты с функцией считывания изображений на основе искусственного интеллекта демонстрируют более высокую эффективность в диагностике туберкулёза, чем рентгенологи.

«Развитие транспорта и связи, использующее преимущества высокоскоростного интернета, Wi-Fi и подключённых устройств, позволяет размещать вычислительные мощности и базы данных в облаке, делая информацию и технологии доступными для жителей отдалённых районов. Дроны можно даже использовать для лёгкой транспортировки образцов пациентов и лекарств. Высококачественные данные клинических исследований, часто доступные в анонимной форме, необходимы для персонализированного лечения и углубленного анализа», — сказал профессор Маркс.

По его словам, системы поддержки принятия клинических решений (CDSS) — это мощные инструменты, предоставляющие рекомендации по лечению на основе данных пациентов и медицинских знаний. В частности, искусственный интеллект и машинное обучение будут играть важную роль в сборе и организации структурированных данных пациентов, извлечении и синтезе информации из больших наборов данных клинических исследований, а также в оказании поддержки в принятии решений врачам.

Профессор Маркс представляет новую модель здравоохранения, ориентированную на человека, основанную на присутствии врача общей практики рядом с домом пациента, с поддержкой системы CDSS и рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Этот подход обещает принятие более обоснованных медицинских решений, достижение оптимальных результатов для пациентов, сокращение расходов ресурсов и антибиотиков, а также повышение производительности труда медицинских работников на передовой.

Потенциал ИИ в здравоохранении во Вьетнаме

На круглом столе ведущие эксперты обсудили роль ИИ в будущем вьетнамского здравоохранения.

Профессор Динь Суан Ань Туан, заведующий отделением респираторной медицины и функциональных исследований больницы Кочин в Париже (Франция), отметил: «Сложность человеческого здоровья, физиологии, мозга, духа и окружающей среды — факторы, которые делают здравоохранение чрезвычайно сложным и требуют индивидуализации лечения. Но ИИ может помочь решить эту сложную задачу, обрабатывая большие объёмы информации, которые не под силу человеку».

Разделяя эту точку зрения, доктор Во Си Нам, директор Биомедицинского центра (VinBigData), пояснил: «Большие языковые модели могут решать ключевые задачи в области обработки больших данных и последующего лечения. Машинное обучение и большие языковые модели работают на основе вероятностей, выбирая результат с максимальной вероятностью, но большинство не всегда верно».

Поэтому человек всегда должен находиться в центре, контролируя результаты работы ИИ и всегда помня о том, что ИИ может ошибаться, как и человек.

Эксперты сходятся во мнении, что ИИ и другие технологии в здравоохранении должны служить людям (Иллюстрация: База).

Г-н Дэвид Нгуен, генеральный директор N2N AI (Австралия), поделился своим опытом провала IBM Watson, проекта медицинского ИИ, который, как утверждалось, мог заменить врачей, но потерпел неудачу из-за «сырых» входных данных. «ИИ — это система, которая помогает врачам принимать решения быстрее и эффективнее, а не заменяет их. Врачи должны проходить строгие процедуры проверки, чтобы гарантировать точность и двигаться в нужном направлении», — сказал он.

Говоря о роли ИИ в снижении перегрузки больниц и профилактической медицине, профессор Гай Маркс пояснил, что цель состоит не в ликвидации больниц, а в том, чтобы резервировать больницы только для действительно сложных и трудных случаев.

По его словам, в Австралии многие услуги, которые раньше предоставлялись в больницах, теперь вынесены за их пределы, и пациентам нужно обращаться в больницу только тогда, когда им действительно нужны услуги, доступные только там. Искусственный интеллект теперь может помочь персонализировать лечение ещё до того, как человек становится пациентом. Однако осуществить этот важный переход непросто из-за культурных факторов.

Генерал-майор, профессор Ле Хыу Сонг, директор 108-го Центрального военного госпиталя, и эксперты обсудили потенциал ИИ в секторе здравоохранения Вьетнама (Фото: Оргкомитет).

Генерал-майор, профессор Ле Хыу Сонг, директор 108-го Центрального военного госпиталя, отметил: «Вьетнамская культура «предпочтения больниц более высокого уровня» привела к перегрузке, и многие пациенты даже просят врачей осмотреть их по многим другим причинам. Я надеюсь, что ИИ поможет оптимизировать и сделать управление здравоохранением более интеллектуальным, особенно в плане поддержки удалённого медицинского обслуживания, чтобы избежать перегрузки больниц на передовой».

Завершая дискуссию, профессор Динь Суан Ань Туан подчеркнул, что ИИ является реальным решением для улучшения здоровья людей и сектора здравоохранения Вьетнама, особенно в плане решения сложных задач, связанных с человеческим организмом и окружающей средой.

Он выразил надежду, что в будущем врачи будут не только лечить болезни, но и помогать поддерживать здоровье, а ИИ сыграет важную роль в поиске наиболее эффективных способов профилактики заболеваний. Это поможет людям не только жить дольше, но и быть здоровее.

Несмотря на огромный потенциал, применение ИИ в системе здравоохранения Вьетнама по-прежнему сталкивается со множеством препятствий. Одна из главных проблем — данные. Для эффективной работы ИИ необходимы обширные, высококачественные и синхронизированные источники данных. Однако во Вьетнаме медицинские данные часто фрагментированы и не стандартизированы, а безопасность информации о пациентах также представляет собой серьёзную проблему.

Кроме того, несмотря на популярность Интернета, для эксплуатации сложных систем ИИ требуется мощная компьютерная инфраструктура, стабильные и безопасные соединения, особенно в удалённых районах. Кроме того, правовая база должна прояснить вопросы владения данными, стандарты безопасности и эффективности продуктов ИИ в здравоохранении.

Наконец, что касается подготовки кадров и развития человеческих ресурсов, Вьетнаму нужна команда экспертов, которые не только хорошо разбираются в ИИ, но и обладают обширными знаниями в области медицины для эффективной и безопасной разработки и внедрения решений на основе ИИ.

Источник: https://dantri.com.vn/suc-khoe/dung-ai-giai-bai-toan-chuong-tuyen-tren-20250722142156390.htm