Преобразование здравоохранения с помощью ИИ и IoMT: Инновации, вызовы и будущие направления в предсказании и управлении хроническими и терминальными заболеваниями

Практические решения и ценность:

Искусственный интеллект (ИИ) и Интернет медицинских вещей (IoMT) трансформируют здравоохранение, особенно в управлении терминальными заболеваниями, такими как рак и сердечная недостаточность. Эти технологии улучшают диагностику, персонализируют лечение и улучшают мониторинг пациентов, что приводит к лучшим результатам и качеству жизни.

Раннее предсказание заболеваний полагалось на клиническое наблюдение и базовую диагностику, но с появлением ИИ и IoMT возможно непрерывное мониторинг здоровья через подключенные устройства, позволяя раннее обнаружение и вмешательство.

Интеграция ИИ с IoMT позволяет улучшить диагностику, персонализировать уход и решить проблемы обнаружения заболеваний на ранних стадиях. Однако необходимо решить проблемы конфиденциальности данных и доступности для полного использования ИИ и IoMT в здравоохранении.

Значимость и практические применения:

Интеграция ИИ, машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL) и IoMT значительно продвигает предсказание и управление хроническими и терминальными заболеваниями, такими как сердечно-сосудистые заболевания, болезни почек и болезнь Альцгеймера.

ML модели, такие как XGBoost и Random Forest, обеспечивают высокую точность предсказания заболеваний, а DL модели, включая CNN и LSTM, отличаются в анализе сложных изображений и временных рядов.

Совместно с возможностями реального времени IoMT, эти модели позволяют создавать персонализированные решения в здравоохранении.

Основное внимание должно уделяться обеспечению конфиденциальности и безопасности данных через надежное шифрование и механизмы безопасной передачи данных.

Заключение:

ИИ революционизировал медицинскую диагностику, улучшая предсказание и управление хроническими и терминальными заболеваниями. Однако необходимо решить вызовы, такие как изменчивость наборов данных, переобучение и техническая сложность.

Для успешного преодоления этих проблем необходимо улучшить гармонизацию данных, техники валидации и меры конфиденциальности данных, включая гомоморфное шифрование и безопасную интеграцию IoMT.

Будущие исследования должны сосредоточиться на мультизаболеваниях, интероперабельности и объяснимости, обеспечивая масштабируемые и безопасные применения ИИ в клинической практике.