Заступник міністра охорони здоров'я і соціального забезпечення Великобританії лорд Джеймс О'Шогнесс (James O'Shaughnessy) заявив, що Великобританія могла б стати світовим лідером в галузі досліджень штучного інтелекту. Для цього необхідно використовувати накопичені дані пацієнтів з метою машинного навчання, тим самим розблокувавши інновації у всій національній системі охорони здоров'я (NHS).
Виступаючи на саміті «Охорона здоров'я» в березні 2018 р лорд Джеймс О'Шогнесс припустив, що дані громадян, що зберігаються в NHS - це ключ до трансформації британської індустрії охорони здоров'я. Їх використання зробить Великобританію «глобальним центром досліджень в області наук про життя, геноміки та персоналізованої медицини».
Проте, О'Шогнесс визнав, що спочатку доведеться переконати громадськість у перевагах збору даних і запевнити громадян, що їхня інформація буде використовуватися безпечно і відповідально.
«Хоча ми бажаємо розблокувати потенціал [даних], ми повинні переконати громадськість в тому, що будемо використовувати даних безпечно, законно і надійно».
На саміті, який проводився в штаб-квартирі Королівського медичного товариства (Royal Society of Medicine) в Лондоні, прозвучали висловлювання аналітиків, політиків і працівників охорони здоров'я про впровадження технологій в NHS.
Одним з найбільш гостро обговорюваних питань стало машинне навчання. Професор Девід їжею (David Snead), консультант по патанатомії в трасти Coventry і Warwick, звернув увагу на здатність технологій штучного інтелекту працювати на рівних з медичними працівниками.
«Одна з речей, які пропонує штучний інтелект - це поліпшення на будь-якому рівні. Патологоанатоми нічого не пропустять, бо комп'ютер допоможе їм в цьому ».
«Це радикально змінить роботу лабораторій. Ми просто не уявляємо, який скарб відкриємо, якщо почнемо використовувати накопичені національною системою охорони здоров'я дані пацієнтів ».
Генеральний директор Philips в Великобританії і Ірландії Ніл Мешер (Neil Mesher) зайшов найдалі, припустивши, що досягнення в області штучного інтелекту і машинного навчання можуть зробити ряд медичних дисциплін повністю цифровими.
«Ми знаємо, що з цифровим виявленням патологій ми можемо бути на 25% ефективніше», - сказав він. «Це дозволить вирішити значну частину проблем дефіциту медичних працівників, в той же час піднімаючи планку якості їх роботи».
Нещодавно дослідники з Китаю заявили, що розробили алгоритм машинного навчання, здатний ідентифікувати ракові клітини так само точно, як патологоанатом.
У січні Digital Health News дізналася, що більше 15 цільових фондів NHS визнали інтерес до програмного забезпечення на базі машинного навчання, призначеному для діагностики хвороб серця. Це програмне забезпечення буде доступно для NHS безкоштовно, починаючи з цього літа.
джерело: https://www.digitalhealth.net/2018/04/uk-world-leader-ai-nhs-data/
Оцініть статтю
(0 з 5,
оцінили: 0)
Ваша оцінка: Чи не ставилося
• •
