Введение
Искусственный интеллект (ИИ) можно рассматривать как четвертую промышленную революцию и новую границу в медицине.[1] ИИ относится к способности машины выполнять функциональную задачу, которая осуществляется под внимательным наблюдением человека. ИИ применяет алгоритмы для обучения, мышления и, в конечном итоге, помогает в различных клинических практиках, таких как, например, радиология и реабилитация. ИИ также используется для поиска всей актуальной информации из журналов, книг и практики, основанной на доказательствах, помогая в принятии клинических решений в области здравоохранения. Более того, технологии ИИ способствуют снижению медицинских ошибок в медицинской практике.[2]
Использование технологий ИИ стремительно растет в здравоохранении и реабилитации. Как медицинские профессионалы, мы должны увеличить нашу осведомленность о применении ИИ в реабилитации, чтобы обеспечить лучшую практику ухода за пациентами.[2]
Спортивная медицина/ Ортопедия
Текущие исследования, изучающие применение ИИ в области ортопедической хирургии и спортивной медицины, показывают перспективы в прогнозировании риска травм у спортсменов, интерпретации медицинской визуализации, оценке показателей результатов, сообщаемых пациентами и др. Однако, как и со всеми новыми знаниями, эта новая технология потребует элементарного рабочего понимания сильных сторон, ограничений и применения инструментов на основе ИИ.[2]
Реабилитация
ИИ в реабилитации может улучшить уход за пациентами, помогая физиотерапевтам несколькими способами, например, обеспечивая тщательную оценку, прогнозируя результаты пациентов, устанавливая диагноз. ИИ в медицинской и реабилитационной практике также может быть применен к решению проблем, диагностике рентгеновских снимков и протоколам для лучшей практики.[2]
Неврология
Компьютеризированные системы диагностики (CAD), использующие ИИ и современные методы обработки сигналов, могут помочь клиницистам более эффективно анализировать и интерпретировать физиологические сигналы и изображения в неврологических расстройствах, например, при эпилепсии, болезни Паркинсона, болезни Альцгеймера, рассеянном склерозе и ишемическом инсульте мозга.[3]
Расстройства головного мозга: использование методов ИИ помогает решать множество клинических проблем, связанных с мозгом. Недавние исследования и накопление соответствующих данных активно разрабатывают все большее количество эффективных алгоритмов, способствуя нашему пониманию сложных механизмов мозга.[4]
ИИ имеет огромный потенциал в неврологической физической терапии. Разрабатывается ИИ, который может, например, использоваться в роботизированной терапии; оценивать функцию моторики и походку, оценивать уровень функции клиентов, восстановление верхних конечностей и движения. Примерами могут быть использование данных с носимых датчиков для выявления шаблонов походки (аномальный походка, асимметрия походки и т.д.). Датчики ИИ распознают ненормальные шаблоны движений во время функциональных движений и могут быть очень полезны в анализе функциональных задач и назначении персонализированных планов лечения. В сочетании с телереабилитацией, виртуальной реальностью, и носимыми сенсорами в будущем это может быть отличным способом мониторинга типа и дозировки домашних упражнений. Например, может быть отправлено оповещение удаленному терапевту, если пациент выполняет упражнения неправильно или если возникает необходимость изменить упражнения.[5]
ИИ и вспомогательные технологии
Проблемы ИИ
В будущем как профессия мы должны научиться принимать эти изменения и знать, как лучше использовать ИИ. Вместо изучения более продвинутых навыков мануальной терапии или улучшения наших диагностических навыков, мы можем обнаружить, что для успешного развития как профессии мы должны уметь анализировать и интерпретировать алгоритмы, созданные ИИ, применять к ним суждения и интегрировать этот ИИ в нашу практику, например, с учетом этических, профессиональных и социальных контекстов. Если мы не будем участвовать в обсуждении ИИ и не интегрируем его в практику, мы рискуем, что наши решения будут оставлены машинному интеллекту, а не просто будут информировать о них. Мы должны объединить усилия человека и ИИ для улучшения наших результатов.[6]
Грамотность в области ИИ среди специалистов по реабилитации
Грамотность в области ИИ — это важный навык для профессионалов и студентов в области реабилитации, который позволяет им эффективно понимать и использовать технологии искусственного интеллекта (ИИ)[7]. Область реабилитации постоянно развивается из-за растущего спроса на услуги реабилитации во всем мире. Где ИИ используется глобально, помогая в оценке неврологической функции и прогресса восстановления для пациентов после инсульта, предоставляя персонализированную обратную связь для реабилитационных упражнений, увеличивая доступность через виртуальную реальность и телереабилитацию, а также повышая эффективность диагностики и лечения для врачей и терапевтов, специалисты по реабилитации заполняют пробелы в этой области. Грамотность в области ИИ среди специалистов по реабилитации позволяет им критически оценивать онлайн-информацию о здоровье, помогая бороться с инфодемией, окружающей темы реабилитации[7].
Недопонимание использования ИИ в практике реабилитации
Существуют некоторые недопонимания в отношении использования ИИ в практике реабилитации[8].
- Некоторые люди считают, что ИИ заменит человеческих терапевтов, что может повредить качеству помощи пациентам. Однако это не так. ИИ – это инструмент, который помогает терапевтам предоставлять персонализированную обратную связь, отслеживать прогресс пациентов и делать вмешательства более эффективными.
- Кроме того, некоторые полагают, что внедрение ИИ слишком сложное и дорогое для реабилитации. Тем не менее, с развитием технологий, ИИ становится более доступным, недорогим и легче интегрируемым в существующие системы.
- ИИ ненадежен: это не так, поскольку системы ИИ разрабатываются и оцениваются с использованием строгих методов и стандартов, с участием многих заинтересованных сторон и с учетом этических соображений. Тем не менее, важно отметить, что ИИ требует более строгих процессов оценки, этических соображений, непрерывных исследований и разработок, а также участия всех заинтересованных сторон для обеспечения ответственной интеграции ИИ.[9].
- Системы ИИ также являются прозрачными и объяснимыми, что означает, что они могут предоставлять причины и доказательства для своих решений и действий.
Положение в странах с низким и средним доходом
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится трансформационной технологией в сфере здравоохранения, особенно в странах с низким и средним уровнем доходов (LMICs). Благодаря его потенциалу в решении постоянных проблем нехватки человеческих ресурсов, ограниченного доступа к качественным системам здравоохранения и инфекционных заболеваний, ИИ используется для разнообразных применений, включая диагностику, контроль болезней, обратную связь от пациентов и укрепление систем здравоохранения. Интеграция ИИ в LMICs ожидается оказать значительное влияние на предоставление медицинских услуг и здоровье населения, тем самым способствуя глобальной повестке по достижению всеобщего охвата здравоохранением[10][11].
В дополнение к диагностике заболеваний и предсказанию эпидемий, ИИ также демонстрирует большой потенциал в реабилитации в странах с низким и средним уровнем доходов (LMICs). Инструменты реабилитации на базе ИИ разрабатываются для помощи пациентам в восстановлении после травм, заболеваний и инвалидности[12]. Эти инструменты особенно полезны в регионах с нехваткой медицинских работников и ограниченным доступом к реабилитационным учреждениям[13]. Инструменты реабилитации на базе ИИ включают системы виртуальной реальности, носимые устройства и мобильные приложения, которые помогают пациентам выполнять упражнения и отслеживать их прогресс. Это может улучшить результаты лечения пациентов, снизить затраты на здравоохранение и повысить доступ к качественным услугам реабилитации в LMICs.
Ресурсы
Этика и управление искусственным интеллектом для здоровья: руководство по крупным многомодальным моделям доступно по ссылке ниже:
Ссылки
- ↑ Ramkumar PN, Luu BC, Haeberle HS, Karnuta JM, Nwachukwu BU, Williams RJ. Спортивная медицина и искусственный интеллект: введение. The American Journal of Sports Medicine. 2022 Мар;50(4):1166-74. Доступно:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33900125/ (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 Alsobhi M, Khan F, Chevidikunnan MF, Basuodan R, Shawli L, Neamatallah Z. Знания и отношения физиотерапевтов к приложениям искусственного интеллекта в здравоохранении и реабилитации: поперечное исследование. Journal of Medical Internet Research. 2022 Окт 20;24(10):e39565. Доступно:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9634519/ (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ Raghavendra U, Acharya UR, Adeli H. Техники искусственного интеллекта для автоматической диагностики неврологических нарушений. European neurology. 2020 Ноя 19;82(1-3):41-64. Доступно: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31743905/ (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ Segato A, Marzullo A, Calimeri F, De Momi E. Искусственный интеллект для мозга: систематический обзор. APL bioengineering. 2020 Дек 1;4(4). Доступно:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7556883/ (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ Fulk G. Искусственный интеллект и неврологическая физиотерапия. Journal of Neurologic Physical Therapy. 2023 Янв 1;47(1):1-2. Доступно:https://doaj.org/article/c7404c4f7fa0437db10c82a4a17524f0 (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ Rowe M, Nicholls DA, Shaw J. Как заменить физиотерапевта: искусственный интеллект и перераспределение опыта. Physiotherapy Theory and Practice. 2022 Ноя 18;38(13):2275-83. Доступно:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34081573/ (дата обращения 1.4.2024)
- ↑ 7.0 7.1 Khalil Kimiafar, Masoumeh Sarbaz, Seyyed Mohammad Tabatabaei, Kosar Ghaddaripouri, Mousavi A, Marziyeh Raei Mehneh, et al. Грамотность в области искусственного интеллекта среди медицинских работников и студентов: систематический обзор. Frontiers in health informatics. 2023 Ноя 11;12:168–8.
- ↑ Искусственный интеллект в медицине и физиотерапии. www.fsbpt.org.
- ↑ Davids J, Niklas Lidströmer, Hutan Ashrafian. Искусственный интеллект для физиотерапии и реабилитации. Springer eBooks. 2021 Янв 1;1–19.
- ↑ Alami H, Rivard L, Lehoux P, Hoffman SJ, Cadeddu SBM, Savoldelli M, et al. Искусственный интеллект в здравоохранении: основы для ответственного, устойчивого и инклюзивного инновационного развития в странах с низким и средним уровнем дохода. Globalization and Health. 2020 Июн 24;16(1).
- ↑ Sumner J, Lim HW, Chong LS, Bundele A, Mukhopadhyay A, Kayambu G. Искусственный интеллект в физической реабилитации: систематический обзор. Artificial Intelligence in Medicine. 2023 Дек 1;146:102693.
- ↑ Unlocking digital healthcare in lower- and middle-income countries | McKinsey. www.mckinsey.com.
- ↑ Bright T, Wallace S, Kuper H. Систематический обзор доступа к реабилитации для людей с ограниченными возможностями в странах с низким и средним уровнем дохода. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2018 Окт 2;15(10):2165.