#ИИ #Аналитика #Здравоохранение
К 2030 году ИИ внесет в мировую экономику $15,7 триллиона — эта огромная сумма равна объему текущего производства Китая и Индии вместе взятых (исследование PwC http://smbx.me/BWrlV)
Из всех областей экономики, влияние ИИ на медицину обещает стать наиболее революционным, так как затронет всех участников: медицинских работников, администрацию лечебных учреждений, пациентов и страховые компании. К 2021 году инвестиции государства и частного сектора в ИИ для здравоохранения достигнут более $6,5 млрд. (Данные BGV http://smbx.me/rjVeY)
Одним из самых ценных и распространенных приложений ИИ в медицине уже сегодня является сбор и анализ информации о пациентах из медицинских карт и анамнеза. Вместе с тем, на пути внедрения новых технологий встают многочисленные трудности и подчас непреодолимые барьеры. Основными препятствиями, замедляющими внедрение ИИ, являются недостаток вычислительных мощностей и отсутствие качественных данных для обучения алгоритмов, и самое главное – неготовность индустрии и даже страх населения.
Если хотя бы четверть населения согласилась, чтобы система ИИ в поликлиниках знала о них больше любого врача, внедрение ИИ было бы не остановить, ведь непосредственно решения уже разработаны.
К 2030 году ИИ внесет в мировую экономику $15,7 триллиона — эта огромная сумма равна объему текущего производства Китая и Индии вместе взятых (исследование PwC http://smbx.me/BWrlV)
Из всех областей экономики, влияние ИИ на медицину обещает стать наиболее революционным, так как затронет всех участников: медицинских работников, администрацию лечебных учреждений, пациентов и страховые компании. К 2021 году инвестиции государства и частного сектора в ИИ для здравоохранения достигнут более $6,5 млрд. (Данные BGV http://smbx.me/rjVeY)
Одним из самых ценных и распространенных приложений ИИ в медицине уже сегодня является сбор и анализ информации о пациентах из медицинских карт и анамнеза. Вместе с тем, на пути внедрения новых технологий встают многочисленные трудности и подчас непреодолимые барьеры. Основными препятствиями, замедляющими внедрение ИИ, являются недостаток вычислительных мощностей и отсутствие качественных данных для обучения алгоритмов, и самое главное – неготовность индустрии и даже страх населения.
Если хотя бы четверть населения согласилась, чтобы система ИИ в поликлиниках знала о них больше любого врача, внедрение ИИ было бы не остановить, ведь непосредственно решения уже разработаны.