Според данни на Markets and Markets от 86.9 милиарда долара през 2022 г. пазара на изкуствен интелект (AI) се очаква да достигне 407 милиарда до 2027 г. Средният годишен темп на растеж също е впечатляващ - 36.2%, което в най-голяма степен е продиктувано от нарастващия обем големи данни, все повечето облачни приложения и услуги и увеличаването на търсенето на интелигентни виртуални асистенти
"В момента роботиката претърпява значителни промени, благодарение на AI и негови импликации като компютърно зрение и машинно обучение. Бизнесът започна да мисли за напълно автономни роботи, които могат да наблюдават, възприемат и взаимодействат с околната среда, за да запази позициите си на глобалния пазар. Индустриите търсят надеждни и квалифицирани технологични партньори, тъй като продължават технологичната си трансформация. Моделите за дълбочинно обучение анализират огромни количества данни, включително изображения, текстове и звуци, именно чрез използване на изкуствени невронни мрежи", обясняват анализаторите.
Наред със сектори като металообработка, авиация, селско стопанство и енергетика, здравеопазването е една от сферите, в които AI изключително бързо навлиза, променяйки я изоснови.
AI в здравеопазването
Изкуственият интелект (AI) намира приложение в целия спектър от услуги и процеси в здравеопазването - от администрацията до взаимодействието с пациентите и медицинските изследвания, диагностиката и лечението. Машинно обучение (ML), големи и често неструктурирани масиви от данни, усъвършенствани сензори, обработка на естествен език и роботизация се използват във все повече подсектори на здравеопазването. И въпреки че внедряването на AI в здравеопазването реално сега започва, то бързо се превръща в основен фокус за организациите. Според Gartner глобалните ИТ разходи в сферата на здравеопазването за 2021 г. са над 140 милиарда долара, като предприятията посочват AI и роботизираната автоматизация на процесите (RPA) като свои водещи приоритети в това отношение.
Ето няколко сфери, в които AI може да подобри функционирането на една здравна организация:
Администрация
Специалистите изчисляват административните разходи на 15-25% от общите в сферата на здравеопазването. Това превръща инструментите за подобряване и рационализиране на административните процеси в особено ценни както за доставчици на здравни услуги, така и за пациенти и застрахователи. В същото време на пазара се появяват все повече такива, базирани на AI, които предлагат много по-високо ниво на оптимизация на процесите в администрацията, отколкото техните предшественици.
Изследвания

По отношение на медицинските изследвания AI също може да има множество приложения. Възможностите варират от откриване на нови лекарства до клинични изпитвания. Така например преди няколко месеца AI успява да анализира клетъчни изображения, за да разбере кои лекарства са най-ефективни за пациенти с невродегенеративни заболявания. Използването на технологията е била задължителна - невроните променят формата си, когато реагират положително на различни лечения, но се оказва, че конвенционалните компютри са твърде бавни, за да регистрират това.
Обучения
AI може също така да промени начина, по който студентите по медицина получават знанията си. Дори към днешна дата редица образователни организации в САЩ и Обединеното кралство вече използват базирани на AI "дигитални пациенти", улеснявайки виртуалното и дистанционното обучение. Този подход беше особено полезен, когато пандемията от COVID-19 спря свободното придвижване и събиране на хора.
Ангажираност с пациента
AI намира своята роля и при директната подкрепа на пациентите. Болниците често използват чатботове с изкуствен интелект за регистрация на пациенти и по-бързо предоставяне на информация.
Анализи показват например, че повече от половината пациенти не приемат лекарствата си, както им е предписано. Затова и някои платформи използват интелигентни алгоритми, които показват на здравните специалисти с кои пациенти трябва да се ангажират по-сериозно и през какви канали. Съществуват и чатботове, чиято цел е да напомнят кога трябва да бъде прието определено лекарство.
Телемедицина и диагностика

Телемедицината под формата на виртуални посещения при лекар става все по-често срещана услуга дори след края на пандемията от COVID-19. AI поддържа различни форми на дистанционна медицина, включително платформи за наблюдение и предупреждения при високорискови промени в здравословното състояние.
Технологията също така се използва за диагностика в самите здравни центрове. Тя не само позволява откриването на рак на гърдата в ранен стадий, но и посочва вероятността пациентът да се разболее впоследствие.
Някои приложения на AI в здравеопазването откриват и психически заболявания. Изследователите вече използват различни алгоритми за идентифициране на депресия на база глас и сканирне на поведението в социалните мрежи.
Хирургия
Приложенията с изкуствен интелект в здравеопазването включват хирургически роботи, които са все по-често срещани в операционните зали. Много от тях са минимално инвазивни и често постигат резултати, превъзхождащи тези на нероботизираните интервенции. Те, разбира се, няма как да заменят хирургическия опит на хората, но могат да работят като техни партньори, прецизирайки хирургичните процедури и повишавайки процента на успешни интервенции.
Според данни на Markets and Markets от 86.9 милиарда долара през 2022 г. пазара на изкуствен интелект (AI) се очаква да достигне 407 милиарда до 2027 г. Средният годишен темп на растеж също е впечатляващ - 36.2%, което в най-голяма степен е продиктувано от нарастващия обем големи данни, все повечето облачни приложения и услуги и увеличаването на търсенето на интелигентни виртуални асистенти
"В момента роботиката претърпява значителни промени, благодарение на AI и негови импликации като компютърно зрение и машинно обучение. Бизнесът започна да мисли за напълно автономни роботи, които могат да наблюдават, възприемат и взаимодействат с околната среда, за да запази позициите си на глобалния пазар. Индустриите търсят надеждни и квалифицирани технологични партньори, тъй като продължават технологичната си трансформация. Моделите за дълбочинно обучение анализират огромни количества данни, включително изображения, текстове и звуци, именно чрез използване на изкуствени невронни мрежи", обясняват анализаторите.