Frost & Sullivan: AI трансформирует цифровые инструменты для патологов в больницах

Согласно новому отчету компании Frost & Sullivan, в настоящее время происходят значительные изменения в сфере технологий искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), поскольку акцент с фармацевтического сектора смещается в сторону решений для клинической диагностики в больницах и лабораториях.

Исследование, которое было посвящено оценке развития в ближайшие десять лет систем цифрового слайд-сканирования, решений для визуализации данных, хранилищ данных и т.д., свидетельствует о том, что для этих технологий (и тех, кто использует их) грядут изменения, поскольку новые решения начинают влиять на то, как и где используются цифровые инструменты.

По словам аналитиков Frost & Sullivan,

Как только системы на базе AI станут первичными и вторичными диагностическими инструментами, врачи смогут ускорить процесс получения диагноза и определять приоритетность критических случаев, а также улучшить общие результаты лечения пациентов. Однако для того, чтобы AI-инструменты стали быстрее проходить процесс сертификации и получения разрешения на использование для первичной диагностики в цифровой патологии, необходимо начать использовать параллельный рабочий процесс для демонстрации преимуществ диагноза с помощью искусственного интеллекта, одновременно накапливая данные, необходимые для улучшения работы алгоритмов AI.

Специалисты Frost & Sullivan также полагают, что уже в ближайшем будущем начнется широкое и более структурированное использование клинических наборов данных, принадлежащими крупным медицинским учреждениям, что принесет большую пользу для разработчиков технологий цифровой патологии. Они также прогнозируют расширение сотрудничества по мере того, как больницы, диагностические лаборатории и другие организации будут создавать большие массивы данных, позволяющие создавать новые решения, что, в свою очередь, позволит упростить процесс утверждения подобных решений.

В отчете утверждается, что получение одобрения регуляторов для технологий на базе искусственного интеллекта должно быть "главным приоритетом для компаний, специализирующихся на решениях на основе AI-технологий, так как методы диагностики с низким и средним уровнем риска могут существенно облегчить переход к созданию решений для основных клинических приложений в сегменте цифровой патологии".

По мнению аналитиков,

AI обладает потенциалом для анализа больших массивов данных и выявления закономерностей, которые могут улучшить результаты в области патологии. Эти технологии могут служить валидационным инструментом при анализе изображений для патологоанатомов и помочь обрабатывать больше слайдов за более короткие сроки.