Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) славится тем, что предлагает бесплатное медицинское обслуживание всем гражданам Великобритании. Несмотря на это, охват населения некоторыми услугами остается низким, особенно в некоторых этнических демографических группах.
Британское правительство потратило много лет, пытаясь уменьшить такое неравенство, и теперь оно исследует, как искусственный интеллект (ИИ) может помочь преодолеть этот разрыв. Для этих целей существует NHSx – лаборатория искусственного интеллекта и фонд здравоохранения в NHS, а ее миссия: «сделать так, чтобы пациенты NHS были одними из первых в мире, кто получит выгоду от ведущего ИИ”, и «быть ответственными за то, чтобы эти технологии не усугубляли существующее неравенство в области здравоохранения».
В рамках этих усилий NHSx недавно определила четыре проекта с искусственным интеллектом, которые должны получить дополнительные инвестиции.
Поощрение тестирования на ВИЧ с помощью чат-ботов
Этнические меньшинства в Великобритании, как правило, неохотно проходят тестирование на инфекции, передающиеся половым путем (ИППП), такие как СПИД. В результате эти инфекции распространяются дальше и быстрее внутри этих демографических групп.
Вестминстерский университет в настоящее время разрабатывает чат-бота на базе искусственного интеллекта для общения с людьми, которые рискуют заразиться ИППП. Чат-боты будут давать советы и поощрять людей проходить тестирование на инфекции. Они также будут собирать данные, которые позволят исследователям создавать новые чат-боты, адаптированные к конкретным потребностям этнических меньшинств.
Защита здоровья матери и ребенка
Этнические меньшинства в Великобритании, как правило, непропорционально страдают от инцидентов, связанных с беременностью, которые ставят под угрозу здоровье матери и ребенка. Исследователи из Университета Лафборо используют искусственный интеллект для автоматического анализа огромных объемов данных, собранных от беременных женщин по линии NHS.
Ожидается, что такой анализ поможет медицинским работникам понять, как ряд причинных факторов сочетаются, взаимодействуют и приводят к проблемам материнства. Это облегчит разработку целенаправленных и более эффективных мероприятий для этих групп в целях снижения показателей младенческой смертности и детских болезней.
Повышение эффективности выявления диабета
У NHS уже есть успешная программа для выявления диабета с помощью ретинопатии – сканирования глазного яблока пациента, которое выявляет повреждения, вызванные этим заболеванием. Однако существуют опасения, что система анализа изображений может быть неточной для всех пациентов.
Исследователи из Больницы Святого Георгия, Лондонского университета и офтальмологической больницы Мурфилдс усовершенствуют и оптимизируют алгоритмы искусственного интеллекта, используемые для анализа изображений ретинопатии. Сделав системы искусственного интеллекта более точными, лечение диабета улучшится во всех этнических группах.
Обеспечение этичной обработки данных
Системы искусственного интеллекта хороши ровно настолько, насколько хороши наборы данных, на которых они построены. Если эти наборы данных не содержат достаточной информации об этнических меньшинствах, система искусственного интеллекта не будет работать в разных демографических группах.
Фонду университетских больниц Бирмингема (UHB NHS Foundation Trust) было поручено помочь разработать набор стандартов, обеспечивающих этичность, инклюзивность и эффективность наборов данных ИИ. Это означает, что все системы искусственного интеллекта, созданные NHS, будут лучше обслуживать пациентов Великобритании.
Многие из наиболее интересных примеров применения искусственного интеллекта находятся в секторе здравоохранения. И из этих новых проектов ясно, что NHS использует самые современные технологии для улучшения результатов здравоохранения в Великобритании.
