ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ В МЕДИЦИНЕ: ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

АННОТАЦИЯ

В этой статье мы определим, что такое цифровая трансформация в целом и в системе здравоохранения, почему искусственный интеллект играет важную роль в процессах цифровой трансформации, рассмотрим некоторые распространенные проблемы и способы их решения. Проведенный анализ показал, что облачные технологии и рост биомедицинских данных приводит к увеличению применяемых методов искусственного интеллекта и машинного обучения в диагностике и мониторинге состояния пациента.

ABSTRACT

In this article we will define what digital transformation is in general and in the healthcare system, why artificial intelligence plays an important role in the processes of digital transformation, consider some common problems and ways to solve them. The analysis showed that cloud technologies and the growth of biomedical data leads to an increase in the methods of artificial intelligence and machine learning used in the diagnosis and monitoring of the patient's condition.

Ключевые слова: цифровизация, цифровая трансформация, технология, искусственный интеллект

Keywords: digitalization, digital transformation, technology, artificial intelligence

Цифровая трансформация стала ключевым компонентом современного бизнеса. Это всеобъемлющая революция, которая предполагает интеграцию цифровых технологий во все бизнес-процессы, операции и деятельность. Когда дело доходит до цифровой трансформации, технология является движущей силой всего процесса, а искусственный интеллект — это одна из технологий, которая играет жизненно важную роль на этом революционном этапе. Искусственный интеллект полностью изменил то, как мы работаем и живем, и его значение для цифровой трансформации невозможно переоценить. [1]

Целью данной статьи является обзор современного состояния медицинских цифровых решений для профилактики заболеваний, раннего выявления заболеваний, оптимизаций стратегий лечения и актуальности обучения цифровым компетенциям. Для реализации цели были поставлены следующие задачи: рассмотреть понятие цифровой трансформации в целом и в медицине, раскрыть важность искусственного интеллекта в применении цифровых решений, проблемы возникающих в процессе цифровой трансформации и их решения.

Что такое цифровая трансформация?

Цифровая трансформация относится к процессу интеграции технологий в бизнес-процессы, виды деятельности или операции для повышения общей эффективности и результативности организации. Идея цифровой трансформации заключается в использовании технологий для оптимизации бизнес-функций, внедрения новых бизнес-моделей и повышения качества обслуживания клиентов. Это фундаментальное изменение, которое приводит к появлению новых подходов к ведению бизнеса и затрагивает различные аспекты организации.

Цифровая трансформация в здравоохранении — это высокоэффективная стратегия, направленная на клиентоориентированность и изменение культуры в сторону использования высоких технологий. Внедрение современных информационных технологий в различные процессы медицинской отрасли называют цифровизацией медицины.

Целью цифровизации системы здравоохранения является создание максимально комфортных условий для работы медицинских специалистов, обеспечение их самыми передовыми технологиями. Однако, пациенты, осознающие эффективность современных информационных систем, все больше обеспокоены увеличением риска незащищенности персональной информации в цифровых базах данных. [4,6]

Внедрение цифровой трансформации в организациях позволяет эффективно управлять данными и совершенствовать процесс принятия решений. Основным преимуществом цифровой трансформации стал легкий доступ к информации, лучшая организация и отслеживание данных, а также усиление подотчетности во всех подразделениях. Таким образом, цифровая трансформация быстро становится критически важной для предприятий, стремящихся получить конкурентное преимущество в современном мире.

Цифровая трансформация здравоохранения — это создание принципиально новых лечебно-диагностических, управленческих, вспомогательных процессов, полностью основанных на цифровых платформах, а не на оцифрованном документообороте.

Почему искусственный интеллект важен в процессах цифровой трансформации?

Одной из наиболее значимых тенденций цифровой трансформации является использование искусственного интеллекта. Используя искусственный интеллект, организации могут легко и быстро обрабатывать огромные объемы данных. искусственный интеллект можно использовать для автоматизации процессов, получения информации о поведении клиентов, уменьшения человеческих ошибок и повышения общей производительности. Взрывному росту цифровой медицины способствуют новые решения в области искусственного интеллекта, сенсорики, робототехники, беспроводной связи, обработки и анализа информации, дополненной и виртуальной реальности. Ниже приведены некоторые причины, по которым искусственный интеллект необходим в процессах цифровой трансформации:

1. Улучшает анализ данных. ИИ может помочь компаниям извлекать ценную информацию и быстро проводить сложный анализ наборов данных. С помощью передовых алгоритмов системы искусственного интеллекта могут выявлять закономерности и корреляции, тем самым предоставляя информацию в режиме реального времени для принятия решений.

2. Улучшает обслуживание клиентов: с помощью систем искусственного интеллекта предприятия могут предоставлять клиентам более персонализированное и эффективное обслуживание. Например, чат-боты могут предлагать клиентам круглосуточное обслуживание, предоставлять индивидуальные решения и оптимизировать ответы.

3. Обеспечивает автоматизацию: искусственный интеллект позволяет автоматизировать процессы, позволяя организациям снизить потребность в человеческом вмешательстве, что повышает производительность и эффективность при одновременном снижении затрат.

4. Улучшение профилактического обслуживания. Искусственный интеллект произвел революцию в процессе обслуживания, предоставляя прогнозные данные, которые позволяют организациям предвидеть потенциальные проблемы до их возникновения.

Спрос на применение IT-решений возрос с увеличением доли больных с хроническими заболеваниями, потребностью обеспечить им постоянный мониторинг и длительный уход. Рост необходимости налаживания оперативной массовой помощи больным, в том числе в дистанционном формате, привела к смягчению нормативных ограничений, регулирующих использование отдельных технологий.

В медицине и здравоохранении широко применяются такие цифровые решения, как биосенсоры, электронные медицинские записи, телемедицина, приложения m-Health, роботизированная хирургия, ассистивные технологии, анализ медицинских изображений, системы поддержки решений. [7,12]

События, произошедшие за последние два года, усилили потребность людей в получении удаленных биомедицинских данных и обмене ими [15].  Во многих странах начинают все активнее поддерживать телемедицину для снижения рисков, связанных с распространением болезни. В глобальном масштабе спрос к телемедицинским услугам резко увеличился до 15-20 раз [9]. Если среди перечисленных выше решений в медицинских исследованиях широко применяются биосенсоры, электронные медицинские записи, телемедицина и m-Health, то, и самыми востребованными тоже являются они.  Но, не смотря на преимущества цифровой трансформации и искусственного интеллекта, существуют некоторые проблемы, связанные с принятием и внедрением этих технологий. Вот некоторые из проблем, возникающих в процессе цифровой трансформации: [8,10]

1. Сопротивление изменениям. Многим сотрудникам сложно адаптироваться к новым технологиям, что создает препятствия для их полномасштабного внедрения.

2. Отсутствие технических навыков. Отсутствие разрыва в уровне технической компетентности, необходимой для операций, управляемых искусственным интеллектом, что влияет на внедрение этих технологий.

3. Данные низкого качества. Эффективность искусственного интеллекта зависит от качества и количества доступных данных. Если данные неточны или неактуальны, это может привести к неправильному анализу и решениям.

4. Риск кибербезопасности: интеграция искусственного интеллекта и других цифровых технологий создает больше точек входа для хакеров, что приводит к нарушениям кибербезопасности.

Проблемы, связанные с цифровой трансформацией, могут быть решены с помощью следующих решений:

1. Надлежащее управление изменениями: важно обеспечить, чтобы все соответствующие заинтересованные стороны понимали и принимали участие в проекте цифровой трансформации. Команда управления должна обеспечить четкую коммуникацию и поддержку проекта на всех этапах.

2. Переподготовка и обучение. Организации должны активно инвестировать в обучение, и обучение своих сотрудников новым технологиям. Это поможет сократить разрыв в навыках и увеличить внедрение сотрудниками систем на основе искусственного интеллекта. В ходе развития системы e–Health повышаются цифровые компетенции не только врачей, специалистов технической помощи, населения республики, но и повышается уровень медицинской грамотности всего населения. Следует учитывать разницу между цифровыми компетенциями и профессиональными компетенциями, навыками использования цифровых технологий. Цифровые компетенции или «грамотность, в области электронного здравоохранения» описывает информированное и уверенное обращение с цифровой медицинской информацией [2,5].

3. Качество данных. Чтобы обеспечить точность данных, организации должны внедрить методы управления данными, такие как стандартизация создания, хранения и использования данных.

4. Меры кибербезопасности. Организации должны инвестировать в надежные меры кибербезопасности для защиты от рисков кибербезопасности. Среди прочего, это могут быть брандмауэры, системы шифрования и обнаружения вторжений.

Проблема защиты информации и защиты от нежелательной информации имеет небольшое количество научно-технических решений [10,11,14] и  большинство из них находится на начальной стадии разработки и внедрения. Следует отметить, что проблему хранения больших данных решают облачные хранилища. Для обеспечения безопасности цифровых медицинских данных вносятся изменения в сетевые протоколы обмена и применяется новое шифрование. Технология блокчейна анализирует архитектуру хранения медицинских данных и гарантирует, что данные не могут быть изменены и не поддаются отслеживанию [13].

Заключение. Технология искусственного интеллекта доказала свою эффективность в обеспечении успешных процессов цифровой трансформации благодаря своей способности анализировать огромные объемы данных и автоматизировать процессы. Его преимущества обширны и охватывают различные сектора, а это означает, что организации, которые рано внедрят искусственный интеллект, получат конкурентное преимущество на рынке [3,8]. Тем не менее, его внедрение не обошлось без проблем, особенно с сопротивлением персонала изменениям, проблемами качества данных, рисками кибербезопасности и другими. Однако организации могут преодолеть эти проблемы, приняв эффективные решения, такие как надлежащее управление изменениями, переподготовка и обучение, а также меры кибербезопасности. В заключение можно сказать, что искусственный интеллект является важным компонентом цифровой трансформации, и инвестиции в него позволяют предприятиям идти в ногу с быстрыми темпами технического прогресса, повышать производительность и, в конечном итоге, достигать своих целей в долгосрочной перспективе.

Список литературы:

1.  основных трендов в «новом здравоохранении» от Accenture.  EverCare. URL: https://evercare.ru/accenture-trends2016. Дата обращения: 19.08.2021.
2. Aulenkamp J., Mikuteit M., Löffler T., Schmidt J. Overview of dogotal health teaching courses in medical sducation in Germany in 2020. GMS J Med Educ. 2021; 38(4):Doc80. doi:10.3205/zma001476
3. Cheng X., Chen F., Xie D., Sun H., Huang C. Design of a Secure Medical Data Sharing Scheme Based on Blockchain. J Med Syst. 2020 Jan 8; 44(2):52. doi: 10.1007/s10916-019-1468-1.PMID: 31915982.
4. Maxsudov, V. G., Ermetov, E. Y., Sobirjonov, A. Z., Abdurazzoqov, J. T., & Zuparov, I. B. (2023). It technologies in modern medicine. Ministry of higher and secondary special education of the republic of uzbekistan ministry of healthcare tashkent medical academy, 151.
5. Proposing a Transactional Model of eHealth Literacy: Concept Analysis. J Med Internet Res. 2018; 20(10):e10175. DOI: 10.2196/10175.
6. Абдуганиева, Ш. Х., & Никонорова, М. Л. (2022). Цифровые решения в медицине. Крымский журнал экспериментальной и клинической медицины, 12(2), 73-85.
7. Абдуганиева, Ш. Х., & Нурматова, Ф. Б. (2017). Биомедицинская информатика. In Теоретические и практические проблемы развития современной науки (pp. 24-25).
8.  Азизов А. Цифровизация в здравоохранении: прозрачно, качественно, надежно. UZDAILY. 2021. 4 марта. URL: https://uzdaily.uz/ru/post/59394. Дата обращения: 11.09.2021
9. Искусственный интеллект (мировой рынок). TADVISER. Государство. Бизнес. ИТ. URL: https://clck.ru/YFn3z. Дата обращения: 18.09.2021
10. Касимов, М. М., & Сайдазимов, Ж. К. (2022). Прикладные аспекты преподавания информационных технологий в медицинском образовании. Scientific approach to the modern education system, 1(10), 111-114.
11.  Котенко И. В., Саенко И. Б, Браницкий А. А., Паращук И. Б., Гайфулина Д. А. Интеллектуальная система аналитической обработки цифрового сетевого контента для его защиты от нежелательной информации. Информатика и автоматизация. 2021. Том 20 No 4. Стр. 755-784. ISSN 2713-3192 (печ.) ISSN 2713-3206 (онлайн) www.ia.spcras.ru. DOI: 10.15622/ia.2021.20.4
12. Салохиддинова, Р., & Нурматова, Ф. Б. (2023). Электрическая стимуляция мозга нейростимуляторы. Intellectual education technological solutions and innovative digital tools, 2(18), 44-45.
13. Сетевые протоколы нового поколения. JETINFO. № 5-6 (306). 2021. URL: https://www. jetinfo.ru/setevye-protokoly-novogo-pokoleniya/Дата обращения: 19.09.2021
14. Фохт О. А. Применение KPI при информатизации медицинских организаций // Врач и информационные технологии. 2019. № 4. Стр.27-36.
15. Цифровая медицина в эпоху пандемии. Обзор. EverCare. URL: https://evercareru.turbopages.org/turbo/evercare.ru/s/news/cifrovayamedicina-v-pokhu-pandemii-obzor. Дата обращения: 19.08.2021.