Повысить рейтинг
Введите количество баллов которое хотите купить (100 балов = 2$)
*Каждый день, будет сниматься -10 баллов, чтобы поддерживать равные возможности и в рейтинге были наиболее активные психологи.
Присоединяйтесь к нам
Авторизация Регистрация
Авторизация
Логин:

Пароль:

Авторизация
Логин:

Пароль:

Укажите ваш E-mail
Подписаться

Как цифровые технологии помогут мозгу

Подписаться на автора Как цифровые технологии помогут мозгу
09 Декабря 2016 00:21:36
1241


В рамках деятельности Всемирного Экономического Форума (WEF) группа специалистов представила “The Digital Future of Brain Health” (Цифровое будущее здоровья мозга). Он посвящен перспективам развития цифровых технологий в исследовании мозга человека.
«Несмотря на существенные успехи последних десятилетий в сфере медицины и науки, понимание работы человеческого мозга (наиболее сложного органа нашего тела) остается одним из величайших вызовов, как и поиск решений для лечения нарушений работы мозга», - пишут авторы отчета.
В последние десятилетия во всем мире проводят нейробиологические исследования, которые стоят миллиарды долларов, а цель у них единая – разработать передовые технологии изучения мозга, - говорится в документе.
Авторы подчеркивают, что современные условия благоприятствуют такого рода исследованиям, ведь цифровые технологии заняли уверенную позицию в медицине. Например, современные технологии помогают накапливать огромный массив биологических данных, хранить и обрабатывать их с помощью передовых инструментов.
Например, десять лет назад секвенирование генома стоило $100 млн, а сейчас это можно сделать за тысячи долларов. Предполагается, что новые технологии прогнозирования с использованием большого массива данных помогут разработать методы прогностического анализа в сфере персонализированной медицины. Кроме того, медицина все больше смещается в область предотвращения заболевания, а не лечения, - говорится в отчете.
С учетом существующих тенденций внедрения цифровых технологий в медицину, авторы определили пять приоритетных направлений развития технологий, которые способны повлиять на лечение мозга и поддержку его здоровой деятельности.
 
Big Data
В связи со стремительным развитием технологий, секвенирование генома стало намного менее затратным мероприятием. Таким образом, ученые получили возможность накапливать огромный объем ценных данных. С одной стороны это хорошо, потому что дает возможность тщательно исследовать связь генетики с аутизмом, шизофренией, болезнью Альцгеймера. С другой стороны, вскоре перед исследователями встанет вопрос о хранении этого массива данных.
Несмотря на перспективу столкнуться с проблемой хранения информации, ученые инициируют все более масштабные исследования, и собирают все больше данных в попытке обнаружить генетические сигналы расстройств работы мозга.
Сбор такого массива данных стал возможным сравнительно недавно, - пишут авторы отчета. В основном благодаря развитию технологий получения и обработки генетической информации. Немаловажную роль здесь играет и возможность глобального сотрудничества ученых. Чтобы углубить понимание связи генетики и клинических проявлений, ученым требуется уточнить описание определенных симптомов, результатов лечения, физиологических особенностей и особенностей поведения в рамках того или иного заболевания.
Также в последнее десятилетие стали популярными технологии визуализации состояния мозга в случае болезни Альцгеймера, разного рода зависимостей, сотрясений, шизофрении. Ученые стремятся выделить биомаркеры, которые помогут предсказать риск возникновения различных расстройств работы мозга.
В обоих случаях – сборе информации по геномам и визуализации состояния мозга – особая роль отводится облачным технологиям. Они позволяют хранить большие массивы данных и дают возможность ученым всего мира пользоваться этими данными совместно.
 
Самообучение машин
Машинное обучение (самообучение машин) – раздел информатики, который описывает создание программ, способных учиться предсказывать прецеденты в рамках сложных данных. В последние годы возможности машинного обучения существенно увеличились. Применение этих возможностей разнообразно, оно включает прогнозы погоды, обнаружение мошенничества в финансовых транзакциях, предсказание вспышек заболеваний.
В области изучения мозга возможности машинного обучения могут применяться для обнаружения сигналов, указывающих на риск возникновения заболевания. Кроме того, благодаря машинному обучению существенно проще и эффективнее обрабатывать огромный массив биологических и поведенческих данных по пациенту, а в результате находить наилучший вариант лечения.
В таких случаях, как биполярно-аффективное расстройство, депрессия или психоз, алгоритмы машинного обучения позволят следить за состоянием пациента и предсказывать вероятное ухудшение.
Прочие технологии, связанные с машинным обучением, предполагают модернизацию программ распознавания речи (для более эффективного общения с пациентами) и медицинской визуализации.
Несмотря на позитивные тенденции внедрения искусственного интеллекта в медицину, существуют опасения, что компьютеризированный подход не сможет заменить человеческую экспертизу.
 
Непрерывное наблюдение
 
По общим оценкам в развитых странах около 50% пациентов с хроническими заболеваниями не получают необходимое лечение по той причине, что не способны следовать медицинским предписаниям, - пишут авторы отчета. Они также добавляют, что только в США миллиарды долларов уходят на лечение заболевания в связи с его повторным появлением, или на необязательное усиление лечения.
В этом случае на помощь могут прийти портативные мини-датчики, от фитнес-треккеров до мониторов и даже подкожных патчей, способных измерять химическое состояние тела пациента. Автоматически собранная информация может быть передана лечащему врачу, чтобы тот не прекращал наблюдение за состоянием пациента. Это тем более эффективно работает в случае пациентов с психическими расстройствами. Обычно врачи имеют возможность наблюдать таких пациентов только во время приема, а датчики предоставят картину динамики состояний.
 
Ориентация на потребителя
Люди во всем мире страдают от депрессий, зависимостей и разного рода психических заболеваний, но пытаются не афишировать свою болезнь. Они боятся общественного порицания, а иногда просто не способны заплатить за лечение.
Благодаря объединению цифровых технологий и человеческой экспертизы такие пациенты могут получить доступ к эффективному лечению, - говорится в отчете. Новые технологии помогут и в самоконтроле пациента, который получит возможность самостоятельно отслеживать состояние своего здоровья.
 
Открытая наука
Частные и государственные организации вкладывают деньги в нейробиологические исследования и организацию общедоступных хранилищ данных с результатами этих исследований. Так наука становится более открытой. Остается ответить на вопрос о том, как защитить частные данные в современных цифровых условиях.


Теги: нейробиология, наука, hi-tech, технологии, мозг, психиатрия, медицина
Понравилась статья? Расскажите друзьям:


Другие публикации автора:

Подписаться на новые комментарии к этой статье:
Подписаться



Топ публикаций
Трикстер – ловкач без головы. Трикстер – ловкач без головы. Как часто вы не делали что-то потому что знали, чт...
Наступить себе на горло. О заблокированных чувствах. Наступить себе на горло. О заблокированных чувствах. Мы относимся к себе так, как в детстве относились ...
Муж уехал в командировку (небольшая история о флирте и не только...) Муж уехал в командировку (небольшая история о флирте и не только...) Что значит флирт для женщины, чем он является для ...

Вы можете подписаться на новые публикации на сайте. Для этого нужно просто указать вашу почту.

Новое на форуме

Перейти на форум


Мы в соцсетях