Az egészségügyi ágazat mindig profitált a technológiai fejlődésből és kínálatukból. A szívritmus-szabályozótól és az X-Rays-től az elektronikus CPR-ig és sok másig az egészségügy a technológia szerepének köszönhetően hatalmas értéket tudott hozzáadni a társadalomhoz és annak fejlődéséhez. A fejlődés ezen szakaszában az előrelépést a mesterséges intelligencia (AI) és az ahhoz kapcsolódó technológiák, például a gépi tanulás, a mély tanulás, NLP, És így tovább.
Az elképzelhetőnél több módon az AI és a gépi tanulás koncepciói segítenek az orvosoknak és sebészeknek zökkenőmentesen megmenteni az értékes életeket, felismerni a betegségeket és aggodalmakat még az advent előtt, jobban kezelni a betegeket, hatékonyabban részt venni a gyógyulási folyamatukban és így tovább. A mesterséges intelligencián alapuló megoldások és a gépi tanulási modellek révén a szervezetek világszerte jobban tudják ellátni az embereket az egészségügyi ellátással.
De pontosan hogyan hat ez a két technológia a kórházakra és az egészségügyi szolgáltatókra? Melyek a valós esetek kézzelfogható alkalmazásai, amelyek elkerülhetetlenné teszik őket? Nos, találjuk ki.
A gépi tanulás szerepe az egészségügyben
Az avatatlanok számára a gépi tanulás az AI egy részhalmaza, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy önállóan tanulják meg a fogalmakat, dolgozzák fel az adatokat és nyújtsák a kívánt eredményeket. A különböző tanulási technikák, például a felügyelet nélküli, felügyelt tanulás stb. Révén a gépi tanulási modellek megtanulják feldolgozni az adatokat feltételek és záradékok révén, és eredményeket érnek el. Így ideálisak az előíró és prediktív felismerések kidolgozásához.
Ezek a felismerések óriási segítséget nyújtanak az egészségügyi ellátás szervezeti és adminisztratív oldalán, mint például a betegek és ágyak kezelése, a távfelügyelet, a kinevezések kezelése, a szolgálati beosztások létrehozása stb. Naponta az egészségügyi szakemberek idejük 25% -át olyan felesleges feladatokra fordítják, mint például iratkezelés és frissítés, valamint a kárigények feldolgozása, ami megakadályozza őket abban, hogy szükség szerint egészségügyi szolgáltatást nyújtsanak.
A gépi tanulási modellek megvalósítása automatizálást eredményezhet, és megszüntetheti az emberi beavatkozást olyan helyeken, ahol a legkevésbé szükséges. Ezenkívül a gépi tanulás segít a betegek elkötelezettségének és helyreállításának optimalizálásában is, mivel időben figyelmeztetéseket és értesítéseket küld a betegeknek a gyógyszereikről, találkozókról, jelentések gyűjtéséről és egyebekről.
Ezen adminisztratív előnyök mellett a gépi tanulásnak más gyakorlati előnyei is vannak egészségügyi. Vizsgáljuk meg, mik ezek.
A gépi tanulás valós alkalmazásai
Betegségek felismerése és hatékony diagnosztizálása
A gépi tanulás egyik legfontosabb felhasználási esete az egészségügyben a betegségek korai felismerésében és hatékony diagnosztizálásában rejlik. Az olyan aggályokat, mint az örökletes és genetikai rendellenességek, valamint bizonyos típusú rákos megbetegedések korai szakaszában nehéz azonosítani, de jól képzett gépi tanulási megoldásokkal pontosan felismerhetők.
Az ilyen modellek évekig tartó képzésen esnek át a számítógépes látás és más adatkészletek alapján. Képzettek arra, hogy észrevegyék a legkisebb rendellenességeket is az emberi testben vagy szervben, hogy értesítést küldjenek további elemzéshez. Jó példa erre a használati esetre az IBM Watson Genomic, amelynek genomvezérelt szekvenálási modellje a kognitív számítástechnika segítségével gyorsabb és hatékonyabb módszereket kínál az aggodalmak diagnosztizálására.
Az egészségügyi nyilvántartások hatékony kezelése
A fejlődés ellenére az elektronikus egészségügyi nyilvántartások karbantartása továbbra is aggasztó probléma az egészségügyi ágazatban. Bár igaz, hogy sokkal egyszerűbbé vált, mint amit korábban közösen használtunk, az egészségügyi adatok továbbra is mindenhol megtalálhatók.
Ez meglehetősen ironikus, mert az egészségügyi nyilvántartásokat központosítani és áramvonalasítani kell (ne felejtsük el az átjárhatóságot is). Sok fontos részlet azonban hiányzik a nyilvántartásból, vagy zárolva van, vagy rossz. A gépi tanulás hatása azonban mindezt megváltoztatja, mivel a MathWorks és a Google projektjei a kézírás -felismerési technológiák révén segítenek akár az offline rekordok automatikus frissítésében. Ez biztosítja, hogy az egészségügyi szakemberek a vertikális területeken időben hozzáférjenek a betegek adataihoz, hogy elvégezhessék munkájukat.
Cukorbetegség észlelése
Az olyan betegséggel, mint a cukorbetegség, az a probléma, hogy sok embernek hosszú ideig fennáll, anélkül, hogy bármilyen tünetet tapasztalna. Tehát, amikor először tapasztalják meg a cukorbetegség tüneteit és hatásait, már elég késő van. Az ilyen eseteket azonban gépi tanulási modellekkel meg lehetne előzni.
Egy olyan algoritmusokra épülő rendszer, mint a Naive Bayes, a KNN, a Döntési fa és még sok más, felhasználható az egészségügyi adatok feldolgozására és a cukorbetegség kialakulásának előrejelzésére az egyén életkorából, életmódválasztásából, étrendjéből, súlyából és egyéb fontos részleteiből. Ugyanezek az algoritmusok használhatók a májbetegségek pontos kimutatására is.
Viselkedés módosítása
Az egészségügy túlmutat a betegségek és betegségek kezelésén. Az általános jólétről szól. Gyakran mi emberek többet elárulunk magunkról és arról, hogy mit élünk át testi gesztusainkkal, testtartásainkkal és általános viselkedésünkkel. A gépi tanulás által vezérelt modellek most segíthetnek nekünk az ilyen tudatalatti és akaratlan cselekvések azonosításában és a szükséges életmódbeli változtatásokban. Ez olyan egyszerű lehet, mint a hordható eszközök, amelyek azt javasolják, hogy mozgassa a testét hosszabb tétlen idő után, vagy olyan alkalmazások, amelyek arra kérik, hogy korrigálja a testtartását.
Új gyógyszerek és gyógyszerek felfedezése
Sok súlyos egészségügyi betegség még mindig nem gyógyítható. Míg az egyik oldalon azonnal életveszélyes aggodalmak vannak, mint például a rák és az AIDS, vannak olyan krónikus betegségek is, amelyek egész életükben felfalhatják az egyéneket, mint például az autoimmun betegségek és a neurológiai rendellenességek.
A gépi tanulás rendkívül sokat segít a szervezeteknek és a gyógyszergyártóknak abban, hogy gyorsabban és hatékonyabban találjanak ki gyógyszereket a főbb betegségekre. Szimulált klinikai vizsgálatok, szekvenálás és mintaérzékelés révén a vállalatok most már képesek gyorsítani kísérleti és megfigyelési folyamataikat. A hagyományos orvoslással párhuzamosan számos szokatlan terápiát és gyógymódot fejlesztenek ki gépi tanulás segítségével.
Csomagolta
A gépi tanulás jelentősen lerövidíti azt az időt, amely nekünk, embereknek az evolúció következő fázisához szükséges. Most gyorsabban haladunk előre, mint ahogy ide jutottunk. Több használati esettel, kísérlettel és alkalmazással megbeszélhetjük, hogyan gyógyították meg a rákot, vagy hogyan kerülhette el a pusztító járványt egy egyszerű okostelefonos alkalmazás miatt az elkövetkező években. AI in Egészségügy forradalmasítja az orvosi iparágat.
