Őszintén szólva, azt a jövőt éljük, amelyről néhány évvel ezelőtt mindannyian álmodtunk. Ha egy esemény vagy esemény pontos előrejelzése volt az egyik elsődleges szándékunk a technológiával évtizedekkel ezelőtt, valójában abban az időpontban vagyunk, amikor ez az elképzelés valósággá válik.
Ma az olyan kereskedelmi eszközök, mint az Apple Watches, pontosan megjósolják a szívrohamokat és a szívproblémákat, és előre figyelmeztetik a felhasználókat, hogy óvintézkedéseket tegyenek, vagy kapcsolatba léphessenek orvosaikkal. A növényt pusztító vírusos betegség ellenére teljesen a technológia és annak fejlődése miatt tudtuk gyorsan feltörni és kifejleszteni az oltást.
A egészségügyi az iparnak óriási haszna van a technológiából - különösen a mesterséges intelligenciából. Ebben a bejegyzésben részletesen megvizsgáljuk, hogy a mesterséges intelligencia hogyan alakítja az egészségtechnika jövőjét, előnyeit, valamint az AI hatékony megvalósításával kapcsolatos korlátokat a kórházakban, diagnosztikai központokban és más egészségügyi központokban.
Mennyire releváns a mesterséges intelligencia az egészségügy számára?
Az AI lényege, hogy úgy teljesítsen, ahogy az ember soha. A mai fejlett rendszerek igazán gyorsan végezhetnek kivételes számításokat, lehetővé téve a kutatók és az egészségügyi szakemberek számára, hogy kiaknázzák a technológia lehetőségeit kutatási és fejlesztési célokra. Ezenkívül az AI előíró és előrejelző képességekkel is rendelkezik, amelyek lehetővé teszik az érintettek számára, hogy pontos, releváns és leghatékonyabb döntéseket hozzanak.
Az AI azonban nagyon általános kifejezés. Annak érdekében, hogy világosan megértsük, mennyire releváns az AI, osszuk szét különböző szárnyakra, és értsük meg mindegyiknek a különböző egészségügyi szegmensekkel kapcsolatos relevanciáját.
Gépi tanulás, mélytanulás és neurális hálózatok
A gépek tanulásra késztetése és a feladatok önálló végrehajtásának folyamata, a gépi tanulás és a hozzá kapcsolódó technológiák felhasználhatók gyógyszerkombinációk szimulációinak futtatására és precíz egészségügyi kezelések biztosítására.
Az öröklődő betegség kialakulásának előrejelzésétől az egyéneken át a pontos eredmények eléréséig a gyógyszerek hatékonyságát illetően az emberi szervezetben, a gépi tanulás, a mély tanulás és az ideghálózatok alkalmazhatók olyan fogalmak és témák kidolgozására, amelyek jelenleg nem érhetők el.
NLP
Rövidítve: Természetes nyelvi feldolgozás, ennek minden köze a beszéd és a szöveg feldolgozásához. Az AI modulokat a beszéd és a szöveg feldolgozására és elemzésére használják érzelmek, fordítások, beszéd-szöveg, és fordítva, stb. Az NLP egyik kiemelkedő módja az egészségügy szempontjából releváns: strukturálatlan egészségügyi adatok, például jelentések, folyóiratok, EHR -k, sőt tudományos dokumentumok tömegeit képes feldolgozni és feldolgozni, és a következtetéseket vizualizálni.
Robotok
Ami inkább úgy hangzik, mint a raktárakban és gyárakban való telepítés, valójában az egészségügyi központokba is be van építve. A fejlett fizikai robotok segítik a mai sebészeket precíziós nehéz invazív műtétek elvégzésében. Az emberi test érzékeny szerveiben, például a gerincvelőben, a prosztatában, a nyakban és az agyban végzett műtéteket ma fizikai robotok segítségével végzik.
Dél-Afrika
Az RPA a robotizált folyamat -automatizálást jelenti, ahol az egészségügyi központokban és kórházakban a legtöbb redundáns feladat végrehajtása automatizált. Ez olyan egyszerű lehet, mint a kiküldés kinevezési értesítések vagy emlékeztetők az ügyfeleknek, vagy olyan bonyolult, mint a betegek számlázásának frissítése vagy az adatok strukturálatlan forrásokból történő kinyerése.
AI-központú használati esetek az egészségügyben
Annak érdekében, hogy egyszerű elképzelést adhasson arról, hogy az egészségügyi láncok milyen gyorsan valósítják meg a mesterséges intelligenciát rendszereikben és munkafolyamataikban, értse meg, hogy a mesterséges intelligencia piaci értéke várhatóan összetett ütemben nő. 41.8% a következő 7 évben. A piaci érték 6.7 -ban 2020 milliárd dollár körül volt.
Ez csak azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazása az egészségügyben csak növekszik. De mik ezek? Találjuk ki.
- Az AI -t a gépek és az emberi agy közötti interfész fejlesztésében használják. Ami az egészségügyi ellátást illeti, ez a rendszer a stroke, az ALS, a bezárt szindróma vagy más visszafordíthatatlan neurológiai rendellenességekben szenvedő betegek életminőségének javítását célozza. Ilyen rendszerekkel vagy segédeszközökkel a betegek jobban tudnak reagálni és kommunikálni.
- A jelenlegi radiológiai eszközök megkövetelik a diagnózishoz szükséges fizikai minta szükségességét. Az AI megvalósításokkal azonban olyan fejlett radiológiai eszközöket fejlesztenek ki, amelyek képesek megjósolni vagy feldolgozni a biopsziákból és más diagnosztikai entitásokból származó mintákat a pontos információk érdekében.
- Függetlenül az egészségügyi fejlődéstől, a világnak még mindig vannak olyan szegletei, amelyek még nem látják és nem tapasztalják meg az alapellátást és annak előnyeit. A mesterséges intelligencia beépítése segíthet az egészségügyi intézmények ilyen régiókba történő eljuttatásában, és segíthet az ott élő emberek életének és életmódjának emelésében.
- Az AI szerepe az onkológiában kulcsfontosságú és egyben fenomenális. A kifinomult gépi tanulási algoritmusok segíthetnek a kutatóknak pontosan megjósolni a rosszindulatú daganat megjelenését, vagy azt az időt, amikor egy jóindulatú daganat rosszindulatúvá válhat. Megelőző szempontból az AI -t az ellenőrzőpont -gátlók tanulmányozásában és fejlesztésében is használják. Az onkológiát az AI segítségével széles körben tanulmányozzák, hogy több adatot és célorientált döntést hozzanak a diagnózishoz és a kezelésekhez.
- A mesterséges mesterséges intelligenciát a hamisított gyógyszerek járványának nyomon követésére és kezelésére is használják, és lehetővé teszik a betegek számára, hogy biztosak legyenek a naponta fogyasztott gyógyszerek hitelességében.
Csomagolta
Bár ez egy izgalmas szakasz az egészségügy fejlődésében, rengeteg kihívás van a tér korlátaiban. Az AI megvalósítása nem olyan egyszerű, mint amilyennek hangzik. Futurisztikus és ambiciózus, igen!
Beépítése azonban bonyolult is. Vannak olyan aggályok, mint az adatok interoperabilitása, biztonsága, fejlett protokollok, szabványok és megfelelőségek, az adatok azonosítása, és több. A kihívások nem csak akkor kezdődnek, amikor úgy dönt, hogy mesterséges intelligenciával meghajtott rendszert fejleszt egészségügyi megoldás mivel tonna egészségügyi adatra lenne szüksége az AI modulok képzéséhez.
Ilyenek a megbízható cégek medve jöjjön a képbe. Úttörők vagyunk AI képzési adatok olyan kifinomult egészségügyi rendszerek kifejlesztésére, amelyeket világszerte különböző célokra használnának. Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan szerezheti be AI képzési adatait a projekthez, elérje nekünk ma.
