Mi lenne, ha azt mondanánk, hogy amikor legközelebb szelfit készít, az okostelefonja azt jósolja, hogy a következő napokban valószínűleg pattanások alakulnak ki? Érdekesen hangzik, igaz? Nos, erre mindannyian együtt haladunk.
A technológiai világ tele van ambíciókkal. Ötleteink, újításaink és céljaink révén társadalomként haladunk előre. Ez különösen igaz a fejlődésére egészségügyi AI, ahol a legsúlyosabb aggodalmak közül néhányat megoldanak és orvosolnak a technológia segítségével.
Ma a gépi tanulási modellek bevezetésének küszöbén állunk, amelyek pontosan meg tudják jósolni az örökletes betegségek megjelenését és azt az időt, amikor a daganat rákos lesz. Dolgozunk prototípusokon robotsebészek számára, és VR-képes képzőközpontokban orvosok számára. Még működési szinten is optimalizáltuk az ágy- és betegkezelést, a távellátást, a gyógyszerek kiadását, és több, valamint automatizált tonna redundáns feladatot automatizáltunk AI-alapú rendszereken keresztül.
Miközben továbbra is az egészségügyi ellátás jobb módjairól álmodozunk, vizsgáljuk meg és értsük meg az egészségügy fejlődésének néhány kulcsfontosságú aspektusát, valamint azt, hogy a technológia, különösen az adattudomány és szárnyai, hogyan segítik ezt a fenomenális növekedést.
Ez a bejegyzés célja, hogy rávilágítson az adatok jelentőségére az egészségügyi rendszerek és modulok fejlesztésében, néhány kiemelkedő használati esetre és a folyamatból adódó kihívásokra.
Az adatok fontossága az egészségügyi AI -ban
Mielőtt elkezdenénk megérteni az AI néhány összetettebb használati esetét és megvalósítását, vegyük észre, hogy a telefonon található átlagos egészségügyi és fitneszalkalmazásokat AI -modulok táplálják. Éveken át tartó képzésen estek át, hogy pontosan elemezzék, előírhassák és következtethessenek az Ön adataira, és vizualizálhassák azokat.
Ez lehet az Ön mHealth alkalmazása, amely lehetővé teszi, hogy gyakorlatilag konzultációt kérjen egy orvostól, vagy időpontot foglaljon náluk, vagy egy olyan alkalmazást, amely tüneteit és jólétét alapul véve lekéri a valószínű egészségügyi problémák eredményeit, az AI ma minden egészségügyi alkalmazásba beágyazott.
Méretezze tovább ezt a követelményt, és fejlett rendszerei lesznek adatokat igényelnek több forrásból, például számítógépes látásból, elektronikus egészségügyi nyilvántartásokból stb. bonyolult feladatok elvégzéséhez. Emlékezzünk az onkológia által korábban említett áttörésekre, az ilyen megoldások nagy mennyiségű környezeti adatot igényelnek a pontos eredmények eléréséhez. Ezért, annotátorok és a szakértőknek kell forrás dátum a szkennelésekből és jelentésekből, például röntgen, MRI, CT, stb.
Az egészségügyi szakembereknek azon kell dolgozniuk, hogy azonosítsák a különböző aggodalmakat és eseteket, és címkézzék azokat, hogy a gépek jobban megértsék és pontosabb eredményeket dolgozhassanak fel. Tehát minden eredmény, diagnózis és kezelési terv az adatokból és azok pontos feldolgozásából ered.
Mivel az adatok az egészségügy középpontjában állnak, ismerjük el, hogy az adatok megnyitják az utat az egészségesebb holnap felé.
AI használati esetek az egészségügyben
- Míg a sebészeti eljárások és műszerek fejlődéséről beszélünk, a jelenlegi AI rendszerek előírják, hogy műtétekre van szükség. Az adatok aprólékos feldolgozása révén a rendszerek szimulálni tudják az eseteket, és megoszthatják egymással, hogy gyógyszerekkel és életmódbeli változtatásokkal orvosolhatók -e az aggodalmak.
- Az AI a vírusos betegségek diagnosztizálásában is segít genomikusan szekvenált kórokozók és profilalkotás révén.
- Virtuális ápolókat és asszisztenseket is fejlesztenek, hogy segítsék a betegellátást és a hitelfelvételi támogatást a gyógyulási folyamatukban. A járványok idején, amikor a betegek száma magas, a virtuális ápolónők segíthetnek a szervezeteknek csökkenteni a működési költségeket, és egyidejűleg felajánlani a betegek igényelt ellátását. Ezeket a digitális nővéreket kiképezik arra, hogy végrehajtsák az alapvető feladatokat, amelyekre az emberek képzettek.
- Számos neurológiai és autoimmun betegséget, amelyeket soha nem lehet gyógyítani vagy visszafordítani, előre meg lehetett jósolni az AI és a gépi tanulási modellek segítségével. A demencia, az Alzheimer -kór, a Parkinson -kór és még sok más kiküszöbölhető.
- Személyre szabott kezelési tervek és gyógyszerek is lehetségesek AI -val és hozzáféréssel választrónikus egészségügyi nyilvántartások. A páciens egészségi állapotának, allergiájának, kémiai kompatibilitásának és egyebeinek ismeretében a gépek hatékony gyógyszereket javasolhatnak.
- Az új gyógyszerek felfedezése gyorsítható a szimulált klinikai vizsgálatok révén is.
Kihívások az AI megoldások fejlesztésében az egészségügy számára
Függetlenül attól, hogy milyen iparágban valósítják meg a mesterséges intelligenciát, néhány kihívás továbbra is kiemelkedő és általános. Ez igaz az egészségügyre is. Hogy gyors ötletet adjunk, íme néhány leggyakoribb kihívás, amely korlátozza az AI fejlődését az egészségügyben:
- A következetes generáció egészségügyi Az adatok kihívást jelentenek, mivel a gépi tanulási modellek hatalmas mennyiségű adatkészlet rendelkezésre állására támaszkodnak, hogy megtanulják feldolgozni a következtetéseket és eredményeket elérni.
- Az egészségügyi ágazatot számos törvény, megfelelőség és protokoll köti a magánélet és a titoktartási előírások fenntartása érdekében. Az adatok interoperabilitása elkerülhetetlen és egyben fáradságos az protokollok miatt, amelyek az adatok érdekelt felek közötti igazságos megosztását szabályozzák. A szervezeteknek további intézkedéseket kell hozniuk pácienseik és felhasználóik titkosságának védelme érdekében data az azonosítás megszüntetése.
- Az egészségügyi kkv -k rendelkezésre állása szintén hatalmas kihívás. Adatok megjegyzése valószínűleg meghatározó pillanat, amely befolyásolja a végső eredményeket. Mivel az egészségügy rendkívül specializált szárny, a jelentésekből és szkennelésekből származó adatokat az egészségügyi szakembereknek jegyzetelniük kell. Ezek toborzása hatalmas kihívás.
Tehát ez az alapvető megértés, amellyel rendelkeznie kell az egészségügyi iparággal és az AI-specifikus megvalósításokkal kapcsolatban. Miközben beszélünk, rengeteg előrelépés történik a megbeszélt kihívások egy részének megoldására. Egyszerre bukkannak fel az újabb használati esetek és kihívások. Az egyetlen jelentős kivonat itt az, hogy az adatok továbbra is formálják az egészségügyi eredményeket, és ha mesterségesintelligencia -megoldást fejleszt, javasoljuk az adatok beszerzését olyan szakértőktől, mint Shaip.
A különbség, amit csinál, páratlan.
