Branża opieki zdrowotnej zawsze korzystała z postępu technologicznego i ich oferty. Od rozruszników serca i zdjęć rentgenowskich po elektroniczne RKO i nie tylko, opieka zdrowotna jest w stanie w ogromnym stopniu dodać wartość społeczeństwu i jego ewolucji dzięki roli technologii. Ewolucją na tym etapie rozwoju jest sztuczna inteligencja (AI) i powiązane z nią technologie, takie jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie, NLPI więcej.
Na wiele sposobów, niż można sobie wyobrazić, koncepcje sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pomagają lekarzom i chirurgom bezproblemowo ratować cenne życie, wykrywać choroby i problemy jeszcze przed ich pojawieniem się, lepiej zarządzać pacjentami, skuteczniej angażować się w proces powrotu do zdrowia i nie tylko. Dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji i modelom uczenia maszynowego organizacje na całym świecie są w stanie lepiej świadczyć ludziom opiekę zdrowotną.
Ale jak dokładnie te dwie technologie wspierają szpitale i świadczeniodawców? Jakie są rzeczywiste, namacalne zastosowania przypadków użycia, które sprawiają, że są one nieuniknione? Cóż, dowiedzmy się.
Rola uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej
Dla niewtajemniczonych uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynom autonomiczne uczenie się pojęć, przetwarzanie danych i dostarczanie pożądanych wyników. Dzięki różnym technikom uczenia się, takim jak uczenie nienadzorowane, nadzorowane i inne, modele uczenia maszynowego uczą się przetwarzać dane poprzez warunki i klauzule oraz uzyskiwać wyniki. To sprawia, że są idealne do tworzenia spostrzeżeń nakazowych i predykcyjnych.
Te spostrzeżenia ogromnie pomagają w organizacyjnej i administracyjnej stronie świadczenia opieki zdrowotnej, takiej jak zarządzanie pacjentem i łóżkiem, zdalne monitorowanie, zarządzanie wizytami, tworzenie grafików dyżurów i wiele innych. Na co dzień pracownicy służby zdrowia spędzają 25% swojego czasu na zbędnych zadaniach, takich jak zarządzanie i aktualizacja dokumentacji oraz przetwarzanie roszczeń, co uniemożliwia im zapewnienie wymaganej opieki zdrowotnej.
Wdrożenie modeli uczenia maszynowego może przynieść automatyzację i wyeliminować ingerencję człowieka w najmniej potrzebnych miejscach. Poza tym uczenie maszynowe pomaga również w optymalizacji zaangażowania i powrotu do zdrowia pacjentów, wysyłając na czas alerty i powiadomienia dotyczące ich leków, wizyt, zbierania raportów i nie tylko.
Oprócz tych korzyści administracyjnych istnieją inne praktyczne korzyści uczenia maszynowego w opieki zdrowotnej. Przyjrzyjmy się, czym one są.
Rzeczywiste zastosowania uczenia maszynowego
Wykrywanie chorób i skuteczna diagnoza
Jednym z głównych przypadków zastosowania uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej jest wczesne wykrywanie i skuteczne diagnozowanie chorób. Obawy, takie jak zaburzenia dziedziczne i genetyczne oraz niektóre rodzaje nowotworów, są trudne do zidentyfikowania na wczesnym etapie, ale dzięki dobrze wyszkolonym rozwiązaniom w zakresie uczenia maszynowego można je precyzyjnie wykryć.
Takie modele przechodzą lata szkolenia z widzenia komputerowego i innych zbiorów danych. Są szkoleni, aby wykryć nawet najmniejsze anomalie w ludzkim ciele lub narządzie, aby wywołać powiadomienie do dalszej analizy. Dobrym przykładem tego przypadku użycia jest IBM Watson Genomic, którego model sekwencjonowania oparty na genomie oparty na obliczeniach kognitywnych pozwala na szybsze i skuteczniejsze sposoby diagnozowania problemów.
Efektywne zarządzanie dokumentacją medyczną
Pomimo postępu, utrzymanie elektronicznej dokumentacji medycznej jest nadal niepokojącym problemem w sektorze opieki zdrowotnej. Chociaż prawdą jest, że stało się to o wiele łatwiejsze w porównaniu z tym, co wspólnie wykorzystaliśmy wcześniej, dane dotyczące zdrowia wciąż są wszędzie.
Jest to dość ironiczne, ponieważ rejestry medyczne muszą być scentralizowane i usprawnione (nie zapominajmy też o interoperacyjności). Jednak wiele istotnych szczegółów, które znikają z zapisów, jest albo zablokowanych, albo błędnych. Jednak wpływ uczenia maszynowego zmienia to wszystko, ponieważ projekty MathWorks i Google pomagają w automatycznej aktualizacji nawet rekordów offline za pomocą technologii wykrywania pisma ręcznego. Dzięki temu pracownicy służby zdrowia z różnych branż mają szybki dostęp do danych pacjentów, aby mogli wykonywać swoją pracę.
Wykrywanie cukrzycy
Problem z chorobą taką jak cukrzyca polega na tym, że wiele osób cierpi na nią przez dłuższy czas bez żadnych objawów. Tak więc, kiedy po raz pierwszy doświadczają objawów i skutków cukrzycy, jest już dość późno. Jednak takim instancjom można zapobiec dzięki modelom uczenia maszynowego.
System oparty na algorytmach, takich jak Naive Bayes, KNN, Drzewo decyzyjne i innych, można wykorzystać do przetwarzania danych dotyczących zdrowia i przewidywania wystąpienia cukrzycy na podstawie danych dotyczących wieku danej osoby, stylu życia, diety, wagi i innych kluczowych szczegółów. Te same algorytmy można by również wykorzystać do dokładnego wykrywania chorób wątroby.
Modyfikacja behawioralna
Opieka zdrowotna to nie tylko leczenie chorób i schorzeń. Chodzi o ogólne samopoczucie. Często my jako ludzie ujawniamy więcej o sobie i przez co przechodzimy za pomocą naszych gestów ciała, postaw i ogólnego zachowania. Modele oparte na uczeniu maszynowym mogą teraz pomóc nam zidentyfikować takie podświadome i mimowolne działania oraz dokonać niezbędnych zmian w stylu życia. Może to być tak proste, jak urządzenia do noszenia, które zalecają poruszanie ciałem po dłuższych okresach bezczynności lub aplikacje, które proszą o skorygowanie postawy ciała.
Odkrywanie nowych leków i leków
Na wiele poważnych dolegliwości zdrowotnych wciąż nie ma lekarstwa. Chociaż z jednej strony istnieją bezpośrednio zagrażające życiu obawy, takie jak rak i AIDS, istnieją również przewlekłe choroby, które mogą pochłaniać osoby przez całe życie, takie jak choroby autoimmunologiczne i zaburzenia neurologiczne.
Uczenie maszynowe ogromnie pomaga organizacjom i producentom leków w szybszym i skuteczniejszym opracowywaniu leków na główne choroby. Dzięki symulowanym próbom klinicznym, sekwencjonowaniu i wykrywaniu wzorców firmy mogą teraz przyspieszyć procesy eksperymentowania i obserwacji. Wiele niekonwencjonalnych terapii i środków jest również opracowywanych równolegle z medycyną głównego nurtu za pomocą uczenia maszynowego.
Owijanie w górę
Uczenie maszynowe znacznie skraca czas potrzebny nam, ludziom, do przejścia do następnej fazy ewolucji. Teraz posuwamy się do przodu w tempie szybszym niż przybyliśmy tutaj. Dzięki większej liczbie przypadków użycia, eksperymentów i aplikacji moglibyśmy dyskutować o tym, jak wyleczono raka lub jak można uniknąć niszczącej pandemii dzięki prostej aplikacji na smartfony w nadchodzących latach. AI in Zdrowie rewolucjonizuje branżę medyczną.
