Szczerze, żyjemy w przyszłości, o której wszyscy marzyliśmy kilka lat temu. Jeśli dokładne przewidywanie zdarzenia lub zdarzenia było jednym z naszych głównych intencji związanych z technologią kilkadziesiąt lat temu, w rzeczywistości jesteśmy w tym momencie, w którym ten pomysł staje się rzeczywistością.
Obecnie urządzenia tak komercyjne, jak Apple Watch, dokładnie przewidują ataki serca i problemy kardiologiczne oraz ostrzegają użytkowników z wyprzedzeniem, aby mogli podjąć środki ostrożności lub skontaktować się z lekarzami. Pomimo choroby wirusowej niszczącej roślinę, całkowicie dzięki technologii i jej postępom byliśmy w stanie szybko złamać i opracować szczepionkę na nią.
Połączenia opieki zdrowotnej przemysł czerpie ogromne korzyści z technologii – zwłaszcza sztucznej inteligencji. W tym poście szczegółowo przyjrzymy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość technologii medycznych, jej korzyści oraz ograniczenia związane ze skutecznym wdrażaniem sztucznej inteligencji w szpitalach, centrach diagnostycznych i innych ośrodkach opieki zdrowotnej.
Jak ważna jest sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej?
Celem sztucznej inteligencji jest działanie w sposób, w jaki człowiek nigdy nie mógłby. Dzisiejsze zaawansowane systemy mogą wykonywać wyjątkowe obliczenia bardzo szybko, umożliwiając naukowcom i ekspertom w dziedzinie opieki zdrowotnej wykorzystanie potencjału technologii do celów badawczo-rozwojowych. Poza tym sztuczna inteligencja ma również możliwości nakazowe i predykcyjne, które mogą umożliwić zainteresowanym stronom podejmowanie trafnych, trafnych i najskuteczniejszych decyzji.
Jednak sztuczna inteligencja to bardzo ogólny termin. Aby jasno zrozumieć, jak istotna jest sztuczna inteligencja, podzielmy ją na różne skrzydła i zrozummy znaczenie każdego z nich w różnych segmentach opieki zdrowotnej.
Uczenie maszynowe, uczenie głębokie i sieci neuronowe
Samouczenie maszyn i proces wykonywania zadań w sposób autonomiczny, uczenie maszynowe i powiązane z nim technologie mogą być wykorzystywane do przeprowadzania symulacji kombinacji leków i dostarczania precyzyjnych zabiegów opieki zdrowotnej.
Od przewidywania początku choroby dziedzicznej u osób po dostarczanie dokładnych wyników dotyczących skuteczności leków w ludzkim ciele, uczenie maszynowe, głębokie uczenie i sieci neuronowe mogą być wykorzystywane do pracy nad koncepcjami i tematami, które są obecnie poza zasięgiem człowieka.
NLP
Skrót jako Przetwarzanie języka naturalnego, ma to wszystko wspólnego z przetwarzaniem mowy i tekstu. Moduły sztucznej inteligencji służą do przetwarzania i analizowania mowy i tekstu pod kątem nastrojów, tłumaczeń, zamiany mowy na tekst i odwrotnie i nie tylko. Jednym z wyróżniających się sposobów, w jakie NLP ma znaczenie w opiece zdrowotnej, jest to, że może gromadzić i przetwarzać ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych dotyczących opieki zdrowotnej, takich jak raporty, czasopisma, EHR, a nawet artykuły naukowe i wizualizować wnioski.
roboty
To, co brzmi bardziej jak wdrożenie w magazynach i fabrykach, jest w rzeczywistości stosowane również w ośrodkach opieki zdrowotnej. Zaawansowane roboty fizyczne pomagają dzisiejszym chirurgom w przeprowadzaniu precyzyjnych i ciężkich operacji inwazyjnych. Operacje na wrażliwych narządach ludzkiego ciała, takich jak rdzeń kręgowy, prostata, szyja i mózg, są obecnie przeprowadzane za pomocą fizycznych robotów.
RPA
RPA to skrót od Robotic Process Automation, w którym niektóre z najbardziej nadmiarowych zadań w placówkach opieki zdrowotnej i szpitalach są zautomatyzowane do wykonania. To może być tak proste, jak wysłanie powiadomienia o spotkaniach lub przypomnienia dla klientów lub tak złożone, jak aktualizacja rozliczeń pacjentów lub pobieranie danych z nieustrukturyzowanych źródeł.
Przypadki użycia zorientowane na sztuczną inteligencję w opiece zdrowotnej
Aby dać Ci prosty pogląd na to, jak szybko łańcuchy opieki zdrowotnej wdrażają sztuczną inteligencję w swoich systemach i przepływach pracy, zrozum, że wartość rynkowa AI w opiece zdrowotnej ma rosnąć w złożonym tempie 41.8% w ciągu najbliższych 7 lat. Wartość rynkowa w 6.7 roku wyniosła około 2020 mld USD.
To tylko pokazuje, że przypadki użycia sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej tylko rosną. Ale czym one są? Dowiedzmy Się.
- Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w tworzeniu interfejsu między maszynami a ludzkim mózgiem. W zakresie opieki zdrowotnej system ten ma na celu poprawę jakości życia pacjentów cierpiących na udar mózgu, ALS, zespół zamknięcia lub inne nieodwracalne zaburzenia neurologiczne. Dzięki takim systemom lub urządzeniom wspomagającym pacjenci mogą lepiej reagować i komunikować się.
- Obecne narzędzia radiologiczne wymagają pobrania próbki fizycznej do celów diagnostycznych. Jednak dzięki wdrożeniom sztucznej inteligencji opracowywane są zaawansowane narzędzia radiologiczne, które mogą przewidywać lub przetwarzać próbki z biopsji i innych jednostek diagnostycznych w celu uzyskania dokładnych informacji.
- Niezależnie od postępów w opiece zdrowotnej, wciąż istnieją zakątki świata, które jeszcze nie zobaczyły i nie doświadczyły podstawowej opieki zdrowotnej i jej korzyści. Włączenie sztucznej inteligencji może pomóc w przeniesieniu placówek opieki zdrowotnej do takich regionów i pomóc w podniesieniu poziomu życia i stylu życia tamtejszych ludzi.
- Rola AI w onkologii jest kluczowa, a jednocześnie fenomenalna. Wyrafinowane algorytmy uczenia maszynowego mogą pomóc naukowcom dokładnie przewidzieć początek złośliwego guza lub czas, w którym łagodny może zmienić się w złośliwy. Z perspektywy prewencyjnej AI jest również wykorzystywana w badaniu i opracowywaniu inhibitorów punktów kontrolnych. Onkologia jest intensywnie badana z pomocą sztucznej inteligencji w celu uzyskania większej ilości danych i ukierunkowanego na cel podejmowania decyzji dotyczących diagnozy i leczenia.
- Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do śledzenia i zwalczania epidemii podrabianych leków oraz zapewniania pacjentom pewności co do autentyczności przyjmowanych codziennie leków.
Owijanie w górę
Chociaż jest to ekscytująca faza ewolucji opieki zdrowotnej, istnieje mnóstwo wyzwań związanych z ograniczeniami w przestrzeni. Wdrożenie AI nie jest tak proste, jak się wydaje. Jest futurystyczny i ambitny, tak!
Jednak jego inkorporacja jest również skomplikowana. Istnieją obawy, takie jak interoperacyjność danych, bezpieczeństwo, zaawansowane protokoły, standardy i zgodność, deidentyfikacja danych, i więcej. Nie tylko to, wyzwania zaczynają się od momentu, w którym zdecydujesz się opracować sztuczną inteligencję rozwiązanie opieki zdrowotnej ponieważ potrzebujesz mnóstwa danych dotyczących opieki zdrowotnej, aby w pierwszej kolejności przeszkolić swoje moduły sztucznej inteligencji.
To tam lubią rzetelne firmy niedźwiedź wejdź na obraz. Jesteśmy pionierami Dane treningowe AI do rozwoju zaawansowanych systemów opieki zdrowotnej, które byłyby wykorzystywane na całym świecie do różnych celów. Aby uzyskać więcej informacji o tym, jak możesz uzyskać dane treningowe AI do swojego projektu, osiągnąć do nas dzisiaj.
