Co jeśli powiemy Ci, że następnym razem, gdy zrobisz selfie, Twój smartfon przewidział, że w ciągu najbliższych kilku dni prawdopodobnie rozwinie się trądzik? Brzmi intrygująco, prawda? Cóż, do tego celu wszyscy wspólnie zmierzamy.
Świat technologii jest pełen ambicji. Dzięki naszym pomysłom, innowacjom i celom, jako społeczeństwo rozwijamy się. Jest to szczególnie prawdziwe w odniesieniu do rozwoju sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej , gdzie niektóre z najbardziej uciążliwych problemów są rozwiązywane i rozwiązywane za pomocą technologii.
Obecnie jesteśmy na krawędzi wprowadzenia modeli uczenia maszynowego, które mogą dokładnie przewidywać początek chorób dziedzicznych i czas, w którym guz zmieni się w nowotwór. Pracujemy nad prototypami dla chirurgów-robotów i centrami szkoleniowymi z obsługą VR dla lekarzy. Nawet na poziomach operacyjnych zoptymalizowaliśmy zarządzanie łóżkami i pacjentami, zdalną opiekę, wydawanie leków oraz więcej i zautomatyzowaliśmy mnóstwo zbędnych zadań za pomocą systemów opartych na sztucznej inteligencji.
Ponieważ wciąż marzymy o lepszych sposobach świadczenia opieki zdrowotnej, przyjrzyjmy się i zrozummy niektóre kluczowe aspekty ewolucji opieki zdrowotnej oraz sposób, w jaki technologia, zwłaszcza nauka o danych i jej skrzydła, pomagają w tym fenomenalnym rozwoju.
Ten post jest poświęcony podkreśleniu znaczenia danych w rozwoju systemów i modułów opieki zdrowotnej, niektórych znaczących przypadków użycia oraz wyzwań związanych z procesem.
Znaczenie danych w AI w opiece zdrowotnej
Teraz, zanim zaczniemy rozumieć niektóre z bardziej złożonych przypadków użycia i implementacji sztucznej inteligencji, zdajmy sobie sprawę, że przeciętne aplikacje zdrowotne i fitnessowe, które masz na telefonie, są zasilane przez moduły sztucznej inteligencji. Przeszli przez lata szkoleń, aby dokładnie analizować, przepisywać i wnioskować dane oraz wizualizować je w spostrzeżenia.
Skalując to wymaganie jeszcze bardziej, otrzymasz zaawansowane systemy, które wymagają danych z wielu źródeł, takich jak rozpoznawanie obrazów, elektroniczna dokumentacja medyczna i inne, do wykonywania złożonych zadań. Pamiętając o przełomach w onkologii, o których wspominaliśmy wcześniej – takie rozwiązania wymagają ogromnych ilości danych kontekstowych, aby uzyskać dokładne wyniki. W tym celu adnotatorzy i eksperci muszą pozyskiwać dane ze skanów i raportów, takich jak zdjęcia rentgenowskie, rezonans magnetyczny, tomografia komputerowa i inne, a następnie opisywać każdy element, który na nich widzą.
Pracownicy służby zdrowia muszą pracować nad identyfikacją różnych problemów i przypadków oraz oznaczaniem ich, aby maszyny mogły je lepiej zrozumieć i przetwarzać dokładniejsze wyniki. Tak więc wszystkie wyniki, diagnozy i plany leczenia wynikają z danych i precyzyjnego ich przetwarzania.
Ponieważ dane są podstawą opieki zdrowotnej, przyznajmy, że dane torują drogę do zdrowszego jutra.
Przypadki użycia AI w opiece zdrowotnej
- Podczas gdy mówimy o postępach w procedurach i instrumentach chirurgicznych, obecne systemy AI określają, czy operacje są wymagane w pierwszej kolejności. Dzięki skrupulatnemu przetwarzaniu danych systemy mogą symulować przypadki i dzielić się tym, czy obawy można wyleczyć za pomocą leków i zmian stylu życia.
- Sztuczna inteligencja pomaga nam również diagnozować choroby wirusowe poprzez genomowe sekwencjonowanie patogenów i profilowanie.
- Rozwijane są również wirtualne pielęgniarki i asystenci, aby pomagać w opiece nad pacjentem i udzielać wsparcia w procesie powrotu do zdrowia. Podczas pandemii, gdy liczba pacjentów jest wysoka, wirtualne pielęgniarki mogą pomóc organizacjom obniżyć koszty operacyjne i jednocześnie zaoferować opiekę wymaganą przez pacjentów. Te cyfrowe pielęgniarki zostaną przeszkolone do wykonywania wszystkich podstawowych zadań, do których są przeszkoleni ludzie.
- Kilka chorób neurologicznych i autoimmunologicznych, których nigdy nie można wyleczyć lub cofnąć, można z góry przewidzieć za pomocą sztucznej inteligencji i modeli uczenia maszynowego. W ten sposób można by wyeliminować demencję, chorobę Alzheimera, Parkinsona i inne.
- Spersonalizowane plany leczenia i leki są również możliwe dzięki sztucznej inteligencji i dostępowi do wybieraćronic dokumentacja medyczna. Znając historię zdrowia pacjenta, alergie, zgodność chemiczną i więcej, skuteczne leki mogą być polecane przez maszyny.
- Odkrywanie nowych leków można również przyspieszyć dzięki symulowanym próbom klinicznym.
Wyzwania związane z rozwojem rozwiązań AI dla opieki zdrowotnej
- Pokolenie spójnych opieki zdrowotnej dane są wyzwaniem, ponieważ modele uczenia maszynowego opierają się na dostępności ogromnych ilości zestawów danych, aby nauczyć się przetwarzać wnioski i dostarczać wyniki.
- Branża opieki zdrowotnej jest związana kilkoma prawami, zgodnościami i protokołami w celu zachowania standardów prywatności i poufności. Interoperacyjność danych jest nieunikniona, a jednocześnie żmudna ze względu na protokoły regulujące sprawiedliwe udostępnianie danych między zainteresowanymi stronami. Organizacje muszą podjąć dodatkowe środki w celu ochrony poufności swoich pacjentów i użytkowników poprzez: data identyfikacja.
- Ogromnym wyzwaniem jest również dostępność MŚP z sektora opieki zdrowotnej. Adnotacja do danych jest prawdopodobnie decydującym momentem, który wpływa na ostateczne wyniki. Ponieważ opieka zdrowotna jest skrzydłem wysoce wyspecjalizowanym, dane z raportów i skanów muszą być opatrzone adnotacjami przez pracowników służby zdrowia. Rekrutacja ich to ogromne wyzwanie.
Oto fundamentalna wiedza, którą musisz posiadać na temat branży opieki zdrowotnej i jej specyficznych implementacji sztucznej inteligencji. W tej chwili dokonuje się mnóstwo postępów, aby rozwiązać niektóre z omawianych przez nas problemów. Jednocześnie pojawiają się nowe przypadki użycia i wyzwania. Jedynym istotnym wnioskiem jest to, że dane będą nadal kształtować wyniki opieki zdrowotnej, a jeśli rozwijasz rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, zalecamy pozyskiwanie danych od ekspertów takich jak Shaip.
Różnica, jaką to robi, jest niezrównana.
