Veri Açıklama

Sağlık Hizmetinde En Yaygın Yapay Zeka Kullanım Örnekleri İçin Veri Açıklama Teknikleri

Uzun zamandır, rolü hakkında okuyoruz. makine öğreniminde veri açıklaması ve Yapay Zeka (AI) modülleri. Kaliteli veri açıklamalarının, bu sistemler tarafından üretilen sonuçları her zaman etkileyen kaçınılmaz bir özellik olduğunu biliyoruz.

Bununla birlikte, kullanılan farklı açıklama teknikleri nelerdir? sağlık yapay zekası Uzay? Bu kadar karmaşık, geniş ve hayati bir sektör için, veri açıklama uzmanları sayısız kaynaktan kritik sağlık verilerini etiketlemek, uygulamak ve takip etmek için hangi önlemleri ve prosedürleri alıyor?

Pekala, bugün tam olarak bu yazıda keşfedeceğimiz şey bu. Farklı veri açıklama tekniklerinin temel anlayışından hareketle, 2. seviyenin kilidini açacağız ve çeşitli yapay zeka kullanım durumlarında kullanılan farklı açıklama tekniklerini keşfedeceğiz.

Farklı AI kullanım durumları için Veri Açıklaması

Chatbots

Chatbots Önce temel bilgilerden başlayalım. Sohbet robotları veya sohbet botları, klinik yönetim, mSağlık ve daha fazlası için oldukça verimli kanatlar olduklarını kanıtlıyor. Hastaların teşhis ve sağlık danışmanlığı için randevu almalarına yardımcı olmaktan, hastalık ve endişe belirtileri için semptomlarını ve hayati önemlerini işlemelerine yardımcı olmaya kadar, sohbet robotları hem hastalar hem de sağlık hizmeti sağlayıcıları için harika bir yol arkadaşı haline geliyor.

Chatbotların doğru sonuçlar vermesi için milyonlarca bayt veriyi işlemeleri gerekir. Yanlış bir teşhis veya tavsiye, hastalara ve çevrelerine zarar verebilir. Örneğin, Covid-19 ön değerlendirmesinde sonuç verecek şekilde tasarlanmış AI destekli bir uygulama yanlış sonuçlar verirse bulaşmaya neden olur. Bu nedenle, ürün veya çözüm canlıya alınmadan önce yeterli yapay zeka eğitimi yapılmalıdır.

Eğitim amacıyla uzmanlar genellikle varlık tanıma ve duygu analizi. 

Dijital Görüntüleme Açıklaması

Teşhis süreci karmaşık sistem ve cihazların yardımıyla dijital olsa da, sonuçların çıkarımları hâlâ ağırlıklı olarak insan merkezlidir. Bu, sonuçların yanlış yorumlanmasına ve hatta önemli endişelerin gözden kaçırılmasına neden olur.

Artık AI modülleri bu tür tüm durumları ortadan kaldırabilir ve MRI, CT taraması ve X-Ray raporlarından en küçük anormallikleri veya endişeleri bile tespit edebilir. Yapay zeka sistemleri, doğru sonuçların yanı sıra sonuçları hızlı bir şekilde sağlayabilir.

Geleneksel taramaların yanı sıra, meme kanseri gibi endişelerin erken tespiti için termal görüntüleme de kullanılıyor. Tümörler tarafından yayılan IR ışınları, diğer semptomlar için incelenir ve buna göre rapor edilir.

Bu karmaşık amaçlar için, veri ek açıklama gazileri, mevcut MRI, CT taraması ve X-Ray raporlarının ve termal görüntüleme verilerinin etiketlenmesi gibi mekanizmalar kullanır. AI modülleri daha sonra bu açıklamalı veri kümelerinden bağımsız olarak eğitim almayı öğrenir.

AI Eğitim Verileri gereksiniminizi bugün tartışalım.

İlaç Geliştirme ve Tedavi

AI modülleri aracılığıyla ilaç geliştirmenin en yeni örneklerinden biri, Covid-19 için aşı formülasyonudur. Salgından aylar sonra, araştırmacılar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları Covid-19 aşılarının kodunu kırabildiler. Bu, ağırlıklı olarak AI ve makine öğrenimi algoritmalarından ve ilaç ve kimyasal etkileşimleri simüle etme, tonlarca sağlık dergisinden, yayınlanmış makaleden, araştırma belgelerinden, bilimsel makalelerden ve ilaç keşfi için daha fazla bilgi edinme yeteneklerinden kaynaklanmaktadır.

İnsanların radarına asla giremeyecek olan içgörüler (ilaç keşfi ve klinik deneyler için kullanılan veri kümelerinin hacmi göz önüne alındığında), anında çıkarımlar ve sonuçlar için AI modülleri tarafından kolayca eşleştirilir ve analiz edilir. Bu, sağlık uzmanlarının denemeleri hızlı bir şekilde izlemesine, titiz testler yapmasına ve bulgularını uygun onaylar için iletmesine olanak tanır.

Yapay zeka modülleri, ilaç keşfinin yanı sıra, klinisyenlere, altta yatan koşullara, biyolojik tepkilere ve daha fazlasına dayalı olarak dozajlarını ve zamanlamaları etkileyecek kişiselleştirilmiş ilaçlar önerme konusunda da yardımcı oluyor.

Otoimmün hastalıklardan, nörolojik kaygılardan ve kronik rahatsızlıklardan muzdarip hastalar için birden fazla ilaç reçete edilir. Bu, ilaçlar arasında bir reaksiyon anlamına gelebilir. Kişiselleştirilmiş ilaç tavsiyeleri ile sağlık hizmeti sağlayıcıları, ilaç yazma konusunda daha bilinçli bir karar verebilir.

Tüm bunların gerçekleşmesi için, yorumcular NLP verilerini, veri radyolojisinden gelen verileri, dijital görüntüleri, EHR'leri, sigorta şirketleri tarafından sağlanan hasar verilerini, giyilebilir cihazlar tarafından toplanan ve derlenen verileri ve daha fazlasını etiketleme üzerinde çalışır.

Hasta İzleme ve Bakım

Hasta İzleme &Amp; Bakım İyileşmeye giden en önemli yol ancak ameliyat veya teşhisten sonra başlar. Sağlığının iyileşmesi ve genel refahının sahipliğini almak hastaya aittir. Yapay zeka destekli çözümler sayesinde bu, yavaş yavaş sorunsuz hale geliyor.

Kanser tedavisi gören veya akıl sağlığı sorunları olan hastalar giderek daha fazla konuşma botları yardımsever. Taburculuk sonrası sorgulardan hastaların duygusal çöküntüler arasında gezinmesine yardımcı olmaya kadar, sohbet robotları nihai yoldaşlar ve asistanlar olarak geliyor. Northwell Health adlı bir yapay zeka kuruluşu, hastalarının %96'sına yakınının bu tür sohbet robotlarıyla optimize edilmiş hasta etkileşimi gösterdiğini gösteren bir rapor da paylaştı.

Buradaki açıklama teknikleri, sağlık kayıtlarından metin ve ses verilerini, klinik deneylerden, konuşma ve niyet analizlerinden, dijital görüntüleme ve belgelerden ve daha fazlasından gelen verileri etiketlemeye kadar uzanır.

Yukarı tamamlayan

Bunun gibi kullanım örnekleri, yapay zeka eğitimi ve açıklama metodolojileri için kıyaslama standartları belirlemektedir. Bunlar ayrıca, daha yeni kullanım durumları ve çözümlerinin başlaması nedeniyle gelecekte ortaya çıkacak tüm benzersiz veri açıklama zorlukları için yol haritaları görevi görür.

Ancak bu, sağlık hizmetleri için yapay zeka geliştirmeye girişmenizi engellememelidir. Yeni başlıyorsanız ve yeterli ve kaliteli arıyorsanız AI eğitim verileri, bugün bizimle iletişime geçin. Her zaman daha yeni zorluklar öngörüyoruz ve eğrinin bir adım önünde kalıyoruz.

sosyal paylaşım