Sağlık sektörü her zaman teknolojik gelişmelerden ve bunların sunduğu olanaklardan yararlanmıştır. Kalp pilleri ve X-Işınlarından elektronik CPR'lere ve daha fazlasına kadar sağlık hizmetleri, teknolojinin rolü nedeniyle topluma ve evrimine son derece değer katmayı başardı. Gelişmelerin bu aşamasında evrimi ileriye götürmek, Yapay Zeka (AI) ve makine öğrenimi, derin öğrenme, NLPVe daha fazlası.
Yapay zeka ve makine öğrenimi konseptleri, düşünülenden daha fazla şekilde, doktorların ve cerrahların değerli hayatları sorunsuz bir şekilde kurtarmasına, hastalıkları ve endişeleri ortaya çıkmadan önce tespit etmesine, hastaları daha iyi yönetmesine, iyileşme süreçlerine daha etkin bir şekilde dahil olmasına ve daha fazlasına yardımcı oluyor. Yapay zeka odaklı çözümler ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla, dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, insanlara daha iyi sağlık hizmeti sunabiliyor.
Ancak bu iki teknoloji hastaneleri ve sağlık hizmeti sağlayıcılarını tam olarak nasıl güçlendiriyor? Kullanım durumlarının onları kaçınılmaz kılan gerçek dünyadaki somut uygulamaları nelerdir? Peki, öğrenelim.
Sağlık Hizmetlerinde Makine Öğreniminin Rolü
Deneyimsizler için makine öğrenimi, makinelerin kavramları özerk bir şekilde öğrenmesine, verileri işlemesine ve istenen sonuçları vermesine olanak tanıyan bir AI alt kümesidir. Denetimsiz, denetimli öğrenme ve daha fazlası gibi farklı öğrenme teknikleri aracılığıyla makine öğrenimi modelleri, koşullar ve maddeler aracılığıyla verileri işlemeyi ve sonuçlara ulaşmayı öğrenir. Bu, onları kuralcı ve tahmine dayalı içgörüler elde etmek için ideal hale getirir.
Bu bilgiler, hasta ve yatak yönetimi, uzaktan izleme, randevu yönetimi, görev listeleri oluşturma ve daha fazlası gibi sağlık hizmeti sunumunun organizasyonel ve idari tarafında son derece yardımcı olur. Günlük olarak, sağlık profesyonelleri zamanlarının %25'ini kayıt yönetimi, güncelleme ve talep işleme gibi gereksiz görevlere harcıyor ve bu da sağlık hizmetlerini gerektiği gibi sunmalarını engelliyor.
Makine öğrenimi modellerinin uygulanması, otomasyonu getirebilir ve en az ihtiyaç duyulan yerlerde insan müdahalesini ortadan kaldırabilir. Ayrıca makine öğrenimi, hastalara ilaçları, randevuları, rapor toplama ve daha fazlası hakkında zamanında uyarılar ve bildirimler göndererek hasta katılımını ve iyileşmeyi optimize etmeye de yardımcı olur.
Bu idari faydaların yanı sıra, makine öğreniminin diğer pratik faydaları da vardır. sağlık. Ne olduklarını keşfedelim.
Makine Öğreniminin Gerçek Dünya Uygulamaları
Hastalık Tespiti ve Etkin Teşhis
Sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin en önemli kullanım örneklerinden biri, hastalıkların erken tespiti ve etkin teşhisinde yatmaktadır. Kalıtsal ve genetik bozukluklar ve belirli kanser türleri gibi endişeleri erken aşamalarda tespit etmek zordur, ancak iyi eğitimli makine öğrenimi çözümleri ile bunlar kesin olarak tespit edilebilir.
Bu tür modeller, bilgisayarla görme ve diğer veri kümelerinden yıllarca eğitim alır. Daha fazla analiz için bir bildirimi tetiklemek üzere insan vücudundaki veya bir organdaki en ufak anormallikleri bile tespit etmek üzere eğitilmişlerdir. Bu kullanım örneğine iyi bir örnek, bilişsel bilgi işlem tarafından desteklenen genom odaklı dizileme modeli, endişeleri teşhis etmenin daha hızlı ve daha etkili yollarını sağlayan IBM Watson Genomic'tir.
Sağlık Kayıtlarının Etkin Yönetimi
Gelişmelere rağmen, elektronik sağlık kayıtlarının bakımı sağlık sektöründe hala rahatsız edici bir endişe kaynağıdır. Daha önce toplu olarak kullandıklarımıza kıyasla çok daha kolay hale geldiği doğru olsa da, sağlık verileri hala her yerde.
Bu oldukça ironik çünkü sağlık kayıtlarının merkezileştirilmesi ve düzenlenmesi gerekiyor (birlikte çalışabilirliği de unutmayalım). Ancak kayıtlardan eksik olan birçok önemli detay ya kilitlidir ya da yanlıştır. Ancak MathWorks ve Google'ın projeleri, el yazısı algılama teknolojileri aracılığıyla çevrimdışı kayıtların bile otomatik olarak güncellenmesine yardımcı olduğundan, makine öğreniminin etkisi tüm bunları değiştiriyor. Bu, dikeylerdeki sağlık profesyonellerinin işlerini yapmak için hasta verilerine zamanında erişmelerini sağlar.
Diyabet Tespiti
Diyabet gibi bir hastalıkla ilgili sorun, birçok insanın herhangi bir semptom yaşamadan uzun süre diyabete sahip olmasıdır. Bu nedenle, diyabetin semptomlarını ve etkilerini ilk kez deneyimlediklerinde, çok geç olmuş oluyor. Ancak, bu gibi durumlar makine öğrenimi modelleri ile önlenebilir.
Naive Bayes, KNN, Karar Ağacı ve daha fazlası gibi algoritmalar üzerine kurulu bir sistem, sağlık verilerini işlemek ve bireyin yaşı, yaşam tarzı seçimleri, diyet, kilo ve diğer önemli ayrıntılar aracılığıyla diyabetin başlangıcını tahmin etmek için kullanılabilir. Aynı algoritmalar, karaciğer hastalıklarını doğru bir şekilde tespit etmek için de kullanılabilir.
Davranış Değişikliği
Sağlık, hastalıkları ve hastalıkları tedavi etmenin ötesindedir. Genel refahla ilgili. Çoğu zaman, biz insanlar kendimiz ve bedensel hareketlerimiz, duruşlarımız ve genel davranışlarımızla neler yaşadığımız hakkında daha fazla bilgi veririz. Makine öğrenimi odaklı modeller artık bu tür bilinçaltı ve istem dışı eylemleri belirlememize ve gerekli yaşam tarzı değişikliklerini yapmamıza yardımcı olabilir. Bu, uzun süre boşta kaldıktan sonra vücudunuzu hareket ettirmenizi öneren giyilebilir cihazlar veya vücut duruşlarınızı düzeltmenizi isteyen uygulamalar kadar basit olabilir.
Yeni İlaçlar ve İlaçlar Keşfetmek
Birçok büyük sağlık rahatsızlığının hala tedavisi yok. Bir tarafta kanser ve AIDS gibi hemen hayati tehlike oluşturan endişeler varken, otoimmün hastalıklar, nörolojik bozukluklar gibi bireyleri ömür boyu tüketebilecek kronik hastalıklar da var.
Makine öğrenimi, kuruluşların ve ilaç üreticilerinin büyük hastalıklar için ilaçları daha hızlı ve daha etkili bir şekilde bulmasına büyük ölçüde yardımcı oluyor. Simüle edilmiş klinik deneyler, sıralama ve örüntü tespiti sayesinde şirketler artık deney ve gözlem süreçlerini hızlı bir şekilde takip edebiliyor. Makine öğrenimi yardımıyla ana akım tıbba paralel olarak birçok geleneksel olmayan tedavi ve çareler de geliştirilmektedir.
Yukarı tamamlayan
Makine öğrenimi, biz insanların evrimin bir sonraki aşamasına ulaşması için gereken süreyi önemli ölçüde azaltıyor. Şimdi buraya geldiğimizden daha hızlı ilerliyoruz. Daha fazla kullanım örneği, deney ve uygulama ile, önümüzdeki yıllarda basit bir akıllı telefon uygulaması sayesinde kanserin nasıl tedavi edildiğini veya yıkıcı bir pandeminin nasıl önlendiğini tartışıyor olabiliriz. AI in Sağlık hizmeti tıp endüstrisinde devrim yaratıyor.
