Dürüst olmak gerekirse, hepimizin birkaç yıl önce hayalini kurduğumuz gelecekte yaşıyoruz. Bir olayı veya olayı doğru bir şekilde tahmin etmek, onlarca yıl önce teknolojiyle ilgili temel amaçlarımızdan biriyse, aslında bu fikrin gerçeğe dönüştüğü o zaman noktasındayız.
Bugün, Apple Watch gibi ticari cihazlar kalp krizlerini ve kalple ilgili endişeleri doğru bir şekilde tahmin ediyor ve kullanıcıları önlem alabilmeleri veya doktorlarıyla iletişime geçebilmeleri için önceden uyarıyor. Bitkiyi mahveden viral bir hastalığa rağmen, tamamen teknoloji ve ilerlemeler sayesinde aşıyı hızla kırabildik ve geliştirebildik.
The sağlık endüstri teknolojiden, özellikle de Yapay Zekadan son derece yararlanmaktadır. Bu yazıda, AI'nın sağlık teknolojisinin geleceğini nasıl şekillendirdiğini, faydalarını ve AI'nın hastaneler, teşhis merkezleri ve diğer sağlık merkezlerinde etkin bir şekilde uygulanmasıyla ilgili sınırlamaları ayrıntılı olarak keşfedeceğiz.
Yapay Zeka Sağlık Hizmetleriyle ne kadar alakalı?
Yapay zekanın amacı, bir insanın asla yapamayacağı şekilde performans göstermektir. Günümüzün gelişmiş sistemleri, olağanüstü hesaplamaları gerçekten hızlı bir şekilde gerçekleştirerek araştırmacıların ve sağlık uzmanlarının araştırma ve geliştirme amaçları için teknolojinin potansiyelinden yararlanmalarını sağlar. Ayrıca AI, paydaşların doğru, ilgili ve en etkili kararlar almasına olanak tanıyan kuralcı ve tahmine dayalı yeteneklere de sahiptir.
Ancak, AI çok genel bir terimdir. AI'nın ne kadar alakalı olduğunu net bir şekilde anlamak için, onu farklı kanatlara ayıralım ve her birinin farklı sağlık hizmetleri segmentleriyle alaka düzeyini anlayalım.
Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme ve Sinir Ağları
Makinelerin öğrenmesini sağlama eylemi ve görevlerin özerk bir şekilde yerine getirilmesi süreci, makine öğrenimi ve buna bağlı teknolojiler, ilaç kombinasyonlarının simülasyonlarını çalıştırmak ve hassas sağlık tedavileri sunmak için kullanılabilir.
Bireylerde kalıtsal bir hastalığın başlangıcını tahmin etmekten ilaçların insan vücudundaki etkinliğine dair doğru sonuçlar vermeye kadar, makine öğrenimi, derin öğrenme ve sinir ağları, şu anda insan erişiminin ötesinde olan kavramlar ve konular üzerinde çalışmak için kullanılabilir.
NLP
olarak kısaltılmıştır Doğal Dil İşleme, bunun konuşma ve metnin işlenmesiyle ilgisi var. AI modülleri, duygular, çeviriler, konuşmadan metne ve bunun tersi ve daha fazlası için konuşmayı ve metni işlemek ve analiz etmek için kullanılır. NLP'nin sağlık hizmetleriyle ilgili olmasının göze çarpan yollarından biri, raporlar, dergiler, EHR'ler ve hatta bilimsel makaleler gibi yapılandırılmamış sağlık verileri yığınlarını düzenleyip işleyebilmesi ve çıkarımları görselleştirebilmesidir.
Robotlar
Kulağa daha çok depolarda ve fabrikalarda dağıtım gibi görünen şey, aslında sağlık merkezlerinde de dahil edilmiştir. Gelişmiş fiziksel robotlar, günümüzün cerrahlarına hassas-ağır invaziv ameliyatlar yapmada yardımcı oluyor. İnsan vücudunun omurilik, prostat, boyun, beyin gibi hassas organlarındaki ameliyatlar günümüzde fiziksel robotlar yardımıyla yapılmaktadır.
Güney Afrika
RPA, sağlık merkezlerindeki ve hastanelerdeki en gereksiz görevlerden bazılarının yürütülmesi için otomatikleştirildiği Robotik Süreç Otomasyonu anlamına gelir. Bu göndermek kadar basit olabilir randevu bildirimleri veya müşterilere hatırlatmalar veya hasta faturalarının güncellenmesi veya yapılandırılmamış kaynaklardan veri alınması kadar karmaşık.
Sağlık Hizmetinde Yapay Zeka Merkezli Kullanım Örnekleri
Sağlık hizmeti zincirlerinin yapay zekayı sistemlerine ve iş akışlarına ne kadar hızlı uyguladığı hakkında size basit bir fikir vermek için, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın piyasa değerinin bileşik bir oranda artmasının beklendiğini anlayın. Önümüzdeki 41.8 yıl içinde %7. 6.7 yılında piyasa değeri 2020 milyar dolar civarındaydı.
Bu sadece sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanım vakalarının arttığını gösteriyor. Ama onlar ne? Hadi bulalım.
- AI, makineler ve insan beyni arasında bir arayüz geliştirilmesinde kullanılır. Sağlık hizmetleri açısından, bu sistem inme, ALS, kilitli sendrom veya diğer geri dönüşü olmayan nörolojik bozukluklardan muzdarip hastaların yaşam kalitesini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu tür sistemler veya yardımcı cihazlarla hastalar daha iyi yanıt verebilir ve iletişim kurabilir.
- Mevcut radyoloji araçları, teşhis amacıyla fiziksel bir numuneye ihtiyaç duymaktadır. Bununla birlikte, AI uygulamalarıyla, doğru bilgi için biyopsilerden ve diğer teşhis varlıklarından numuneleri tahmin edebilen veya işleyebilen gelişmiş radyoloji araçları geliştirilmektedir.
- Sağlık alanındaki gelişmelere bakılmaksızın, dünyanın henüz birinci basamak sağlık hizmetini ve faydalarını görmemiş ve deneyimlememiş köşeleri var. Yapay zekanın dahil edilmesi, sağlık tesislerinin bu tür bölgelere götürülmesine ve oradaki insanların yaşam ve yaşam tarzlarının yükseltilmesine yardımcı olabilir.
- Yapay zekanın onkolojideki rolü çok önemlidir ve aynı zamanda olağanüstüdür. Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, araştırmacıların kötü huylu bir tümörün başlangıcını veya iyi huylu bir tümörün kötü huylu bir tümöre dönüşebileceği zamanı doğru bir şekilde tahmin etmelerine yardımcı olabilir. Önleyici bir bakış açısıyla AI, kontrol noktası inhibitörlerinin araştırılmasında ve geliştirilmesinde de kullanılmaktadır. Onkoloji, tanı ve tedaviler için daha fazla veri ve amaca yönelik karar verme için AI yardımıyla kapsamlı bir şekilde incelenmektedir.
- Yapay zeka ayrıca sahte ilaç salgınını izlemek ve bunlarla mücadele etmek için de kullanılıyor ve hastaların günlük olarak tükettikleri ilaçların gerçekliğinden emin olmalarını sağlıyor.
Yukarı tamamlayan
Bu, sağlık hizmetlerinin evriminde heyecan verici bir aşama olsa da, alanda sınırlamalarda tonlarca zorluk var. AI'nın uygulanması göründüğü kadar kolay değildir. Fütüristik ve iddialı, evet!
Bununla birlikte, onun dahil edilmesi de karmaşıktır. Veri birlikte çalışabilirliği, güvenlik, gelişmiş protokoller, standartlar ve uyumluluklar gibi endişeler var. veri kimliğini gizleme, ve dahası. Sadece bu değil, zorluklar, yapay zeka destekli bir sistem geliştirmeye karar verdiğiniz andan itibaren başlar. sağlık çözümü çünkü ilk etapta AI modüllerinizi eğitmek için tonlarca sağlık verisine ihtiyacınız olacak.
İşte güvenilir şirketlerin sevdiği yer ayı resmin içine gel. öncüyüz AI eğitim verileri dünya çapında çeşitli amaçlarla kullanılacak sofistike sağlık sistemlerinin geliştirilmesi için. Projeniz için AI eğitim verilerinizi nasıl alabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi için, uzanmak bugün bize.
