Ya size bir dahaki sefere selfie çektiğinizde, akıllı telefonunuzun önümüzdeki birkaç gün içinde sivilce geliştirme olasılığınız olduğunu tahmin edeceğini söylesek? Kulağa ilgi çekici geliyor, değil mi? İşte, topluca gideceğimiz yer orası.
Teknoloji dünyası hırslarla dolu. Fikirlerimiz, yeniliklerimiz ve hedeflerimizle toplum olarak ilerliyoruz. Bu, özellikle evrimle ilgili olarak doğrudur. sağlık yapay zekası, en rahatsız edici endişelerden bazılarının teknoloji yardımıyla ele alındığı ve çözüldüğü yer.
Bugün, kalıtsal hastalıkların başlangıcını ve bir tümörün kansere dönüşme zamanını doğru bir şekilde tahmin edebilen makine öğrenimi modellerini kullanıma sunmanın eşiğindeyiz. Robot cerrahlar için prototipler ve doktorlar için VR özellikli eğitim merkezleri üzerinde çalışıyoruz. Operasyonel seviyelerde bile, yapay zeka destekli sistemler aracılığıyla yatak ve hasta yönetimini, uzaktan bakımı, ilaç dağıtımını ve daha fazlasını optimize ettik ve tonlarca gereksiz görevi otomatik hale getirdik.
Sağlık hizmeti sunmanın daha iyi yollarını hayal etmeye devam ederken, sağlık hizmetlerinin evrimindeki bazı önemli hususları ve teknolojinin, özellikle veri bilimi ve kanatlarının bu olağanüstü büyümeye nasıl yardımcı olduğunu keşfedip anlayalım.
Bu gönderi, sağlık sistemleri ve modüllerinin geliştirilmesinde verilerin önemini, öne çıkan bazı kullanım örneklerini ve süreçten kaynaklanan zorlukları ortaya çıkarmaya adanmıştır.
Sağlık Hizmetinde Yapay Zekada Verinin Önemi
Şimdi, yapay zekanın bazı daha karmaşık kullanım durumlarını ve uygulamalarını anlamaya başlamadan önce, telefonunuzda bulunan ortalama sağlık ve fitness uygulamalarının yapay zeka modülleri tarafından desteklendiğini anlayalım. Verilerinizi doğru bir şekilde analiz etmek, reçete etmek ve çıkarım yapmak ve bunları içgörüler halinde görselleştirmek için yıllarca eğitim aldılar.
Bir doktordan sanal olarak konsültasyon almanıza veya onlardan randevu almanıza olanak tanıyan mHealth uygulamanız veya semptomlarınıza ve iyiliğinize dayalı olarak olası sağlık sorunlarına ilişkin sonuçları alan bir uygulama olabilir, AI bugün her sağlık hizmeti uygulamasında yerleşiktir.
Bu gereksinimi daha da ölçeklendirdiğinizde, gelişmiş sistemlere sahip olursunuz. veri gerektir karmaşık görevleri gerçekleştirmek için bilgisayarla görme, elektronik sağlık kayıtları ve daha fazlası gibi birden çok kaynaktan Daha önce bahsettiğimiz onkolojideki atılımları hatırlayın, bu tür çözümler doğru sonuçlar üretmek için çok büyük miktarda bağlamsal veri gerektirir. Bunun için, açıklayıcılar ve uzmanların yapması gerekenler kaynak veri X-Işınları, MRI'lar, CT taramaları ve daha fazlası gibi taramalardan ve raporlardan yararlanın ve üzerlerinde gördükleri her bir öğeye açıklama ekleyin.
Sağlık uzmanları, farklı endişeleri ve vakaları belirlemeye çalışmalı ve makinelerin bunları daha iyi anlayabilmesi ve daha doğru sonuçlar işleyebilmesi için bunları etiketlemelidir. Bu nedenle, tüm sonuçlar, teşhisler ve tedavi planları verilerden ve bunların kesin olarak işlenmesinden kaynaklanmaktadır.
Verilerin sağlık hizmetlerinin merkezinde yer almasıyla birlikte, verilerin daha sağlıklı bir yarının önünü açtığını kabul edelim.
Sağlık Hizmetinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
- Biz cerrahi prosedürler ve aletlerdeki gelişmelerden bahsederken, mevcut AI sistemleri, ilk etapta ameliyatların gerekli olup olmadığını belirler. Verilerin titiz bir şekilde işlenmesiyle sistemler, örnekleri simüle edebilir ve endişelerin ilaçlar ve yaşam tarzı değişiklikleri yoluyla tedavi edilip edilemeyeceğini paylaşabilir.
- AI ayrıca genomik olarak sıralanmış patojenler ve profilleme yoluyla viral hastalıkları teşhis etmemize yardımcı oluyor.
- Hasta bakımına yardımcı olmak ve iyileşme süreçlerinde destek sağlamak için sanal hemşireler ve asistanlar da geliştirilmektedir. Pandemiler sırasında, hasta sayısının yüksek olduğu zamanlarda sanal hemşireler, kuruluşların operasyonel giderlerini azaltmalarına ve aynı anda hastaların ihtiyaç duyduğu bakımı sunmalarına yardımcı olabilir. Bu dijital hemşireler, insanların yapması için eğitilmiş tüm temel görevleri yerine getirmek için eğitilecek.
- Asla iyileştirilemeyecek veya tersine çevrilemeyecek birçok nörolojik ve otoimmün hastalık, AI ve makine öğrenimi modelleri aracılığıyla önceden tahmin edilebilir. Demans, Alzheimer, Parkinson ve daha fazlası bu şekilde ortadan kaldırılabilir.
- Yapay zeka ve erişim ile kişiselleştirilmiş tedavi planları ve ilaçlar da mümkündür. seçmekronik sağlık kayıtları. Bir hastanın sağlık geçmişi, alerjileri, kimyasal uyumluluğu ve daha fazlasını bilerek, makineler tarafından etkili ilaçlar önerilebilir.
- Yeni ilaçların keşfi, simüle edilmiş klinik deneylerle de hızlı bir şekilde takip edilebilir.
Sağlık Hizmetleri için Yapay Zeka Çözümleri geliştirmeyle ilgili zorluklar
Yapay zekanın uygulandığı endüstri ne olursa olsun, bazı zorluklar belirgin ve evrensel olmaya devam ediyor. Bu sağlık açısından da geçerli. Size hızlı bir fikir vermek için, sağlık hizmetlerinde AI ilerlemelerini sınırlayan en yaygın zorluklardan bazıları şunlardır:
- tutarlı nesil sağlık Makine öğrenimi modelleri, çıkarımları işlemeyi ve sonuçları teslim etmeyi öğrenmek için büyük miktarda veri kümesinin kullanılabilirliğine güvendiğinden, veriler bir zorluktur.
- Sağlık sektörü, mahremiyet ve gizlilik standartlarını korumak için çeşitli yasalara, uyumluluklara ve protokollere bağlıdır. Paydaşlar arasında adil veri paylaşımını yöneten protokoller nedeniyle verilerin birlikte çalışabilirliği kaçınılmaz ve aynı zamanda sıkıcıdır. Kuruluşlar, hastalarının ve kullanıcılarının gizliliğini korumak için ek önlemler almak zorundadır. data de-kimlik.
- Sağlık hizmeti veren KOBİ'lerin mevcudiyeti de büyük bir zorluktur. Veri açıklaması muhtemelen nihai sonuçları etkileyen anı tanımlıyor. Sağlık hizmeti son derece uzmanlaşmış bir kanat olduğundan, raporlardan ve taramalardan elde edilen verilerin sağlık uzmanları tarafından açıklanması gerekir. Onları işe almak büyük bir zorluktur.
Dolayısıyla, sağlık sektörü ve onun yapay zekaya özgü uygulamaları hakkında sahip olmanız gereken temel anlayış budur. Biz konuşurken, tartıştığımız bazı zorlukları çözmek için tonlarca gelişme oluyor. Daha yeni kullanım durumları ve zorluklar da aynı anda ortaya çıkıyor. Buradaki tek önemli çıkarım, verilerin sağlık hizmeti sonuçlarını şekillendirmeye devam edeceğidir ve bir yapay zeka çözümü geliştiriyorsanız, aşağıdaki gibi uzmanlardan veri almanızı öneririz: Saip.
Yarattığı fark eşsizdir.
