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 hedeflerimiz sayesinde toplum olarak ilerliyoruz. Bu durum, özellikle sağlık alanındaki yapay zekanın evrimi açısından geçerlidir ; burada en büyük sorunlardan bazıları teknoloji yardımıyla ele alınıyor ve çözülüyor.
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.
Bu gereksinimi daha da genişlettiğinizde, karmaşık görevleri yerine getirmek için bilgisayar görüşü, elektronik sağlık kayıtları ve daha fazlası gibi birden fazla kaynaktan veri gerektiren gelişmiş sistemler elde edersiniz . Daha önce bahsettiğimiz onkolojideki atılımları hatırlayın; bu tür çözümler, doğru sonuçlar üretmek için büyük miktarda bağlamsal veri gerektirir. Bunun için, veri işleyiciler ve uzmanlar , röntgen, MR, BT taramaları ve daha fazlası gibi taramalardan ve raporlardan veri toplamalı ve gördükleri her bir öğeyi etiketlemelidir.
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
- 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.
Yani, sağlık sektörü ve yapay zekâya özgü uygulamaları hakkında sahip olmanız gereken temel anlayış budur. Şu anda, tartıştığımız zorlukların bazılarını gidermek için birçok gelişme yaşanıyor. Aynı zamanda yeni kullanım alanları ve zorluklar da ortaya çıkıyor. Buradaki en önemli çıkarım, verilerin sağlık sonuçlarını şekillendirmeye devam edeceği ve bir yapay zekâ çözümü geliştiriyorsanız, Shaip gibi uzmanlardan veri almanızı tavsiye ettiğimizdir.
Yarattığı fark eşsizdir.
