Terveydenhuollon innovaatiot

Kuinka tekoäly saa aikaan seuraavan terveydenhuollon innovaation aallon

Ei ole epäilystäkään siitä, että tieto on valmiina muuttamaan terveydenhuoltoa, kuten sillä on niin monia muita aloja, mutta se tarvitsee auttavaa kättä. Nykyään terveydenhuollon tarjoajat keräävät eksatavua potilastietoja sairaaloista, klinikoilta, kuvantamis- ja patologialaboratorioista ja muusta. Nämä tiedot sisältävät runsaasti tietoa ihmisten terveydestä, mutta niiden rakenteen puute ja pelkkä tilavuus tarkoittavat, että ne ovat selvästi yli ihmisten kyvyn tulkita niitä.

Onneksi kehittyneet tekoäly- ja koneoppimisratkaisut voivat kantaa innovaatioiden soihdun.

Terveydenhuollossa koneoppimisen arvo on sen kyky käsitellä massiivisia aineistoja, jotka ovat kaukana ihmisen kyvyn rajoista. Raakaa, jäsentelemätöntä tietoa menee sisään ja kliinisiä oivalluksia, jotka auttavat lääkäreitä suunnittelemaan ja tarjoamaan parempaa hoitoa pienemmillä kustannuksilla. Vaikka taivas on rajana koneoppimisen hyötyihin, näiden monimutkaisten algoritmien rakentaminen vie aikaa. Seuraavien 10–XNUMX vuoden aikana odotamme nähdä lääketieteen ammattilaisten saavan osaa terveydenhuollon innovaatioista näillä alueilla:

  1. Edistynyt kuva-analyysi

Edistynyt kuva-analyysi Lääketieteen ammattilaiset ovat erittäin koulutettuja, ja osa heidän työstään heijastaa heidän valtavaa lisäarvoa. Asiantuntijoiden on kuitenkin edelleen käytettävä aikaa toistuviin tehtäviin, kuten kuvan analysointiin. Esimerkiksi radiologiassa lääkärit viettävät aikaa katsomalla kuvia TT-kuvista, magneettikuvista, ultraäänistä, PET-kuvista, mammografiasta ja muusta. Tekoälyn avustamat kuvantamisratkaisut käyttävät tekniikan kehittyneitä kuvantunnistuskykyjä korostamaan kuvan ominaisuuksia, tunnistamaan syövän varhaiset ennustajat, priorisoimaan tapaukset ja vähentämään tarkan diagnoosin tekemiseen tarvittavaa työvoimaa. Kun tekoäly käsittelee yhä useampia aineistoja, on väistämätöntä, että tekniikka peittää ihmislääkäreiden kyvyn havaita taudin merkit mahdollisimman aikaisin.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

  1. Taudin havaitseminen

Korkean hinnan vuoksi terveydenhuollon kuvantaminen tapahtuu yleensä vain diagnoosin vahvistamiseksi. Se on tehokas ratkaisu, mutta tekoäly lupaa ylläpitää ja korvata. Tekemällä perusteellisen analyysin valtavista määristä historiallisia tietoja AI voi ennustaa sairauden tai sairauden mahdollisuuden uskomattoman varhaisessa vaiheessa. Esimerkiksi tarkastelemalla kokonaista potilasjoukkoa, joka vastaa läheisesti tiettyjen henkilöiden väestökehitystä sukulaisten sairaushistoriaa lukuun ottamatta, tekoäly voisi päätellä, että potilaalla on erittäin todennäköinen sairaus, kuten sydänsairaus, vuosia ennen kuin lääkäri voisi koskaan diagnosoida tarkasti.

  1. Huumeiden löytäminen

Olemme kaikki nähneet omakohtaisesti, kuinka tärkeää on suunnitella ja tuottaa tehokkaita lääkkeitä ja rokotteita vasta löydetyn taudin torjumiseksi. Historiallisesti tähän prosessiin on kulunut valtavasti aikaa ja rahaa, ja kehitysajat ovat joissakin tapauksissa ulottuneet yli vuosikymmeneen. Tekoälyn kyky vertailla lääkkeitä, joiden tiedetään olevan turvallisia ja tehokkaita, ja jäljitellä niiden kaavojen osia uusien iteraatioiden ehdottamiseksi, voi olla uraauurtava, mahdollisesti säästää lukemattomia ihmishenkiä ja auttaa estämään seuraavan maailmanlaajuisen pandemian.

  1. Digitaalinen kuuleminen

Digitaalinen kuuleminen Pandemia epäilemättä kannusti innovaatioita etäterveyden tilassa, mutta on vielä pitkä matka, jotta virtuaalikäynnit olisivat yhtä tehokkaita kuin fyysinen vierailu lääkärin vastaanotolla. Tekoäly voi auttaa poistamaan tämän aukon monin tavoin. Esimerkiksi koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) auttavat helpottamaan oireiden keräämistä vain potilaan äänen avulla. Yhdessä potilaan sähköisen sairauskertomuksen analyysin kanssa tekoäly voi korostaa lääkäreiden todennäköisiä terveysongelmia. Käsittelemällä tietoja etukäteen, tekoäly lisää lääkäreiden hoidettavien potilaiden määrää, parantaa virtuaalikäyntien tehokkuutta ja jopa minimoi fyysisen vuorovaikutuksen aiheuttaman tartuntariskin.

Shaipissa tavoitteemme on avata terveydenhuollon innovaatioiden jännittävä tulevaisuus tukemalla yrityksiä heidän tekoälyaloitteissaan. Autamme organisaatioita luomaan ja kouluttamaan tekoäly- ja NLP -malleja lisensoimalla yli 10 miljoonan lääketieteellisen tietojoukon käytön, joka koostuu kuvista, sähköisistä terveystietueista ja jopa lääkärin puheesta. Tiedot ovat 100% suojattuja terveystietoja, tarkkoja huomautuksia ja peräisin yli 60 eri maantieteelliseltä alueelta, mikä takaa korkealaatuiset tulokset.

Meillä on myös syvä ymmärrys tekoälystä alusta asti, mikä tarkoittaa, että voimme antaa kokemuksemme puolueettomien kohorttien valinnassa, terveydenhuollon tietojen merkintäja puolivalvotun oppimisen vaatimukset asiakkaidemme menestyksen varmistamiseksi. Jos haluat lisätietoja Shaipin käyttöönotettavista ratkaisuista, ota yhteyttä ja pyytää demoa tänään.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa