Tekoäly toimii kaikilla aloilla, eikä terveydenhuolto ole poikkeus. Terveydenhuoltoala hyötyy transformatiivisista tiedoista ja käynnistää intensiivisen kehityksen varhaisen havaitsemisen järjestelmissä, diagnoosissa ja potilaiden seurannassa terveydenhuollon tehostamiseksi.
Maailman terveydenhuollon tekoälymarkkinoiden arvo oli 11 miljardia dollaria, ja sen ennustetaan kasvavan $ 188 miljardia 2030.
Tekoäly kukoistaa suurten määrien terveydenhuollon tietomäärien avulla, jotka ovat peräisin sairaaloiden, hoitokeskusten, kuvantamis- ja patologian laboratorioiden, sairaaloiden, klinikoiden ja muiden palvelujen tarjoajilta. Näiden tietojen asianmukaisella analysoinnilla on rajattomasti mahdollisuuksia muuttaa ihmisten terveyttä, mutta dynaamisista lähteistä kerätyn tiedon järjestämätön muoto tekee analysoinnin ja muuntamisen mahdottomaksi.
Onneksi tie muuttavaan terveydenhuoltoon on mahdollista tekoäly- ja ML-ratkaisujen vetämän innovaation avulla.
Vaikka tekoäly voi saada kliinisiä oivalluksia raa'asta ja strukturoimattomasta tiedosta, edistyneiden algoritmien kehittäminen vie edelleen aikaa ja resursseja. Markkinoiden kasvuvauhdissa on kuitenkin uskottavaa odottaa tekoälypohjaisten terveydenhuoltoratkaisujen tarjoavan lääketieteen ammattilaisille vertaansa vailla olevaa hyötyä eri näkökulmista.
Missä tekoäly ja ML voivat auttaa edistämään parempaa terveydenhuoltoa?
Varhainen taudin havaitseminen
Lupaus paremmasta diagnostiikkaprosessista on yksi merkittävistä tekoälyn mahdollisuuksista terveydenhuollon sovelluksissa. ML-pohjaisten tekoälytyökalujen avulla voidaan tunnistaa potilaat, joilla on havaittuja ja havaitsemattomia yleisiä ja harvinaisia sairauksia. Erikoistuneet ML-työkalut pystyvät tulkitsemaan sähköisten terveystietojen, lääketieteellisen kuvantamisen, laboratorioraporttien ja potilaiden lääkärin muistiinpanojen tietoja varmistaakseen kohdennettuja varhaisen diagnoosin tilan ja ennustaakseen sairauksien mahdollisuutta. Varhainen havaitseminen ja diagnoosi antavat pääsyn oikea-aikaiseen terveydenhuoltoon, alentaa hoitokustannuksia ja lisää lääkärin ja potilaan luottamusta.
Lupaus paremmasta diagnostiikkaprosessista on yksi merkittävistä tekoälyn mahdollisuuksista terveydenhuollon sovelluksissa. ML-pohjaisten tekoälytyökalujen avulla voidaan tunnistaa potilaat, joilla on havaittuja ja havaitsemattomia yleisiä ja harvinaisia sairauksia. Erikoistuneet ML-työkalut pystyvät tulkitsemaan sähköisten terveystietojen, lääketieteellisen kuvantamisen, laboratorioraporttien ja potilaiden lääkärin muistiinpanojen tietoja varmistaakseen kohdennettuja varhaisen diagnoosin tilan ja ennustaakseen sairauksien mahdollisuutta. Varhainen havaitseminen ja diagnoosi antavat pääsyn oikea-aikaiseen terveydenhuoltoon, alentaa hoitokustannuksia ja lisää lääkärin ja potilaan luottamusta.Luotettava kuva-analyysi
Kuvantamisanalyysi on lääketieteellisen analyysin ja hoitojen kriittinen osa. Lääkärit ja lääketieteen ammattilaiset käyttävät kuitenkin paljon aikaa toistuvien mutta kriittisten tehtävien suorittamiseen, kuten kuvien, laboratorioraporttien ja verikokeen analysoimiseen.
Tekoälyavusteisella tekniikalla lääkärit voivat vähentää aikaa, joka kuluu CT-skannausten, mammografian, PET-skannausten, MRI-kuvien ja muiden päälle kaatamiseen. Ne voivat hyödyntää tekoälyn kehittyneiden hahmontunnistusominaisuuksien potentiaalia tunnistaakseen tuttuja piirteitä, vakiintuneita kuvioita ja varhaisia sairauksien indikaattoreita ja priorisoida tapauksia diagnoosin perusteella.
Tehostettu huumeiden löytäminen
Yksi tekoälyn suurimmista vallankumouksellisista voimista on sen kyky auttaa suunnittelemaan ja valmistamaan arvokkaita lääkkeitä uusien ja olemassa olevien sairauksien torjumiseksi. Tarvitsemme parempia ratkaisuja lääkekehitysprosessiin. Se ottaa 12 vuotta uusi lääke etenee tutkimuslaboratoriosta markkinoille ja lopulta potilaalle.Edistyneiden terveydenhuollon tekoälytyökalujen avulla on mahdollista käsitellä lääkkeiden löytämiseen, uudelleenkäyttöön ja lääkekehitykseen liittyviä kysymyksiä. Tekoäly pystyy käsittelemään suuria määriä kriittistä dataa, joka auttaa lääkesuunnittelussa, kemiallisen synteesin ymmärtämisessä, mahdollisten ehdokkaiden tunnistamisessa ja lääkeaineiden ja proteiinien vuorovaikutusten analysoinnissa.
Tekoälyn kyky saada oivalluksia historiallisista lääketiedoista, biologisista tiedoista ja ristiviittauskaavoista voi olla uraauurtava, koska se voi säästää lukemattomia ihmishenkiä.
Saumaton digitaalinen konsultointi
Pandemia vauhditti epäilemättä innovaatioita etäterveyden alalla, mutta vielä on pitkä matka siihen, että virtuaalikäynnit olisivat yhtä tehokkaita kuin fyysiset käynnit lääkärin vastaanotolla.
Tekoäly voi auttaa kuromaan tätä kuilua monin tavoin. Esimerkiksi koneoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely (NLP) helpottavat oireiden keräämistä potilaan äänellä.
Yhdessä potilaan sähköisen sairauskertomuksen analyysin kanssa tekoäly voi tuoda esiin mahdollisia terveysongelmia, joita lääkärit voivat tarkastella. Käsittelemällä tietoja etukäteen tekoäly lisää lääkäreiden hoitamien potilaiden määrää, parantaa virtuaalikäyntien tehokkuutta ja jopa minimoi fyysisestä vuorovaikutuksesta johtuvan tartuntariskin.
Yksi tekoälyn suurimmista vallankumouksellisista voimista on sen kyky auttaa suunnittelemaan ja valmistamaan arvokkaita lääkkeitä uusien ja olemassa olevien sairauksien torjumiseksi. Tarvitsemme parempia ratkaisuja lääkekehitysprosessiin. Se ottaa Yhteenveto
Tekoäly ja koneoppiminen ovat eturintamassa edistämässä uskomattomia muutoksia ja kehitystä terveydenhuoltoalalla. Olemme Shaipilla terveydenhuoltoalan muutoksen risteyksessä. Innovatiivisten ja edistyneiden tekoälypohjaisten työkalujen kehittämisen asiantuntemuksemme ansiosta terveydenhuoltoalan tulevaisuus voi tarjota parempaa terveyttä kaikille.
Autamme organisaatioita rakentamaan, kehittämään ja ottamaan käyttöön uraauurtavia tekoäly- ja NLP-malleja, jotka on koulutettu yli 10 miljoonalla lisensoidulla lääketieteellisellä tietueella. Laadukkaat tietojoukkomme ovat tarkasti merkittyjä, eettisesti peräisin olevia lääketieteellisten tietojen kokoelmia eri potilasryhmien kuvista, laboratorioraporteista, lääkärin puheesta ja EHR:stä erittäin luotettavien tulosten varmistamiseksi.
Meillä on myös syvä ymmärrys tekoälystä alusta alkaen, joten voimme lainata kokemustamme puolueettomien kohorttien valinnassa, terveydenhuollon tietojen merkintä, ja puoliohjatun oppimisen vaatimukset asiakkaidemme menestyksen varmistamiseksi. Jos haluat lisätietoja ratkaisuista, joita Shaip voi auttaa toteuttamaan, ota yhteyttä ja ottaa meihin yhteyttä tänään.
