Terveydenhuolto

AI: n mahdollisuudet terveydenhuollossa

Rehellisesti sanottuna elämme tulevaisuutta, josta kaikki haaveilimme pari vuotta sitten. Jos tapahtuman tai tapahtuman tarkka ennustaminen oli yksi ensisijaisista aikomuksistamme tekniikan kanssa vuosikymmeniä sitten, olemme itse asiassa siinä ajassa, jolloin tästä ideasta on tulossa totta.

Nykyään niin kaupalliset laitteet kuin Apple -kellot ennustavat tarkasti sydänkohtauksia ja sydänongelmia ja varoittavat käyttäjiä etukäteen, jotta he voivat ryhtyä varotoimiin tai ottaa yhteyttä lääkäreihin. Huolimatta kasvia tuhoavasta virustaudista, olemme täysin teknologian ja sen kehityksen ansiosta pystyneet murtamaan nopeasti ja kehittämään rokotteen sitä varten.

- terveydenhuollon Teknologia - etenkin tekoäly - hyödyttää valtavasti teollisuutta. Tässä viestissä tutkimme yksityiskohtaisesti, miten tekoäly muokkaa terveysteknologian tulevaisuutta, sen etuja ja rajoituksia, jotka liittyvät tekoälyn tehokkaaseen käyttöönottoon sairaaloissa, diagnostiikkakeskuksissa ja muissa terveyskeskuksissa.

Kuinka tärkeä tekoäly on terveydenhuollolle?

Tekoälyn tarkoitus on toimia tavalla, jota ihminen ei koskaan voisi. Tämän päivän kehittyneet järjestelmät voivat suorittaa poikkeuksellisia laskelmia todella nopeasti, jolloin tutkijat ja terveydenhuollon asiantuntijat voivat hyödyntää teknologian mahdollisuuksia tutkimus- ja kehitystarkoituksiin. Lisäksi tekoälyllä on ennaltaehkäiseviä ja ennustavia ominaisuuksia, joiden avulla sidosryhmät voivat tehdä tarkkoja, osuvia ja tehokkaimpia päätöksiä.

AI on kuitenkin hyvin yleinen termi. Saadaksemme selkeän käsityksen tekoälyn merkityksestä, jakakaamme se eri siipiin ja ymmärrämme kunkin merkityksen erilaisilla terveydenhuollon segmenteillä.

Koneoppiminen, syväoppiminen ja hermoverkot

Machine learning, deep learning, and neural networks Koneiden oppimista ja tehtävien itsenäistä suorittamista, koneoppimista ja siihen liittyviä tekniikoita voidaan käyttää lääkeyhdistelmien simulaatioiden suorittamiseen ja tarkan terveydenhuollon tarjoamiseen.

Koneoppiminen, syväoppiminen ja hermoverkot voidaan ottaa käyttöön, kun ennustetaan perinnöllisen sairauden puhkeamista yksilöillä ja annetaan tarkkoja tuloksia lääkkeiden tehokkuudesta ihmiskehossa.

NLP

Lyhennetty nimellä Luonnollinen kielen käsittely, tämä liittyy kaikkeen puheen ja tekstin käsittelyyn. Tekoälymoduuleja käytetään käsittelemään ja analysoimaan puhetta ja tekstiä tunteita, käännöksiä, puheesta tekstiä varten ja päinvastoin ja paljon muuta. Yksi merkittävimmistä tavoista, joilla NLP on merkityksellinen terveydenhuollossa, on se, että se voi kuratoida ja käsitellä jäsentämättömiä terveydenhuollon tietoja, kuten raportteja, lehtiä, EHR -asiakirjoja ja jopa tieteellisiä papereita, ja visualisoida johtopäätöksiä.

Robotit

Mikä kuulostaa enemmän käyttöönotolta varastoissa ja tehtaissa, on todella sisällytetty myös terveyskeskuksiin. Kehittyneet fyysiset robotit auttavat kirurgeja suorittamaan tarkkoja raskaita invasiivisia leikkauksia. Leikkaukset ihmiskehon herkissä elimissä, kuten selkäytimessä, eturauhasessa, niskassa ja aivoissa, suoritetaan nykyään fyysisten robottien avulla.

Etelä-Afrikka

RPA tarkoittaa robottiprosessiautomaatiota, jossa osa terveyskeskusten ja sairaaloiden tarpeettomista tehtävistä on automatisoitu suoritettavaksi. Tämä voi olla yhtä helppoa kuin lähettäminen tapaamisilmoitukset tai muistutuksia asiakkaille tai yhtä monimutkaisia ​​kuin potilaslaskutuksen päivittäminen tai tietojen poimiminen strukturoimattomista lähteistä.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Tekoälykeskeiset käyttötapaukset terveydenhuollossa

Use cases in healthcare Jotta saisit yksinkertaisen käsityksen siitä, kuinka nopeasti terveydenhuoltoketjut ottavat tekoälyn osaksi järjestelmiään ja työnkulkujaan, ymmärrä, että tekoälyn markkina -arvon terveydenhuollossa odotetaan kasvavan 41.8% seuraavan 7 vuoden aikana. Markkina -arvo oli noin 6.7 miljardia dollaria vuonna 2020.

Tämä osoittaa vain, että tekoälyn käyttö terveydenhuollossa kasvaa vain. Mutta mitä ne ovat? Otetaan selvää.

  1. Tekoälyä käytetään koneiden ja ihmisen aivojen välisen rajapinnan kehittämisessä. Terveydenhuollon kannalta tämän järjestelmän tarkoituksena on parantaa aivohalvauksesta, ALS: stä, lukkiutuneesta oireyhtymästä tai muista peruuttamattomista neurologisista häiriöistä kärsivien potilaiden elämänlaatua. Tällaisten järjestelmien tai apuvälineiden avulla potilaat voivat reagoida ja kommunikoida paremmin.
  2. Nykyiset radiologiset työkalut edellyttävät fyysisen näytteen tarvetta diagnoositarkoituksiin. AI -toteutusten myötä kehitetään kuitenkin kehittyneitä radiologisia työkaluja, jotka voivat ennustaa tai käsitellä näytteitä biopsioista ja muista diagnostisista yksiköistä tarkan tiedon saamiseksi.
  3. Huolimatta terveydenhuollon kehityksestä, maailmassa on edelleen kulmia, jotka eivät ole vielä nähneet ja kokeneet perusterveydenhuoltoa ja sen etuja. Tekoälyn sisällyttäminen voi auttaa viemään terveydenhuoltopalvelut tällaisille alueille ja auttamaan nostamaan ihmisten elämää ja elämäntapaa siellä.
  4. Tekoälyn rooli onkologiassa on ratkaiseva ja samalla ilmiömäinen. Kehittyneet koneoppimisalgoritmit voivat auttaa tutkijoita ennustamaan tarkasti pahanlaatuisen kasvaimen puhkeamisen tai ajan, jolloin hyvänlaatuinen voi muuttua pahanlaatuiseksi. Ennaltaehkäisevästä näkökulmasta tekoälyä käytetään myös tarkastuspisteiden estäjien tutkimuksessa ja kehittämisessä. Onkologiaa tutkitaan laajasti tekoälyn avulla saadakseen lisää dataa ja tarkoituksenmukaista päätöksentekoa diagnooseja ja hoitoja varten.
  5. Tekoälyä käytetään myös jäljittämään ja torjumaan väärennettyjen lääkkeiden epidemiaa ja antamaan potilaiden olla varmoja päivittäin käyttämiensä lääkkeiden aitoudesta.

Käärimistä

Vaikka tämä on jännittävä vaihe terveydenhuollon kehityksessä, avaruuden rajoituksissa on tonnia haasteita. Tekoälyn käyttöönotto ei ole niin helppoa kuin miltä se kuulostaa. Se on futuristinen ja kunnianhimoinen, kyllä!

Sen sisällyttäminen on kuitenkin myös monimutkaista. On huolenaiheita, kuten tietojen yhteentoimivuus, turvallisuus, kehittyneet protokollat, standardit ja vaatimustenmukaisuus, tietojen tunnistaminen, ja enemmän. Ei vain sitä, että haasteet alkavat siitä hetkestä, kun päätät kehittää tekoälykäyttöisen terveydenhuollon ratkaisu koska tarvitsisit tonnia terveydenhuollon tietoja AI -moduulien kouluttamiseen.

Siellä luotettavat yritykset pitävät bear tule kuvaan. Olemme edelläkävijöitä Tekoälyn harjoittelutiedot kehittää kehittyneitä terveydenhuoltojärjestelmiä, joita käytetään eri puolilla maailmaa eri tarkoituksiin. Lisätietoja siitä, miten voit saada tekoälyharjoitustiedot projektillesi, Yhteydenotot meille tänään.

Sosiaalinen osuus