Mitä jos kertoisimme sinulle, että seuraavan kerran kun otit selfien, älypuhelimesi ennustaa, että sinulle kehittyy todennäköisesti akne parin seuraavan päivän aikana? Kuulostaa kiehtovalta, eikö? No, sinne me kaikki olemme menossa kollektiivisesti.
Teknologian maailma on täynnä kunnianhimoja. Ideoidemme, innovaatioidemme ja tavoitteidemme kautta menemme eteenpäin yhteiskuntana. Tämä pätee erityisesti evoluution suhteen terveydenhuolto AI, jossa joitakin kaikkein kiusallisimmista huolenaiheista puututaan ja korjataan tekniikan avulla.
Tänään olemme koneen oppimismallien käyttöönoton partaalla, jotka voivat tarkasti ennustaa perinnöllisten sairauksien alkamisen ja ajan, jolloin kasvain muuttuisi syöväksi. Työskentelemme robottikirurgien prototyyppien ja VR-yhteensopivien lääkäreiden koulutuskeskusten parissa. Jopa operatiivisella tasolla olemme optimoineet vuode- ja potilashallinnan, etähoidon, lääkkeiden annostelun ja enemmän sekä automatisoineet tonnia tarpeettomia tehtäviä tekoälykäyttöisten järjestelmien kautta.
Kun haaveilemme edelleen paremmista tavoista tarjota terveydenhuoltoa, tutkitaan ja ymmärretään joitakin keskeisiä näkökohtia terveydenhuollon kehityksessä ja sitä, miten tekniikka, erityisesti datatiede ja sen siivet, auttavat tässä ilmiömäisessä kasvussa.
Tämä viesti on omistettu tuomaan esiin datan merkityksen terveydenhuoltojärjestelmien ja -moduulien kehittämisessä, joitakin merkittäviä käyttötapauksia ja prosessin haasteita.
Tietojen merkitys terveydenhuollon tekoälyssä
Ennen kuin alamme ymmärtää joitain monimutkaisempia tekoälyn käyttötapauksia ja toteutuksia, ymmärrämme, että puhelimessasi olevat keskimääräiset terveydenhuolto- ja kuntosovellukset toimivat tekoälymoduuleilla. He ovat käyneet vuosien koulutusta analysoidakseen, määrätäkseen ja päätelläkseen datansa tarkasti ja visualisoidakseen sen oivalluksiksi.
Se voi olla mHealth-sovelluksesi, jonka avulla voit käytännössä saada lääkärin neuvoja tai varata tapaamisen heidän kanssaan tai sovelluksen, joka hakee tuloksia todennäköisistä terveysongelmista oireidesi ja hyvinvointisi perusteella, tekoäly on upotettu jokaiseen terveydenhuollon sovellukseen tänään.
Skaalaa tätä vaatimusta edelleen ja sinulla on kehittyneet järjestelmät vaatia tietoja monista lähteistä, kuten tietokonevisio, sähköiset terveystiedot ja paljon muuta monimutkaisten tehtävien suorittamiseksi. Muista aiemmin mainitsemamme onkologian läpimurrot, tällaiset ratkaisut vaativat suuria määriä asiayhteyteen liittyvää tietoa tarkkojen tulosten tuottamiseksi. Tätä varten, merkinnät ja asiantuntijoiden on pakko lähde tiedot skannauksista ja raporteista, kuten röntgenkuvat, magneettikuvaukset, CT-skannaukset ja paljon muuta, ja merkitsemään kaikki elementit, joita he näkevät niissä.
Terveydenhuollon ammattilaisten on työskenneltävä erilaisten huolenaiheiden ja tapausten tunnistamisen ja niiden merkitsemisen puolesta, jotta koneet ymmärtävät ne paremmin ja käsittelevät tarkempia tuloksia. Joten kaikki tulokset, diagnoosit ja hoitosuunnitelmat perustuvat tietoihin ja niiden tarkkaan käsittelyyn.
Koska tiedot ovat terveydenhuollon ytimessä, tunnustetaan, että tiedot avaavat tietä terveemmälle huomiselle.
AI -käyttötapaukset terveydenhuollossa
- Vaikka puhumme kirurgisten toimenpiteiden ja instrumenttien kehityksestä, nykyiset tekoälyjärjestelmät määräävät, tarvitaanko leikkauksia. Tietojen huolellisen käsittelyn avulla järjestelmät voivat simuloida tapauksia ja jakaa, voidaanko huolet korjata lääkkeillä ja elämäntapamuutoksilla.
- Tekoäly auttaa meitä myös diagnosoimaan virustauteja genomisesti sekvensoitujen patogeenien ja profiloinnin avulla.
- Virtuaalisia sairaanhoitajia ja avustajia kehitetään myös auttamaan potilaiden hoitoa ja lainaamaan tukea toipumisprosessissaan. Pandemioiden aikana, kun potilaiden määrä on korkea, virtuaaliset sairaanhoitajat voisivat auttaa organisaatioita alentamaan toimintakustannuksia ja tarjoamaan samanaikaisesti potilaiden tarvitsemaa hoitoa. Nämä digitaaliset sairaanhoitajat koulutetaan suorittamaan kaikki perustehtävät, jotka ihmiset on koulutettu tekemään.
- Useita neurologisia ja autoimmuunisairauksia, joita ei voida koskaan parantaa tai kumota, voitaisiin ennakoida etukäteen tekoälyn ja koneoppimismallien avulla. Dementia, Alzheimerin tauti, Parkinsonin tauti ja paljon muuta voidaan eliminoida tällä tavalla.
- Henkilökohtaiset hoitosuunnitelmat ja lääkkeet ovat myös mahdollisia tekoälyn ja pääsyn avulla valitaronic terveystiedot. Tietäen potilaan terveyshistorian, allergiat, kemiallisen yhteensopivuuden ja paljon muuta, koneet voivat suositella tehokkaita lääkkeitä.
- Uusien lääkkeiden löytämistä voitaisiin nopeuttaa myös simuloitujen kliinisten kokeiden avulla.
Haasteita tekoälyratkaisujen kehittämisessä terveydenhuollolle
Riippumatta siitä, missä teollisuudessa tekoäly toteutetaan, jotkin haasteet ovat edelleen merkittäviä ja yleismaailmallisia. Tämä pätee myös terveydenhuoltoon. Tässä on joitain yleisimpiä haasteita, jotka rajoittavat tekoälyn kehitystä terveydenhuollossa:
- Yhtenäisen sukupolvi terveydenhuollon data on haaste, koska koneoppimismallit luottavat valtavan määrän tietojoukkojen saatavuuteen oppiakseen käsittelemään johtopäätöksiä ja tuottamaan tuloksia.
- Terveydenhuoltoalalla on useita lakeja, vaatimustenmukaisuuksia ja protokollia, jotka suojaavat yksityisyyttä ja luottamuksellisuutta. Tietojen yhteentoimivuus on väistämätöntä ja samalla työlästä, koska protokollat säätelevät tietojen oikeudenmukaista jakamista sidosryhmien välillä. Organisaatioiden on toteutettava lisätoimenpiteitä suojellakseen potilaidensa ja käyttäjiensä luottamuksellisuutta data de-tunnistus.
- Myös terveydenhuollon pk -yritysten saatavuus on valtava haaste. Tietojen merkintä on luultavasti ratkaiseva hetki, joka vaikuttaa lopputulokseen. Koska terveydenhuolto on erittäin erikoistunut siipi, raporttien ja skannausten tiedot on annettava terveydenhuollon ammattilaisten merkintöihin. Heidän rekrytointinsa on valtava haaste.
Tämä on siis perustavanlaatuinen ymmärrys, joka sinulla on oltava terveydenhuoltoalasta ja sen tekoälykohtaisista toteutuksista. Puhuessamme tapahtuu paljon edistystä joidenkin keskusteltujen haasteiden korjaamiseksi. Myös uusia käyttötapauksia ja haasteita tulee esiin samanaikaisesti. Ainoa merkittävä ero tässä on se, että tiedot muokkaavat edelleen terveydenhuollon tuloksia, ja jos kehität tekoälyratkaisua, suosittelemme tietojen hankkimista asiantuntijoilta, kuten Shaip.
Sen tekemä ero on vertaansa vailla.
