Wat as ons u sou vertel dat die slimfoon die volgende keer dat u 'n selfie neem, sou voorspel dat u waarskynlik binne die volgende paar dae aknee sal opdoen? Klink interessant, reg? Dit is waarheen ons almal gesamentlik op pad is.
Die tegnologiese wêreld is vol ambisies. Deur ons idees, innovasies en doelwitte beweeg ons as 'n samelewing vooruit. Dit geld veral met betrekking tot die evolusie van gesondheidsorg AI, waar sommige van die mees teisterende bekommernisse met behulp van tegnologie aangepak en opgelos word.
Vandag is ons op die punt om masjienleermodelle op die been te bring wat die aanvang van oorerflike siektes akkuraat kan voorspel en die tyd dat 'n gewas kanker word. Ons werk aan prototipes vir robotchirurge en opleidingsentrums vir dokters met VR. Selfs op operasionele vlakke, het ons bed- en pasiëntbestuur, afstandsorg, medisyne en meer en meer tonne oortollige take geoptimaliseer deur middel van AI-aangedrewe stelsels.
Terwyl ons aanhou droom van beter maniere om gesondheidsorg te lewer, laat ons 'n paar van die belangrikste aspekte in die evolusie van gesondheidsorg ondersoek en verstaan en hoe tegnologie, veral data -wetenskap en sy vlerke, hierdie fenomenale groei help.
Hierdie pos is daarop gemik om die belangrikheid van data na vore te bring in die ontwikkeling van gesondheidsorgstelsels en -modules, enkele prominente gebruiksgevalle en die uitdagings wat uit die proses voortspruit.
Die belangrikheid van data in AI vir gesondheidsorg
Laat ons eers besef dat die gemiddelde gesondheidsorg- en fiksheidsprogramme wat u op u telefoon het, deur AI -modules aangedryf word voordat ons begin om sommige van die meer ingewikkelde gebruiksgevalle en implementering van AI te verstaan. Hulle het jare se opleiding ondergaan om u data akkuraat te analiseer, voor te skryf en af te lei en dit tot insigte te visualiseer.
Dit kan u mHealth-app wees waarmee u feitlik konsultasie van 'n dokter kan kry of 'n afspraak met hulle kan bespreek, of 'n app wat resultate kan haal oor moontlike gesondheidsprobleme op grond van u simptome en u welstand.
Skaal hierdie vereiste verder, en u sal gevorderde stelsels hê data benodig uit verskeie bronne soos rekenaarvisie, elektroniese gesondheidsrekords en meer om komplekse take uit te voer. Onthou die deurbrake in onkologie wat ons vroeër genoem het; sulke oplossings benodig groot hoeveelhede kontekstuele data om akkurate resultate te lewer. Vir dit, aantekenaars en kenners moet bron data van skanderings en verslae soos X-strale, MRI's, CT-skanderings en meer, en maak 'n aantekening op elke element wat hulle sien.
Gesondheidswerkers moet daaraan werk om verskillende bekommernisse en gevalle te identifiseer en dit te benoem sodat masjiene dit beter kan verstaan en meer akkurate resultate kan verwerk. Alle resultate, diagnoses en behandelingsplanne spruit dus uit data en die presiese verwerking daarvan.
Aangesien data die kern van gesondheidsorg is, moet ons erken dat data die weg baan vir 'n gesonder môre.
AI -gebruiksgevalle in gesondheidsorg
- Terwyl ons praat oor vordering in chirurgiese prosedures en instrumente, skryf huidige AI -stelsels voor of die operasie in die eerste plek nodig is. Deur noukeurige verwerking van data kan stelsels gevalle simuleer en deel of die kommer genees kan word deur medikasie en lewenstylveranderinge.
- AI help ons ook om virussiektes te diagnoseer deur middel van patogene wat deur geneties opeenvolg word en profilering.
- Virtuele verpleegsters en assistente word ook ontwikkel om te help met pasiëntsorg en ondersteuning by hul herstelproses. Tydens pandemies, as die aantal pasiënte hoog is, kan virtuele verpleegsters organisasies help om bedryfsuitgawes te verminder en terselfdertyd die sorg te bied wat pasiënte benodig. Hierdie digitale verpleegsters sal opgelei word om al die fundamentele take wat mense opgelei word, uit te voer.
- Verskeie neurologiese en outo -immuun siektes wat nooit genees of omgekeer kan word nie, kan vooraf voorspel word deur middel van AI- en masjienleermodelle. Demensie, Alzheimer, Parkinson en meer kan op hierdie manier uitgeskakel word.
- Persoonlike behandelingsplanne en medikasie is ook moontlik met AI en toegang tot kiesronies gesondheidsrekords. Deur die gesondheidsgeskiedenis van 'n pasiënt, allergieë, chemiese verenigbaarheid en meer te ken, kan effektiewe medisyne deur masjiene aanbeveel word.
- Die ontdekking van nuwe medisyne kan ook vinnig opgespoor word deur gesimuleerde kliniese toetse.
Uitdagings betrokke by die ontwikkeling van AI -oplossings vir gesondheidsorg
Ongeag die bedryf waarin AI geïmplementeer word, bly sommige uitdagings prominent en universeel. Dit geld ook vir gesondheidsorg. Hier is 'n paar van die mees algemene uitdagings wat AI -vooruitgang in gesondheidsorg beperk:
- Die generasie van konsekwent gesondheidsorg data is 'n uitdaging, aangesien masjienleermodelle staatmaak op die beskikbaarheid van groot hoeveelhede datastelle om afleidings te leer verwerk en resultate te lewer.
- Die gesondheidsorgbedryf is gebonde aan verskeie wette, nakomings en protokolle om privaatheids- en vertroulikheidstandaarde te handhaaf. Interoperabiliteit van data is onvermydelik en terselfdertyd vervelig vanweë die protokolle wat die billike deel van data onder belanghebbendes bepaal. Organisasies moet addisionele maatreëls tref om die vertroulikheid van hul pasiënte en gebruikers te beskerm data de-identifikasie.
- Die beskikbaarheid van KMO's in die gesondheidsorg is ook 'n groot uitdaging. Data-aantekening is waarskynlik 'n bepalende oomblik wat die uiteindelike uitkomste beïnvloed. Omdat gesondheidsorg 'n hoogs gespesialiseerde vleuel is, moet data uit verslae en skanderings deur professionele persone in die gesondheidsorg geannoteer word. Dit is 'n groot uitdaging om hulle te werf.
Dit is dus die fundamentele begrip wat u moet hê oor die gesondheidsorgbedryf en die AI-spesifieke implementering daarvan. Terwyl ons praat, vind talle vordering plaas om sommige van die uitdagings wat ons bespreek het, op te los. Nuwe gebruiksgevalle en uitdagings duik ook gelyktydig op. Die enigste belangrike wegneemplek hier is dat data die gesondheidsuitkomste sal bly vorm, en as u 'n AI -oplossing ontwikkel, beveel ons aan dat u data van kundiges kry, soos Shaip.
Die verskil wat dit maak, is ongeëwenaard.
