Sundhedsvæsenets innovation

Hvordan AI vil styrke den næste bølge af sundhedsinnovation

Der er ingen tvivl om, at data er klar til at transformere sundhedsvæsenet, som det har så mange andre sektorer, men det har brug for en hjælpende hånd. I dag samler sundhedsudbydere exabyte patientdata fra hospitaler, klinikker, billed- og patologilaboratorier med mere. Disse data indeholder et væld af indsigt i menneskers sundhed, men dens manglende struktur og store volumen betyder, at de er langt ud over grænserne for menneskelig evne til at dechifrere dem.

Heldigvis kan sofistikerede AI- og maskinlæringsløsninger bære innovationens fakkel.

I sundhedssektoren er værdien af ​​maskinlæring dens evne til at behandle massive datasæt, der ligger langt uden for omfanget af menneskelig evne. Rå, ustrukturerede data kommer ind, og klinisk indsigt kommer ud, hvilket hjælper læger med at planlægge og yde bedre pleje til en lavere pris. Mens himlen er grænsen for fordelene ved maskinlæring, tager det tid at konstruere disse komplekse algoritmer. I de næste fem til ti år forventer vi, at læger høster udbyttet af sundhedsbaseret innovation inden for disse områder:

  1. Avanceret billedanalyse

Avanceret billedanalyse Medicinske fagfolk er højtuddannede, og noget af deres arbejde afspejler deres enorme værditilvækst. Der er dog stadig et behov for, at fagfolk bruger tid på gentagne opgaver såsom billedanalyse. I radiologi bruger læger for eksempel tid på at se på billeder fra CT-scanninger, MR'er, ultralyd, PET-scanninger, mammografi og mere. AI-assisterede billeddannelsesløsninger bruger teknologiens avancerede mønstergenkendelsesfunktioner til at fremhæve billedfunktioner, identificere tidlige forudsigere af kræft, prioritere tilfælde og skære ned på den mængde arbejdskraft, der kræves for at udføre nøjagtige diagnoser. Da AI behandler flere og flere datasæt, er det uundgåeligt, at teknologien formørker menneskelige lægeres evne til at få øje på sygdomstegn så tidligt som muligt.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

  1. Syge detektion

På grund af de høje omkostninger finder billeddannelse i sundhedsvæsenet generelt kun sted for at bekræfte en diagnose. Det er en effektiv løsning, men en, som AI lover at opdatere og erstatte. Ved at gennemføre en dybdegående analyse af enorme mængder historiske data kan AI forudsige muligheden for sygdom eller sygdom på utroligt tidlige stadier. For eksempel ved at se på en hel patientpopulation, der nøje svarer til demografien for et bestemt individ ud over pårørendes medicinske historie, kunne AI konkludere, at en patient meget sandsynligt vil udvikle en sygdom såsom hjertesygdomme år før en læge kunne nogensinde nøjagtigt stille en diagnose.

  1. Opdagelse af stof

Vi har alle set på første hånd, hvor vigtigt det er at designe og producere effektive lægemidler og vacciner til bekæmpelse af en nyopdaget sygdom. Historisk set har denne proces krævet massive investeringer af tid og penge, hvor udviklings tidslinjer i nogle tilfælde strækker sig ud til mere end et årti. AIs evne til at krydse reference til lægemidler, der vides at være sikre og effektive og replikere dele af deres formler for at antyde nye iterationer, kan være banebrydende og potentielt redde utallige liv og hjælpe med at forhindre den næste globale pandemi.

  1. Digital konsultation

Digital konsultation Pandemien ansporede utvivlsomt til innovation i telesundhedsområdet, men der er stadig lang vej til at gøre virtuelle besøg lige så effektive som et fysisk besøg på lægehuset. AI kan hjælpe med at lukke dette hul på mange måder. Maskinlæring og naturligt sprogbehandling (NLP) vil for eksempel hjælpe med at lette symptomopsamlingen ved hjælp af kun en patients stemme. Kombineret med en analyse af patientens elektroniske sundhedsjournal kan AI fremhæve sandsynlige helbredsproblemer for læger at gennemgå. Ved at behandle oplysninger på forhånd øger AI mængden af ​​patienter, som læger kan håndtere, forbedrer effekten af ​​virtuelle besøg og minimerer endda risikoen for infektion fra fysiske interaktioner som følge heraf.

Hos Shaip er vores mål at indvarsle den spændende fremtid inden for sundhedsinnovation ved at støtte virksomheder i deres AI-initiativer. Vi hjælper organisationer med at bygge og træne AI- og NLP-modeller ved at licensere brugen af ​​mere end 10 millioner medicinske datasæt bestående af billeder, elektroniske patientjournaldata og endda lægetale. Vores data er 100 % beskyttet sundhedsinformationsfri, præcist kommenterede og hentet fra mere end 60 forskellige geografier, hvilket sikrer resultater af høj kvalitet.

Vi har også en dyb forståelse af AI fra bunden, hvilket betyder, at vi kan give vores erfaring med at vælge upartiske kohorter, annotering af sundhedsdataog kravene fra semi-overvåget læring for at sikre vores kunders succes. For mere information om de løsninger, Shaip kan hjælpe med at få på plads, bedes du kontakte og anmode om en demo i dag.

Social Share

Du vil måske også kunne lide