Ærligt talt lever vi i den fremtid, vi alle drømte om et par år tilbage. Hvis præcist at forudsige en begivenhed eller hændelse var en af vores primære intentioner med teknologi for årtier siden, er vi faktisk på det tidspunkt, hvor denne idé er ved at blive en realitet.
I dag forudsiger enheder så kommercielle som Apple Watches nøjagtigt hjerteanfald og hjerteproblemer og advarer brugerne på forhånd, så de kan tage forholdsregler eller komme i kontakt med deres læger. På trods af en virussygdom, der ødelagde planten, er det fuldstændigt på grund af teknologien og dens fremskridt, at vi hurtigt har været i stand til at knække og udvikle vaccinen til den.
sundhedspleje industrien har en enorm fordel af teknologi - især kunstig intelligens. I dette indlæg vil vi undersøge detaljeret, hvordan AI former fremtidens sundhedsteknologi, dens fordele og begrænsningerne forbundet med at implementere AI effektivt på tværs af hospitaler, diagnosecentre og andre sundhedscentre.
Hvor relevant er AI for sundhedsvæsenet?
Pointen med AI er at præstere på en måde et menneske aldrig kunne. Avancerede systemer i dag kan udføre usædvanlige beregninger virkelig hurtigt, så forskere og sundhedseksperter kan udnytte teknologiens potentiale til forsknings- og udviklingsformål. Desuden har AI også foreskrivende og forudsigelige muligheder, som kan give interessenter mulighed for at træffe beslutninger, der er nøjagtige, relevante og mest effektive.
Imidlertid er AI et meget generisk udtryk. For at få en klar forståelse af, hvor relevant AI er, lad os bryde den op i forskellige fløje og forstå relevansen for hver med forskellige sundhedssegmenter.
Maskinlæring, dyb læring og neurale netværk
Handlingen med at få maskiner til at lære og processen med at udføre opgaver autonomt, maskinlæring og dens allierede teknologier kan bruges til at køre simuleringer af lægemiddelkombinationer og levere præcise sundhedsbehandlinger.
Fra at forudsige begyndelsen af en arvelig sygdom hos enkeltpersoner til at give nøjagtige resultater om effektiviteten af lægemidler i en menneskekrop, maskinlæring, dyb læring og neurale netværk kan indsættes til at arbejde med begreber og emner, der i øjeblikket er uden for menneskelig rækkevidde.
NLP
Forkortet som Natural Language Processing, dette har alt at gøre med behandlingen af tale og tekst. AI-moduler bruges til at behandle og analysere tale og tekst for følelser, oversættelser, tale-til-tekst og omvendt og mere. En af de fremtrædende måder, NLP er relevant i sundhedsvæsenet, er, at det kan kurere og behandle mængder af ustrukturerede sundhedsdata, såsom rapporter, tidsskrifter, EHR'er og endda videnskabelige artikler og visualisere konklusioner.
Robotter
Hvad der mere lyder som en implementering i lagre og fabrikker, er faktisk også indarbejdet i sundhedscentre. Avancerede fysiske robotter hjælper nutidens kirurger med at udføre præcisionstunge invasive operationer. Operationer i følsomme organer i menneskekroppen, såsom rygmarven, prostata, nakke og hjerne udføres ved hjælp af fysiske robotter i dag.
RPA
RPA står for Robotic Process Automation, hvor nogle af de mest redundante opgaver på sundhedscentre og hospitaler er automatiseret til udførelse. Dette kan være så simpelt som at sende ud meddelelser om aftale eller påmindelser til kunder eller så komplekse som at opdatere patientfakturering eller udtrække data fra ustrukturerede kilder.
AI-centreret brugssager i sundhedsvæsenet
For at give dig en enkel idé om, hvor hurtigt sundhedskæder implementerer AI i deres systemer og arbejdsgange, skal du forstå, at markedsværdien af AI i sundhedsvæsenet forventes at vokse med en sammensat hastighed på 41.8% inden for de næste 7 år. Markedsværdien lå på omkring 6.7 mia. Dollar i år 2020.
Dette viser kun, at brugen af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet kun stiger. Men hvad er de? Lad os finde ud af det.
- AI bruges i udviklingen af en grænseflade mellem maskiner og den menneskelige hjerne. Med hensyn til sundhedspleje er dette system rettet mod at forbedre livskvaliteten for patienter, der lider af slagtilfælde, ALS, låst syndrom eller andre irreversible neurologiske lidelser. Med sådanne systemer eller hjælpemidler kan patienter reagere og kommunikere bedre.
- De nuværende radiologiværktøjer kræver behovet for en fysisk prøve til diagnoseformål. Men med AI -implementeringer udvikles avancerede radiologiverktøjer, der kan forudsige eller behandle prøver fra biopsier og andre diagnostiske enheder for nøjagtig information.
- Uanset udviklingen inden for sundhedsvæsenet er der stadig hjørner af verden, der endnu ikke skal se og opleve primær sundhedspleje og dens fordele. AI -inkorporering kan hjælpe med at tage sundhedsfaciliteter til sådanne regioner og hjælpe med at løfte menneskers liv og livsstil der.
- AIs rolle i onkologi er afgørende og på samme tid fænomenal. Sofistikerede maskinlæringsalgoritmer kan hjælpe forskere med præcist at forudsige begyndelsen af en ondartet tumor, eller det tidspunkt, hvor en godartet kan blive til en ondartet. Fra et forebyggende perspektiv bruges AI også til undersøgelse og udvikling af checkpoint -hæmmere. Onkologi studeres grundigt ved hjælp af AI for flere data og formålsbaseret beslutningstagning til diagnose og behandlinger.
- AI bruges også til at spore og tackle epidemien af forfalskede lægemidler og lade patienter være sikre på ægtheden af den medicin, de indtager dagligt.
Indpakning op
Selvom dette er en spændende fase i udviklingen af sundhedsvæsenet, er der masser af udfordringer i begrænsninger i rummet. Implementeringen af AI er ikke så let som det lyder. Det er futuristisk og ambitiøst, ja!
Imidlertid er dets inkorporering også indviklet. Der er bekymringer såsom datainteroperabilitet, sikkerhed, avancerede protokoller, standarder og overholdelser, afidentificering af data, og mere. Ikke bare det, udfordringerne starter fra det tidspunkt, du beslutter dig for at udvikle en AI-drevet sundhedsløsning da du i første omgang skulle bruge masser af sundhedsdata til at træne dine AI -moduler.
Det er der pålidelige virksomheder kan lide bære komme ind i billedet. Vi er banebrydende AI-træningsdata til udvikling af sofistikerede sundhedssystemer, der ville blive brugt over hele kloden til forskellige formål. For mere om, hvordan du kan få dine AI -træningsdata til dit projekt, række ud til os i dag.
