Hvad hvis vi fortalte dig, at din smartphone ville forudsige, at du sandsynligvis vil udvikle acne i løbet af de næste par dage, næste gang du tager en selfie? Lyder spændende, ikke? Det er dér, vi alle sammen er på vej hen.
Teknologiverdenen er fuld af ambitioner. Gennem vores ideer, innovationer og mål bevæger vi os fremad som samfund. Dette gælder især med hensyn til udviklingen af sundheds -AI, hvor nogle af de mest plagende bekymringer håndteres og rettes ved hjælp af teknologi.
I dag er vi på randen med at udrulle maskinlæringsmodeller, der præcist kan forudsige begyndelsen af arvelige sygdomme og det tidspunkt, hvor en tumor ville blive kræft. Vi arbejder på prototyper til robotkirurger og VR-aktiverede træningscentre for læger. Selv på det operationelle niveau har vi optimeret seng- og patienthåndtering, fjernbetjening, udlevering af medicin og flere og automatiserede tonsvis af overflødige opgaver gennem AI-drevne systemer.
Mens vi fortsat drømmer om bedre måder at levere sundhedsydelser på, lad os undersøge og forstå nogle af de centrale aspekter i udviklingen af sundhedsvæsenet, og hvordan teknologi, især datavidenskab og dens vinger, hjælper i denne fænomenale vækst.
Dette indlæg er dedikeret til at få frem betydningen af data i udviklingen af sundhedssystemer og moduler, nogle fremtrædende brugssager og de udfordringer, der følger af processen.
Betydningen af data i sundhedsvæsenets AI
Nu, før vi begynder at forstå nogle af de mere komplekse anvendelsessager og implementeringer af AI, lad os indse, at de gennemsnitlige sundheds- og fitness -apps, du har på din telefon, drives af AI -moduler. De har gennemgået mange års uddannelse til nøjagtigt at analysere, ordinere og udlede dine data og visualisere dem til indsigt.
Det kan være din mHealth-app, der lader dig praktisk talt få konsultationer fra en læge eller booke en aftale med dem eller en app, der henter resultater om sandsynlige sundhedsmæssige bekymringer baseret på dine symptomer og velvære, AI er integreret i enhver sundhedsapplikation i dag.
Skaler dette krav yderligere, og du får avancerede systemer, der kræver data fra flere kilder som f.eks. computersyn, elektroniske sundhedsjournaler og mere til at udføre komplekse opgaver. Husk de gennembrud inden for onkologi, vi nævnte tidligere, sådanne løsninger kræver enorme mængder kontekstuelle data for at producere nøjagtige resultater. For det, annotatorer og eksperter skal kilde data fra scanninger og rapporter såsom røntgenstråler, MR'er, CT-scanninger og mere og kommenter hvert enkelt element, de ser på dem.
Sundhedspersonale skal arbejde med at identificere forskellige bekymringer og sager og mærke dem, så maskiner kan forstå dem bedre og behandle mere præcise resultater. Så alle resultater, diagnoser og behandlingsplaner stammer fra data og den præcise behandling af dem.
Da data er kernen i sundhedsvæsenet, lad os erkende, at data baner vejen for en sundere morgen.
AI -tilfælde i sundhedsvæsenet
- Mens vi taler om fremskridt inden for kirurgiske procedurer og instrumenter, foreskriver nuværende AI -systemer, om operationer er påkrævet i første omgang. Gennem omhyggelig behandling af data kan systemer simulere forekomster og dele, om bekymringer kunne helbredes gennem medicin og livsstilsændringer.
- AI hjælper os også med at diagnosticere virussygdomme gennem genomisk sekventerede patogener og profilering.
- Virtuelle sygeplejersker og assistenter udvikles også til at hjælpe med patientpleje og yde støtte i deres genoprettelsesproces. Under pandemier, når patienttallet er højt, kan virtuelle sygeplejersker hjælpe organisationer med at reducere driftsudgifter og samtidig tilbyde den pleje, patienterne har brug for. Disse digitale sygeplejersker vil blive uddannet til at udføre alle de grundlæggende opgaver, mennesker er uddannet til at udføre.
- Flere neurologiske og autoimmune sygdomme, der aldrig kan helbredes eller vendes, kan forudses på forhånd gennem AI- og maskinlæringsmodeller. Demens, Alzheimers, Parkinsons og mere kunne elimineres på denne måde.
- Personlige behandlingsplaner og medicin er også mulige med AI og adgang til vælgeronic helbredsregistre. Ved at kende en patients sundhedshistorie, allergi, kemisk kompatibilitet og mere kan effektive lægemidler anbefales af maskiner.
- Opdagelsen af nye lægemidler kunne også hurtigt spores gennem simulerede kliniske forsøg.
Udfordringer involveret i udviklingen af AI -løsninger til sundhedspleje
Uanset hvilken industri AI er implementeret i, er nogle udfordringer fortsat fremtrædende og universelle. Dette gælder også med hensyn til sundhedsvæsenet. For at give dig en hurtig idé er her nogle af de mest almindelige udfordringer, der begrænser AI -fremskridt inden for sundhedsvæsenet:
- Generationen af konsekvent sundhedspleje data er en udfordring, da maskinlæringsmodeller er afhængige af tilgængeligheden af enorme mængder datasæt for at lære at behandle slutninger og levere resultater.
- Sundhedsindustrien er bundet af flere love, overholdelser og protokoller for at opretholde standarder for fortrolighed og fortrolighed. Datainteroperabilitet er uundgåelig og samtidig kedelig på grund af de protokoller, der styrer en fair deling af data mellem interessenter. Organisationer skal træffe yderligere foranstaltninger for at beskytte deres patienters og brugeres fortrolighed igennem data de-identifikation.
- Tilgængeligheden af SMV'er i sundhedsvæsenet er også en kæmpe udfordring. Datanotering er sandsynligvis definerende øjeblik, der påvirker ultimative resultater. Fordi sundhedsvæsenet er en højt specialiseret fløj, skal data fra rapporter og scanninger kommenteres af sundhedspersonale. At rekruttere dem er en kæmpe udfordring.
Så dette er den grundlæggende forståelse, du skal have af sundhedsindustrien og dens AI-specifikke implementeringer. Mens vi taler, sker der masser af fremskridt for at løse nogle af de udfordringer, vi diskuterede. Nyere brugssager og udfordringer dukker også op samtidigt. Den eneste store takeaway her er, at data fortsat vil præge sundhedsresultater, og hvis du udvikler en AI -løsning, anbefaler vi at skaffe data fra eksperterne som f.eks. Saip.
Den forskel, den gør, er uden sidestykke.
