Що, якби ми сказали вам, що наступного разу, коли ви зробите селфі, ваш смартфон передбачить, що у вас, швидше за все, з’являться прищі протягом наступних кількох днів? Звучить інтригуюче, правда? Ну, ось куди ми всі разом прямуємо.
Світ технологій сповнений амбіцій. Завдяки нашим ідеям, інноваціям і цілям ми рухаємося вперед як суспільство. Особливо це стосується еволюції охорона здоров'я AI, де деякі з найболючіших проблем вирішуються та вирішуються за допомогою технологій.
Сьогодні ми стоїмо на порозі впровадження моделей машинного навчання, які можуть точно передбачити початок спадкових захворювань і час, коли пухлина стане раковою. Ми працюємо над прототипами роботів-хірургів і навчальними центрами з підтримкою VR для лікарів. Навіть на операційних рівнях ми оптимізували керування ліжками та пацієнтами, дистанційний догляд, видачу ліків тощо та автоматизували безліч надлишкових завдань за допомогою систем на базі ШІ.
Оскільки ми продовжуємо мріяти про кращі способи надання медичних послуг, давайте дослідимо та зрозуміємо деякі ключові аспекти еволюції охорони здоров’я та те, як технології, особливо наука про дані та її крила, допомагають у цьому феноменальному зростанні.
Ця публікація присвячена висвітленню важливості даних у розробці систем і модулів охорони здоров’я, деяких відомих випадків використання та викликів, пов’язаних із процесом.
Важливість даних у сфері охорони здоров’я ШІ
Тепер, перш ніж ми почнемо розуміти деякі з більш складних випадків використання та реалізацій штучного інтелекту, давайте усвідомимо, що середні програми для охорони здоров’я та фітнесу, які ви маєте на своєму телефоні, працюють на основі модулів штучного інтелекту. Вони пройшли багаторічне навчання, щоб точно аналізувати, прописувати та виводити ваші дані та візуалізувати їх у розуміння.
Розширте цю вимогу далі, і ви матимете передові системи, які вимагати даних із багатьох джерел, таких як комп’ютерне бачення, електронні медичні записи тощо, для виконання складних завдань. Пам’ятайте про прориви в онкології, про які ми згадували раніше, такі рішення потребують величезних обсягів контекстних даних для отримання точних результатів. Для цього, анотатори і експерти повинні джерело дані зі сканувань і звітів, таких як рентгенівські знімки, МРТ, КТ тощо, і коментувати кожен елемент, який вони бачать на них.
Медичні працівники мають працювати над виявленням різних проблем і випадків і позначати їх, щоб машини могли краще їх розуміти та обробляти точніші результати. Таким чином, усі результати, діагнози та плани лікування випливають із даних та їх точної обробки.
Оскільки дані є основою охорони здоров’я, давайте визнаємо, що вони прокладають шлях до здоровішого майбутнього.
Випадки використання ШІ в охороні здоров’я
- Хоча ми говоримо про прогрес у хірургічних процедурах та інструментах, поточні системи штучного інтелекту визначають, чи потрібні операції в першу чергу. Завдяки ретельній обробці даних системи можуть симулювати випадки та повідомляти, чи можна вилікувати проблеми за допомогою ліків і зміни способу життя.
- Штучний інтелект також допомагає нам діагностувати вірусні захворювання за допомогою геномного секвенування патогенів і профілювання.
- Віртуальні медсестри та асистенти також розробляються для допомоги в догляді за пацієнтами та надання підтримки в процесі їх одужання. Під час пандемій, коли кількість пацієнтів велика, віртуальні медсестри можуть допомогти організаціям знизити операційні витрати та одночасно запропонувати необхідну допомогу пацієнтам. Ці цифрові медсестри будуть навчені виконувати всі фундаментальні завдання, яким навчають людей.
- Кілька неврологічних та аутоімунних захворювань, які неможливо вилікувати чи повернути назад, можна передбачити заздалегідь за допомогою моделей ШІ та машинного навчання. Таким чином можна позбутися від деменції, хвороби Альцгеймера, Паркінсона тощо.
- Персоналізовані плани лікування та ліки також можливі за допомогою ШІ та доступу обиратиronic медичні записи. Знаючи історію здоров’я пацієнта, алергію, хімічну сумісність тощо, машини можуть рекомендувати ефективні ліки.
- Відкриття нових ліків також можна було б швидко відслідковувати за допомогою симуляції клінічних випробувань.
Проблеми, пов’язані з розробкою рішень ШІ для охорони здоров’я
- Генерація послідовна охорона здоров'я дані є проблемою, оскільки моделі машинного навчання покладаються на доступність величезної кількості наборів даних, щоб навчитися обробляти висновки та надавати результати.
- Індустрія охорони здоров’я зобов’язана дотримуватись кількох законів, вимог і протоколів щодо дотримання стандартів конфіденційності та конфіденційності. Взаємодія даних неминуча і водночас виснажлива через протоколи, які регулюють справедливий обмін даними між зацікавленими сторонами. Організації повинні вжити додаткових заходів для захисту конфіденційності своїх пацієнтів і користувачів data деідентифікація.
- Доступність МСП у сфері охорони здоров’я також є величезною проблемою. Анотація даних це, ймовірно, визначальний момент, який впливає на кінцеві результати. Оскільки охорона здоров’я є вузькоспеціалізованою галуззю, дані зі звітів і сканувань мають бути анотовані медичними працівниками. Найняти їх — це величезне випробування.
Отже, це фундаментальне розуміння, яке вам потрібно мати про індустрію охорони здоров’я та її специфічні реалізації ШІ. Поки ми говоримо, відбувається безліч удосконалень, щоб вирішити деякі проблеми, які ми обговорювали. Одночасно з’являються нові варіанти використання та виклики. Єдиний важливий висновок тут полягає в тому, що дані й надалі впливатимуть на результати охорони здоров’я, і якщо ви розробляєте рішення ШІ, ми рекомендуємо отримати дані від таких експертів, як Шаїп.
Різниця, яку це робить, неперевершена.
