Η τεχνητή νοημοσύνη τροφοδοτεί κάθε τομέα και ο κλάδος της υγείας δεν αποτελεί εξαίρεση. Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης καρπώνεται τα οφέλη των μετασχηματιστικών δεδομένων και ενεργοποιεί την έντονη ανάπτυξη συστημάτων έγκαιρης ανίχνευσης, διάγνωσης και παρακολούθησης ασθενών για βελτιωμένη παροχή υγειονομικής περίθαλψης.
Η παγκόσμια αγορά τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας αποτιμήθηκε στα 11 δισεκατομμύρια δολάρια και προβλέπεται να φτάσει $ 188 δισ. ευρώ από 2030.
Το AI ευδοκιμεί σε μεγάλους όγκους δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης από παρόχους φροντίδας από νοσοκομεία, κέντρα φροντίδας, εργαστήρια απεικόνισης και παθολογίας, ξενώνες, κλινικές και πολλά άλλα. Η σωστή ανάλυση αυτών των δεδομένων έχει απεριόριστες δυνατότητες να μεταμορφώσει την ανθρώπινη υγεία, ωστόσο, η μη οργανωμένη μορφή των δεδομένων που συλλέγονται από δυναμικές πηγές καθιστά αδύνατη την ανάλυση και τον μετασχηματισμό.
Ευτυχώς, ο δρόμος προς τη μεταμορφωτική υγειονομική περίθαλψη είναι εφικτός με την καινοτομία που καθοδηγείται από λύσεις AI και ML.
Αν και η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντλήσει κλινικές γνώσεις από ακατέργαστα και αδόμητα δεδομένα, η ανάπτυξη προηγμένων αλγορίθμων εξακολουθεί να απαιτεί χρόνο και πόρους. Ωστόσο, με τον ρυθμό με τον οποίο αναπτύσσεται η αγορά, είναι εύλογο να περιμένουμε ότι οι λύσεις υγειονομικής περίθαλψης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη θα παρέχουν απαράμιλλα οφέλη στους επαγγελματίες του ιατρικού τομέα από διάφορες πτυχές.
Πού η τεχνητή νοημοσύνη και η ML μπορούν να βοηθήσουν στην τόνωση της καλύτερης καινοτομίας στον τομέα της υγείας;
Πρώιμη Ανίχνευση Νοσημάτων
Η υπόσχεση μιας καλύτερης διαγνωστικής διαδικασίας είναι μία από τις σημαντικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό ασθενών με κοινές και σπάνιες παθήσεις που έχουν ανιχνευθεί και δεν έχουν εντοπιστεί. Εξειδικευμένα εργαλεία ML θα μπορούν να ερμηνεύουν τα δεδομένα που υπάρχουν στα Ηλεκτρονικά Μητρώα Υγείας, την ιατρική απεικόνιση, τις εργαστηριακές αναφορές και τις σημειώσεις γιατρών ασθενών για να εξασφαλίσουν στοχευμένες καταστάσεις έγκαιρης διάγνωσης και να προβλέψουν την πιθανότητα ασθενειών. Η έγκαιρη ανίχνευση και διάγνωση παρέχει πρόσβαση σε έγκαιρες θεραπείες υγειονομικής περίθαλψης, μειωμένο κόστος θεραπείας και αυξημένη εμπιστοσύνη γιατρού-ασθενούς.
Η υπόσχεση μιας καλύτερης διαγνωστικής διαδικασίας είναι μία από τις σημαντικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε ML μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό ασθενών με κοινές και σπάνιες παθήσεις που έχουν ανιχνευθεί και δεν έχουν εντοπιστεί. Εξειδικευμένα εργαλεία ML θα μπορούν να ερμηνεύουν τα δεδομένα που υπάρχουν στα Ηλεκτρονικά Μητρώα Υγείας, την ιατρική απεικόνιση, τις εργαστηριακές αναφορές και τις σημειώσεις γιατρών ασθενών για να εξασφαλίσουν στοχευμένες καταστάσεις έγκαιρης διάγνωσης και να προβλέψουν την πιθανότητα ασθενειών. Η έγκαιρη ανίχνευση και διάγνωση παρέχει πρόσβαση σε έγκαιρες θεραπείες υγειονομικής περίθαλψης, μειωμένο κόστος θεραπείας και αυξημένη εμπιστοσύνη γιατρού-ασθενούς.Αξιόπιστη ανάλυση εικόνας
Η ανάλυση απεικόνισης είναι μια κρίσιμη πτυχή της ιατρικής ανάλυσης και θεραπειών. Ωστόσο, οι γιατροί και οι επαγγελματίες του ιατρικού κλάδου αφιερώνουν σημαντικό χρόνο εκτελώντας επαναλαμβανόμενες αλλά κρίσιμες εργασίες, όπως η ανάλυση εικόνων, εργαστηριακών αναφορών και η εξέταση αίματος.
Με την τεχνολογία υποβοηθούμενη από τεχνητή νοημοσύνη, οι γιατροί μπορούν να μειώσουν τον χρόνο που δαπανάται για αξονικές τομογραφίες, μαστογραφία, σαρώσεις PET, μαγνητικές τομογραφίες και πολλά άλλα. Μπορούν να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες των προηγμένων δυνατοτήτων αναγνώρισης προτύπων της τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό οικείων χαρακτηριστικών, καθιερωμένων προτύπων και πρώιμων δεικτών καταστάσεων και να ιεραρχήσουν τις περιπτώσεις με βάση τη διάγνωση.
Ενισχυμένη ανακάλυψη φαρμάκων
Μία από τις σημαντικότερες επαναστατικές δυνάμεις της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ικανότητά της να βοηθά στο σχεδιασμό και την παραγωγή πολύτιμων φαρμάκων για την καταπολέμηση νέων και υπαρχουσών συνθηκών. Χρειαζόμαστε καλύτερες λύσεις για τη διαδικασία ανάπτυξης φαρμάκων. Παίρνει 12 χρόνια για να προχωρήσει ένα νέο φάρμακο από το ερευνητικό εργαστήριο στην αγορά και τελικά στον ασθενή.Με τη βοήθεια προηγμένων εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγείας, είναι δυνατό να αντιμετωπιστούν τα ζητήματα της ανακάλυψης φαρμάκων, της αλλαγής χρήσης και των φαρμακευτικών εξελίξεων. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί μεγάλους όγκους κρίσιμων δεδομένων που βοηθούν στο σχεδιασμό φαρμάκων, στην κατανόηση της χημικής σύνθεσης, στον εντοπισμό πιθανών υποψηφίων και στην ανάλυση των αλληλεπιδράσεων φαρμάκου-πρωτεΐνης.
Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αντλεί πληροφορίες από ιστορικά δεδομένα φαρμάκων, βιολογικά σύνολα δεδομένων και φόρμουλες διασταύρωσης μπορεί να είναι πρωτοποριακή για να σώσει δυνητικά αμέτρητες ζωές.
Απρόσκοπτη ψηφιακή διαβούλευση
Η πανδημία αναμφίβολα ώθησε την καινοτομία στον τομέα της τηλευγείας, αλλά υπάρχει ακόμη πολύς δρόμος για να γίνουν οι εικονικές επισκέψεις εξίσου αποτελεσματικές με τις φυσικές επισκέψεις στο ιατρείο.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει να κλείσει αυτό το χάσμα με πολλούς τρόπους. Για παράδειγμα, η μηχανική εκμάθηση και η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) θα βοηθήσουν στη διευκόλυνση της συλλογής συμπτωμάτων χρησιμοποιώντας τη φωνή του ασθενούς.
Σε συνδυασμό με μια ανάλυση του ηλεκτρονικού αρχείου υγείας του ασθενούς, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να υπογραμμίσει πιθανές ανησυχίες για την υγεία που πρέπει να εξετάσουν οι γιατροί. Επεξεργάζοντας πληροφορίες εκ των προτέρων, η τεχνητή νοημοσύνη αυξάνει τον όγκο των ασθενών που μπορούν να χειριστούν οι γιατροί, βελτιώνει την αποτελεσματικότητα των εικονικών επισκέψεων και ακόμη και ελαχιστοποιεί τον κίνδυνο μόλυνσης από φυσικές αλληλεπιδράσεις.
Μία από τις σημαντικότερες επαναστατικές δυνάμεις της τεχνητής νοημοσύνης είναι η ικανότητά της να βοηθά στο σχεδιασμό και την παραγωγή πολύτιμων φαρμάκων για την καταπολέμηση νέων και υπαρχουσών συνθηκών. Χρειαζόμαστε καλύτερες λύσεις για τη διαδικασία ανάπτυξης φαρμάκων. Παίρνει Συμπέρασμα
Η Τεχνητή Νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της τόνωσης απίστευτων αλλαγών και εξελίξεων στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Στη Shaip, βρισκόμαστε στο σταυροδρόμι του μετασχηματισμού για τον κλάδο της υγείας. Με την τεχνογνωσία μας στην ανάπτυξη καινοτόμων και προηγμένων εργαλείων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, το μέλλον του κλάδου της υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να προσφέρει καλύτερη υγεία για όλους.
Βοηθάμε οργανισμούς να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να αναπτύξουν πρωτοποριακά μοντέλα AI και NLP που έχουν εκπαιδευτεί σε περισσότερα από 10 εκατομμύρια αδειοδοτημένα αρχεία ιατρικών δεδομένων. Τα σύνολα δεδομένων κορυφαίας ποιότητας μας είναι συλλογές ιατρικών δεδομένων με σχολιασμούς, ηθικής προέλευσης από εικόνες, εργαστηριακές αναφορές, ομιλία ιατρών και EHR από διάφορες ομάδες ασθενών για να διασφαλιστούν εξαιρετικά αξιόπιστα αποτελέσματα.
Έχουμε επίσης μια βαθιά κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης από την αρχή, ώστε να μπορούμε να προσφέρουμε την εμπειρία μας στην επιλογή αμερόληπτων κοόρτων, σχολιασμός δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, και τις απαιτήσεις της ημι-εποπτευόμενης μάθησης για τη διασφάλιση της επιτυχίας των πελατών μας. Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις λύσεις που μπορεί να βοηθήσει η Shaip να τεθούν σε εφαρμογή, επικοινωνήστε και επικοινωνηστε μαζί μας σήμερα.
