Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης πάντα επωφελήθηκε από τις τεχνολογικές εξελίξεις και τις προσφορές τους. Από βηματοδότες και ακτίνες Χ έως ηλεκτρονικές CPR και πολλά άλλα, η υγειονομική περίθαλψη μπόρεσε να προσθέσει αξία στην κοινωνία και την εξέλιξή της πάρα πολύ λόγω του ρόλου της τεχνολογίας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) και οι συναφείς τεχνολογίες της, όπως η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση, προωθεί την εξέλιξη σε αυτή τη φάση προόδου, NLP, Και πολλά άλλα.
Με περισσότερους τρόπους από ό,τι μπορεί κανείς να φανταστεί, οι έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης βοηθούν τους γιατρούς και τους χειρουργούς να σώσουν απρόσκοπτα πολύτιμες ζωές, να ανιχνεύουν ασθένειες και ανησυχίες ακόμη και πριν από την εμφάνισή τους, να διαχειρίζονται καλύτερα τους ασθενείς, να συμμετέχουν πιο αποτελεσματικά στη διαδικασία ανάρρωσής τους και πολλά άλλα. Μέσω λύσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη και μοντέλων μηχανικής μάθησης, οι οργανισμοί σε όλο τον κόσμο είναι σε θέση να παρέχουν καλύτερα υγειονομική περίθαλψη στους ανθρώπους.
Αλλά πώς ακριβώς αυτές οι δύο τεχνολογίες ενδυναμώνουν τα νοσοκομεία και τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης; Ποιες είναι οι πραγματικές απτές εφαρμογές περιπτώσεων χρήσης που τις καθιστούν αναπόφευκτες; Λοιπόν, ας μάθουμε.
Ο Ρόλος της Μηχανικής Μάθησης στην Υγεία
Για τους μη μυημένους, η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στις μηχανές να μαθαίνουν αυτόνομα έννοιες, να επεξεργάζονται δεδομένα και να προσφέρουν τα επιθυμητά αποτελέσματα. Μέσω διαφορετικών τεχνικών εκμάθησης, όπως η μάθηση χωρίς επίβλεψη, η εποπτευόμενη και άλλα, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μαθαίνουν να επεξεργάζονται δεδομένα μέσω συνθηκών και ρητρών και να καταλήγουν σε αποτελέσματα. Αυτό τα καθιστά ιδανικά για τη δημιουργία συνταγογραφικών και προγνωστικών πληροφοριών.
Αυτές οι γνώσεις βοηθούν πάρα πολύ στην οργανωτική και διοικητική πλευρά της παροχής υγειονομικής περίθαλψης, όπως η διαχείριση ασθενών και κρεβατιού, η απομακρυσμένη παρακολούθηση, η διαχείριση ραντεβού, η δημιουργία καταλόγων καθηκόντων και πολλά άλλα. Σε καθημερινή βάση, οι επαγγελματίες υγείας ξοδεύουν το 25% του χρόνου τους σε περιττές εργασίες, όπως η διαχείριση αρχείων και ενημέρωση και η επεξεργασία αξιώσεων, γεγονός που τους εμποδίζει να παρέχουν υγειονομική περίθαλψη όπως απαιτείται.
Η εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης θα μπορούσε να φέρει την αυτοματοποίηση και να εξαλείψει την ανθρώπινη παρέμβαση σε μέρη που απαιτούνται λιγότερο. Επιπλέον, η μηχανική εκμάθηση βοηθά επίσης στη βελτιστοποίηση της αφοσίωσης και της ανάκαμψης των ασθενών, στέλνοντας έγκαιρες ειδοποιήσεις και ειδοποιήσεις στους ασθενείς σχετικά με τα φάρμακα, τα ραντεβού, τη συλλογή αναφορών και πολλά άλλα.
Εκτός από αυτά τα διοικητικά οφέλη, υπάρχουν και άλλα πρακτικά οφέλη της μηχανικής εκμάθησης υγειονομική περίθαλψη. Ας εξερευνήσουμε τι είναι.
Εφαρμογές μηχανικής μάθησης σε πραγματικό κόσμο
Ανίχνευση Νοσημάτων & Αποτελεσματική Διάγνωση
Μία από τις σημαντικότερες περιπτώσεις χρήσης της μηχανικής μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη έγκειται στον έγκαιρο εντοπισμό και την αποτελεσματική διάγνωση ασθενειών. Ανησυχίες όπως κληρονομικές και γενετικές διαταραχές και ορισμένοι τύποι καρκίνου είναι δύσκολο να εντοπιστούν στα αρχικά στάδια, αλλά με καλά εκπαιδευμένες λύσεις μηχανικής μάθησης, μπορούν να εντοπιστούν με ακρίβεια.
Τέτοια μοντέλα υποβάλλονται σε χρόνια εκπαίδευσης από την όραση υπολογιστών και άλλα σύνολα δεδομένων. Εκπαιδεύονται να εντοπίζουν ακόμη και την παραμικρή ανωμαλία στο ανθρώπινο σώμα ή σε ένα όργανο για να ενεργοποιήσουν μια ειδοποίηση για περαιτέρω ανάλυση. Ένα καλό παράδειγμα αυτής της περίπτωσης χρήσης είναι η IBM Watson Genomic, της οποίας το μοντέλο αλληλουχίας που βασίζεται στο γονιδίωμα, που υποστηρίζεται από γνωστικούς υπολογιστές, επιτρέπει ταχύτερους και πιο αποτελεσματικούς τρόπους διάγνωσης ανησυχιών.
Αποτελεσματική Διαχείριση Μητρώων Υγείας
Παρά τις εξελίξεις, η τήρηση των ηλεκτρονικών αρχείων υγείας εξακολουθεί να αποτελεί βασική ανησυχία στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Αν και είναι αλήθεια ότι έχει γίνει πολύ πιο εύκολο σε σύγκριση με αυτό που χρησιμοποιούσαμε συλλογικά νωρίτερα, τα δεδομένα υγείας εξακολουθούν να υπάρχουν παντού.
Αυτό είναι πολύ ειρωνικό γιατί τα αρχεία υγείας πρέπει να είναι συγκεντρωτικά και εξορθολογισμένα (ας μην ξεχνάμε και τα διαλειτουργικά). Ωστόσο, πολλές κρίσιμες λεπτομέρειες που λείπουν από τα αρχεία, είναι είτε κλειδωμένες είτε λάθος. Ωστόσο, η επιρροή της μηχανικής μάθησης τα αλλάζει όλα αυτά, καθώς έργα της MathWorks και της Google βοηθούν στην αυτόματη ενημέρωση ακόμη και των εγγραφών εκτός σύνδεσης μέσω τεχνολογιών ανίχνευσης χειρόγραφου. Αυτό διασφαλίζει ότι οι επαγγελματίες υγείας σε όλους τους κλάδους έχουν έγκαιρη πρόσβαση στα δεδομένα ασθενών για να κάνουν τη δουλειά τους.
Ανίχνευση Διαβήτη
Το πρόβλημα με μια ασθένεια όπως ο διαβήτης είναι ότι πολλοί άνθρωποι τον έχουν για παρατεταμένο χρονικό διάστημα χωρίς να εμφανίζουν συμπτώματα. Έτσι, όταν πραγματικά βιώνουν τα συμπτώματα και τις επιπτώσεις του διαβήτη για πρώτη φορά, είναι ήδη αρκετά αργά. Ωστόσο, περιπτώσεις όπως αυτές θα μπορούσαν να αποφευχθούν μέσω μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
Ένα σύστημα που βασίζεται σε αλγόριθμους όπως Naive Bayes, KNN, Decision Tree και άλλα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την επεξεργασία δεδομένων υγείας και την πρόβλεψη της εμφάνισης διαβήτη μέσω λεπτομερειών από την ηλικία του ατόμου, τις επιλογές του τρόπου ζωής, τη διατροφή, το βάρος και άλλες κρίσιμες λεπτομέρειες. Οι ίδιοι αλγόριθμοι θα μπορούσαν επίσης να χρησιμοποιηθούν για την ακριβή ανίχνευση ασθενειών του ήπατος.
Τροποποίηση συμπεριφοράς
Η υγειονομική περίθαλψη είναι πέρα από τη θεραπεία ασθενειών και ασθενειών. Έχει να κάνει με τη συνολική ευημερία. Συχνά, ως άνθρωποι αποκαλύπτουμε περισσότερα για τον εαυτό μας και για το τι περνάμε με τις σωματικές χειρονομίες, τις στάσεις και τη συνολική μας συμπεριφορά. Τα μοντέλα που βασίζονται στη μηχανική μάθηση μπορούν τώρα να μας βοηθήσουν να εντοπίσουμε τέτοιες υποσυνείδητες και ακούσιες ενέργειες και να κάνουμε τις απαραίτητες αλλαγές στον τρόπο ζωής. Αυτό θα μπορούσε να είναι τόσο απλό όσο φορητές συσκευές που σας συνιστούν να κινείτε το σώμα σας μετά από παρατεταμένες περιόδους αδράνειας ή εφαρμογές που σας ζητούν να διορθώσετε τις στάσεις του σώματός σας.
Ανακαλύπτοντας νέα φάρμακα και φάρμακα
Πολλές σημαντικές ασθένειες υγείας δεν έχουν ακόμα θεραπεία. Ενώ υπάρχουν άμεσα απειλητικές για τη ζωή ανησυχίες, όπως ο καρκίνος και το AIDS από τη μία πλευρά, υπάρχουν επίσης χρόνιες ασθένειες που θα μπορούσαν να καταστρέψουν τα άτομα για όλη τους τη ζωή, όπως αυτοάνοσες ασθένειες και νευρολογικές διαταραχές.
Η μηχανική μάθηση βοηθά πάρα πολύ τους οργανισμούς και τους κατασκευαστές φαρμάκων να βρουν φάρμακα για σημαντικές ασθένειες πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά. Μέσω προσομοιωμένων κλινικών δοκιμών, αλληλουχίας και ανίχνευσης προτύπων, οι εταιρείες είναι πλέον σε θέση να παρακολουθούν γρήγορα τις διαδικασίες πειραματισμού και παρατήρησής τους. Πολλές μη συμβατικές θεραπείες και θεραπείες αναπτύσσονται επίσης παράλληλα με την επικρατούσα ιατρική με τη βοήθεια της μηχανικής μάθησης.
Ολοκληρώνοντας
Η μηχανική μάθηση μειώνει σημαντικά τον χρόνο που απαιτείται για εμάς τους ανθρώπους για να φτάσουμε στην επόμενη φάση της εξέλιξης. Τώρα προχωράμε με ρυθμό πιο γρήγορο από αυτό που φτάσαμε εδώ. Με περισσότερες περιπτώσεις χρήσης, πειράματα και εφαρμογές, θα μπορούσαμε να συζητήσουμε πώς θεραπεύτηκε ο καρκίνος ή πώς αποφεύχθηκε μια καταστροφική πανδημία χάρη σε μια απλή εφαρμογή smartphone τα επόμενα χρόνια. AI in Φροντίδα Υγείας φέρνει επανάσταση στην ιατρική βιομηχανία.
