Ειλικρινά, ζούμε στο μέλλον που όλοι ονειρευόμασταν πριν από δύο χρόνια. Αν η ακριβής πρόβλεψη ενός περιστατικού ή ενός γεγονότος ήταν μια από τις πρωταρχικές μας προθέσεις με την τεχνολογία πριν από δεκαετίες, βρισκόμαστε στην πραγματικότητα σε εκείνο το χρονικό σημείο όπου αυτή η ιδέα γίνεται πραγματικότητα.
Σήμερα, συσκευές τόσο εμπορικές όπως τα Apple Watches προβλέπουν με ακρίβεια τις καρδιακές προσβολές και τις καρδιακές ανησυχίες και ειδοποιούν τους χρήστες εκ των προτέρων, ώστε να μπορούν να λαμβάνουν προφυλάξεις ή να έρθουν σε επαφή με τους γιατρούς τους. Παρά το γεγονός ότι μια ιογενής ασθένεια καταστρέφει το φυτό, καταφέραμε να σπάσουμε γρήγορα και να αναπτύξουμε το εμβόλιο για αυτό αποκλειστικά λόγω της τεχνολογίας και των προόδων της.
Η υγειονομική περίθαλψη Η βιομηχανία επωφελείται πάρα πολύ από την τεχνολογία – ειδικά την Τεχνητή Νοημοσύνη. Σε αυτήν την ανάρτηση, θα διερευνήσουμε λεπτομερώς πώς η τεχνητή νοημοσύνη διαμορφώνει το μέλλον της τεχνολογίας υγείας, τα οφέλη της και τους περιορισμούς που σχετίζονται με την αποτελεσματική εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε νοσοκομεία, διαγνωστικά κέντρα και άλλα κέντρα υγειονομικής περίθαλψης.
Πόσο σχετική είναι η τεχνητή νοημοσύνη με την Υγεία;
Το θέμα της τεχνητής νοημοσύνης είναι να αποδίδει με τρόπο που ένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε ποτέ. Τα προηγμένα συστήματα του σήμερα μπορούν να εκτελούν εξαιρετικούς υπολογισμούς πολύ γρήγορα, επιτρέποντας σε ερευνητές και ειδικούς στον τομέα της υγείας να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες της τεχνολογίας για σκοπούς έρευνας και ανάπτυξης. Εκτός αυτού, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης προδιαγραφικές και προγνωστικές ικανότητες, οι οποίες μπορούν να επιτρέψουν στους ενδιαφερόμενους να λάβουν αποφάσεις που είναι ακριβείς, σχετικές και πιο αποτελεσματικές.
Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας πολύ γενικός όρος. Για να κατανοήσουμε με σαφήνεια πόσο σχετική είναι η τεχνητή νοημοσύνη, ας την αναλύσουμε σε διαφορετικές πτέρυγες και ας κατανοήσουμε τη συνάφεια καθενός με διαφορετικά τμήματα υγειονομικής περίθαλψης.
Machine Learning, Deep Learning και Neural Networks
Η πράξη του να μαθαίνουν οι μηχανές και η διαδικασία εκτέλεσης των εργασιών αυτόνομα, η μηχανική μάθηση και οι συναφείς τεχνολογίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκτέλεση προσομοιώσεων συνδυασμών φαρμάκων και για την παροχή θεραπειών υγειονομικής περίθαλψης ακριβείας.
Από την πρόβλεψη της εμφάνισης μιας κληρονομικής νόσου σε άτομα έως την παροχή ακριβών αποτελεσμάτων σχετικά με την αποτελεσματικότητα των φαρμάκων σε ένα ανθρώπινο σώμα, η μηχανική μάθηση, η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να αναπτυχθούν για να εργαστούν σε έννοιες και θέματα που επί του παρόντος είναι πέρα από τον άνθρωπο.
NLP
Συντομεύεται ως Επεξεργασία φυσικής γλώσσας, αυτό έχει να κάνει με την επεξεργασία του λόγου και του κειμένου. Οι μονάδες AI χρησιμοποιούνται για την επεξεργασία και ανάλυση ομιλίας και κειμένου για συναισθήματα, μεταφράσεις, ομιλία σε κείμενο και αντίστροφα και πολλά άλλα. Ένας από τους σημαντικότερους τρόπους με τους οποίους το NLP είναι σχετικό στην υγειονομική περίθαλψη είναι ότι μπορεί να επιμελείται και να επεξεργάζεται όγκους μη δομημένων δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, όπως αναφορές, περιοδικά, EHR, ακόμη και επιστημονικές εργασίες και να οπτικοποιεί συμπεράσματα.
ρομπότ
Αυτό που μοιάζει περισσότερο με εγκατάσταση σε αποθήκες και εργοστάσια ενσωματώνεται στην πραγματικότητα και στα κέντρα υγειονομικής περίθαλψης. Τα προηγμένα φυσικά ρομπότ βοηθούν τους σημερινούς χειρουργούς στη διεξαγωγή επεμβατικών επεμβάσεων ακριβείας. Οι χειρουργικές επεμβάσεις σε ευαίσθητα όργανα του ανθρώπινου σώματος όπως ο νωτιαίος μυελός, ο προστάτης, ο λαιμός και ο εγκέφαλος γίνονται σήμερα με τη βοήθεια φυσικών ρομπότ.
Νότια Αφρική
Το RPA σημαίνει Robotic Process Automation, όπου μερικές από τις πιο περιττές εργασίες σε κέντρα υγειονομικής περίθαλψης και νοσοκομεία είναι αυτοματοποιημένες για εκτέλεση. Αυτό θα μπορούσε να είναι τόσο απλό όσο η αποστολή ειδοποιήσεις ραντεβού ή υπενθυμίσεις στους πελάτες ή τόσο περίπλοκη όσο η ενημέρωση της χρέωσης ασθενών ή η εξαγωγή δεδομένων από μη δομημένες πηγές.
Περιπτώσεις χρήσης με επίκεντρο την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη
Για να σας δώσουμε μια απλή ιδέα για το πόσο γρήγορα οι αλυσίδες υγειονομικής περίθαλψης εφαρμόζουν την τεχνητή νοημοσύνη στα συστήματα και τις ροές εργασίας τους, κατανοήστε ότι η αγοραία αξία της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη αναμένεται να αυξηθεί με σύνθετο ρυθμό 41.8% μέσα στα επόμενα 7 χρόνια. Η αγοραία αξία διαμορφώθηκε σε περίπου 6.7 δισεκατομμύρια δολάρια το έτος 2020.
Αυτό δείχνει μόνο ότι οι περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη αυξάνονται. Τι είναι όμως; Ας ανακαλύψουμε.
- Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη μιας διεπαφής μεταξύ των μηχανών και του ανθρώπινου εγκεφάλου. Όσον αφορά την υγειονομική περίθαλψη, αυτό το σύστημα στοχεύει στη βελτίωση της ποιότητας ζωής των ασθενών που πάσχουν από εγκεφαλικό επεισόδιο, ALS, σύνδρομο locked-in ή άλλες μη αναστρέψιμες νευρολογικές διαταραχές. Με τέτοια συστήματα ή βοηθητικές συσκευές, οι ασθενείς μπορούν να ανταποκρίνονται και να επικοινωνούν καλύτερα.
- Τα τρέχοντα εργαλεία ακτινολογίας απαιτούν την ανάγκη για ένα φυσικό δείγμα για διαγνωστικούς σκοπούς. Ωστόσο, με τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, αναπτύσσονται προηγμένα εργαλεία ακτινολογίας που θα μπορούσαν να προβλέψουν ή να επεξεργαστούν δείγματα από βιοψίες και άλλες διαγνωστικές οντότητες για ακριβείς πληροφορίες.
- Ανεξάρτητα από τις εξελίξεις στην υγειονομική περίθαλψη, υπάρχουν ακόμη γωνιές του κόσμου που δεν έχουν ακόμη δει και βιώσει την πρωτοβάθμια περίθαλψη και τα οφέλη της. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει στη μεταφορά εγκαταστάσεων υγειονομικής περίθαλψης σε τέτοιες περιοχές και να βοηθήσει στην αναβάθμιση της ζωής και του τρόπου ζωής των ανθρώπων εκεί.
- Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην ογκολογία είναι κρίσιμος και ταυτόχρονα φαινομενικός. Οι εξελιγμένοι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν τους ερευνητές να προβλέψουν με ακρίβεια την εμφάνιση ενός κακοήθους όγκου ή τη στιγμή που ένας καλοήθης θα μπορούσε να μετατραπεί σε κακοήθη. Από προληπτική άποψη, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης στη μελέτη και την ανάπτυξη αναστολέων σημείων ελέγχου. Η ογκολογία μελετάται εκτενώς με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης για περισσότερα δεδομένα και λήψη αποφάσεων με γνώμονα το σκοπό για τη διάγνωση και τις θεραπείες.
- Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης για την παρακολούθηση και την αντιμετώπιση της επιδημίας πλαστών φαρμάκων και επιτρέπει στους ασθενείς να είναι σίγουροι για την αυθεντικότητα των φαρμάκων που καταναλώνουν σε καθημερινή βάση.
Ολοκληρώνοντας
Ενώ αυτή είναι μια συναρπαστική φάση στην εξέλιξη της υγειονομικής περίθαλψης, υπάρχουν τόνοι προκλήσεων σε περιορισμούς στον χώρο. Η εφαρμογή του AI δεν είναι τόσο εύκολη όσο ακούγεται. Είναι φουτουριστικό και φιλόδοξο, ναι!
Ωστόσο, η ενσωμάτωσή του είναι επίσης περίπλοκη. Υπάρχουν ανησυχίες όπως η διαλειτουργικότητα δεδομένων, η ασφάλεια, τα προηγμένα πρωτόκολλα, τα πρότυπα και οι συμμορφώσεις, αποταυτοποίηση δεδομένων, κι αλλα. Όχι μόνο αυτό, οι προκλήσεις ξεκινούν από τη στιγμή που αποφασίζετε να αναπτύξετε ένα AI-powered λύση υγειονομικής περίθαλψης καθώς θα χρειαστείτε τόνους δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης για να εκπαιδεύσετε τις μονάδες AI σας.
Εκεί αρέσει στις αξιόπιστες εταιρείες φέρουν μπείτε στην εικόνα. Είμαστε πρωτοπόροι Δεδομένα εκπαίδευσης AI για την ανάπτυξη εξελιγμένων συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης που θα χρησιμοποιούνται σε ολόκληρο τον κόσμο για διάφορους σκοπούς. Για περισσότερα σχετικά με το πώς θα μπορούσατε να λάβετε τα δεδομένα εκπαίδευσης AI για το έργο σας, φτάνω σε μας σήμερα.
