Τι θα γινόταν αν σας λέγαμε ότι την επόμενη φορά που θα βγάλατε μια selfie, το smartphone σας θα προέβλεπε ότι είναι πιθανό να αναπτύξετε ακμή τις επόμενες δύο ημέρες; Ακούγεται ενδιαφέρον, σωστά; Λοιπόν, εκεί κατευθυνόμαστε όλοι συλλογικά.
Ο κόσμος της τεχνολογίας είναι γεμάτος φιλοδοξίες. Μέσα από τις ιδέες, τις καινοτομίες και τους στόχους μας, προχωράμε μπροστά ως κοινωνία. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα όσον αφορά την εξέλιξη του τεχνητής νοημοσύνης της υγείας, όπου μερικές από τις πιο βασανιστικές ανησυχίες αντιμετωπίζονται και διορθώνονται με τη βοήθεια της τεχνολογίας.
Σήμερα, βρισκόμαστε στο χείλος της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης που μπορούν να προβλέψουν με ακρίβεια την εμφάνιση κληρονομικών ασθενειών και τη στιγμή που ένας όγκος θα γίνει καρκινικός. Εργαζόμαστε σε πρωτότυπα για χειρουργούς ρομπότ και κέντρα εκπαίδευσης γιατρών με δυνατότητα VR. Ακόμη και σε λειτουργικά επίπεδα, έχουμε βελτιστοποιήσει τη διαχείριση κρεβατιού και ασθενών, απομακρυσμένη φροντίδα, χορήγηση φαρμάκων και περισσότερες και αυτοματοποιημένες άπειρες εργασίες μέσω συστημάτων που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη.
Καθώς συνεχίζουμε να ονειρευόμαστε καλύτερους τρόπους παροχής υγειονομικής περίθαλψης, ας διερευνήσουμε και ας κατανοήσουμε μερικές από τις βασικές πτυχές στην εξέλιξη της υγειονομικής περίθαλψης και πώς η τεχνολογία, ειδικά η επιστήμη των δεδομένων και τα φτερά της, βοηθούν σε αυτήν την εκπληκτική ανάπτυξη.
Αυτή η ανάρτηση είναι αφιερωμένη στην ανάδειξη της σημασίας των δεδομένων στην ανάπτυξη συστημάτων και ενοτήτων υγειονομικής περίθαλψης, σε ορισμένες εξέχουσες περιπτώσεις χρήσης και στις προκλήσεις που προκύπτουν από τη διαδικασία.
Η σημασία των Δεδομένων στο Healthcare AI
Τώρα, προτού αρχίσουμε να κατανοούμε μερικές από τις πιο περίπλοκες περιπτώσεις χρήσης και υλοποιήσεις της τεχνητής νοημοσύνης, ας συνειδητοποιήσουμε ότι οι μέσες εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης και φυσικής κατάστασης που έχετε στο τηλέφωνό σας τροφοδοτούνται από μονάδες AI. Έχουν περάσει χρόνια εκπαίδευσης για να αναλύσουν με ακρίβεια, να συνταγογραφήσουν και να συναγάγουν τα δεδομένα σας και να τα οπτικοποιήσουν σε πληροφορίες.
Θα μπορούσε να είναι η εφαρμογή mHealth που σας επιτρέπει να λαμβάνετε ουσιαστικά συμβουλές από έναν γιατρό ή να κλείσετε ένα ραντεβού μαζί του ή μια εφαρμογή που ανακτά αποτελέσματα σχετικά με πιθανές ανησυχίες για την υγεία με βάση τα συμπτώματά σας και την ευημερία σας, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ενσωματωμένη σε κάθε εφαρμογή υγειονομικής περίθαλψης σήμερα.
Κλιμακώστε περαιτέρω αυτήν την απαίτηση και θα έχετε προηγμένα συστήματα που απαιτούν δεδομένα από πολλαπλές πηγές, όπως όραση υπολογιστή, ηλεκτρονικά αρχεία υγείας και άλλα για την εκτέλεση σύνθετων εργασιών. Θυμηθείτε τις ανακαλύψεις στην ογκολογία που αναφέραμε προηγουμένως, τέτοιες λύσεις απαιτούν τεράστιους όγκους δεδομένων με βάση τα συμφραζόμενα για να παράγουν ακριβή αποτελέσματα. Για αυτό, σχολιαστές και οι ειδικοί πρέπει πηγή ημερομηνία από σαρώσεις και αναφορές όπως ακτίνες Χ, μαγνητικές τομογραφίες, αξονικές τομογραφίες και άλλα και να σχολιάζουν κάθε στοιχείο που βλέπουν σε αυτές.
Οι επαγγελματίες υγείας πρέπει να εργαστούν για τον εντοπισμό διαφορετικών ανησυχιών και περιπτώσεων και να τους επισημάνουν, ώστε τα μηχανήματα να μπορούν να τα κατανοήσουν καλύτερα και να επεξεργαστούν πιο ακριβή αποτελέσματα. Έτσι, όλα τα αποτελέσματα, οι διαγνώσεις και τα σχέδια θεραπείας προέρχονται από δεδομένα και την ακριβή επεξεργασία τους.
Καθώς τα δεδομένα βρίσκονται στην καρδιά της υγειονομικής περίθαλψης, ας αναγνωρίσουμε ότι τα δεδομένα ανοίγουν το δρόμο για ένα πιο υγιές αύριο.
Περιπτώσεις χρήσης AI στην Υγεία
- Ενώ μιλάμε για προόδους στις χειρουργικές επεμβάσεις και τα όργανα, τα τρέχοντα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ορίζουν εάν απαιτούνται αρχικά χειρουργεία. Μέσω της σχολαστικής επεξεργασίας δεδομένων, τα συστήματα μπορούν να προσομοιώσουν περιπτώσεις και να μοιραστούν εάν οι ανησυχίες θα μπορούσαν να θεραπευθούν με φάρμακα και αλλαγές στον τρόπο ζωής.
- Η τεχνητή νοημοσύνη μάς βοηθά επίσης να διαγνώσουμε ιογενείς ασθένειες μέσω γονιδιωματικών αλληλουχιών παθογόνων και προφίλ.
- Εικονικές νοσοκόμες και βοηθοί αναπτύσσονται επίσης για να βοηθήσουν στη φροντίδα των ασθενών και στην παροχή υποστήριξης στη διαδικασία ανάρρωσής τους. Κατά τη διάρκεια πανδημιών, όταν ο αριθμός των ασθενών είναι υψηλός, οι εικονικές νοσοκόμες θα μπορούσαν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να μειώσουν τα λειτουργικά έξοδα και ταυτόχρονα να προσφέρουν τη φροντίδα που χρειάζονται οι ασθενείς. Αυτές οι ψηφιακές νοσοκόμες θα εκπαιδευτούν για να εκτελούν όλες τις θεμελιώδεις εργασίες για τις οποίες είναι εκπαιδευμένοι οι άνθρωποι.
- Αρκετές νευρολογικές και αυτοάνοσες ασθένειες που δεν μπορούν ποτέ να θεραπευτούν ή να αντιστραφούν θα μπορούσαν να προβλεφθούν εκ των προτέρων μέσω μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης. Η άνοια, το Αλτσχάιμερ, το Πάρκινσον και άλλα θα μπορούσαν να εξαλειφθούν με αυτόν τον τρόπο.
- Εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας και φάρμακα είναι επίσης δυνατά με AI και πρόσβαση σε εκλέγειρονικ τα αρχεία υγείας. Γνωρίζοντας το ιστορικό υγείας ενός ασθενούς, τις αλλεργίες, τη χημική συμβατότητα και πολλά άλλα, αποτελεσματικά φάρμακα θα μπορούσαν να προτείνονται από μηχανήματα.
- Η ανακάλυψη νέων φαρμάκων θα μπορούσε να παρακολουθηθεί γρήγορα και μέσω προσομοιωμένων κλινικών δοκιμών.
Προκλήσεις που σχετίζονται με την ανάπτυξη λύσεων AI για την Υγεία
Ανεξάρτητα από τον κλάδο στον οποίο εφαρμόζεται η τεχνητή νοημοσύνη, ορισμένες προκλήσεις παραμένουν εξέχουσες και καθολικές. Αυτό ισχύει και για την υγειονομική περίθαλψη. Για να σας δώσουμε μια γρήγορη ιδέα, εδώ είναι μερικές από τις πιο κοινές προκλήσεις που περιορίζουν τις εξελίξεις της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη:
- Η γενιά των συνεπών υγειονομική περίθαλψη Τα δεδομένα είναι μια πρόκληση, καθώς τα μοντέλα μηχανικής μάθησης βασίζονται στη διαθεσιμότητα τεράστιων ποσοτήτων συνόλων δεδομένων για να μάθουν να επεξεργάζονται συμπεράσματα και να παρέχουν αποτελέσματα.
- Ο κλάδος της υγειονομικής περίθαλψης δεσμεύεται από διάφορους νόμους, συμμορφώσεις και πρωτόκολλα για τη διατήρηση των προτύπων απορρήτου και εμπιστευτικότητας. Η διαλειτουργικότητα των δεδομένων είναι αναπόφευκτη και ταυτόχρονα κουραστική λόγω των πρωτοκόλλων που διέπουν τη δίκαιη ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ των ενδιαφερομένων. Οι οργανισμοί πρέπει να λάβουν πρόσθετα μέτρα για την προστασία του απορρήτου των ασθενών και των χρηστών τους μέσω data αποταυτοποίηση.
- Η διαθεσιμότητα ΜΜΕ υγειονομικής περίθαλψης είναι επίσης μια τεράστια πρόκληση. Σχολιασμός δεδομένων είναι πιθανώς καθοριστική στιγμή που επηρεάζει τα τελικά αποτελέσματα. Επειδή η υγειονομική περίθαλψη είναι μια ιδιαίτερα εξειδικευμένη πτέρυγα, τα δεδομένα από αναφορές και σαρώσεις πρέπει να σχολιάζονται από επαγγελματίες υγείας. Η πρόσληψή τους είναι μια τεράστια πρόκληση.
Έτσι, αυτή είναι η θεμελιώδης κατανόηση που πρέπει να έχετε για τη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης και τις εφαρμογές της που αφορούν ειδικά την τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς μιλάμε, πολλές προόδους συμβαίνουν για να διορθωθούν ορισμένες από τις προκλήσεις που συζητήσαμε. Νεότερες περιπτώσεις χρήσης και προκλήσεις εμφανίζονται επίσης ταυτόχρονα. Η μόνη σημαντική λύση εδώ είναι ότι τα δεδομένα θα συνεχίσουν να διαμορφώνουν τα αποτελέσματα της υγειονομικής περίθαλψης και εάν αναπτύσσετε μια λύση τεχνητής νοημοσύνης, συνιστούμε να προμηθευτείτε δεδομένα από ειδικούς όπως Σάιπ.
Η διαφορά που κάνει είναι απαράμιλλη.
