Helseindustrien har alltid dratt nytte av teknologiske fremskritt og deres tilbud. Fra pacemakere og røntgenstråler til elektroniske HLR og mer, helsevesenet har vært i stand til å tilføre verdi til samfunnet og dets utvikling enormt på grunn av teknologiens rolle. Artificial Intelligence (AI) og dens allierte teknologier som maskinlæring, dyp læring, tar utviklingen videre i denne fasen av fremskritt. NLP, Og mer.
På flere måter enn tenkelig hjelper AI og maskinlæringskonsepter leger og kirurger sømløst å redde dyrebare liv, oppdage sykdommer og bekymringer selv før de kommer, administrere pasienter bedre, engasjere seg mer effektivt i restitusjonsprosessen og mer. Gjennom AI-drevne løsninger og maskinlæringsmodeller er organisasjoner over hele verden i stand til å bedre levere helsetjenester til mennesker.
Men nøyaktig hvordan styrker disse to teknologiene sykehus og helsepersonell? Hva er de konkrete bruksområdene i den virkelige verden som gjør dem uunngåelige? Vel, la oss finne ut av det.
Rollen til maskinlæring i helsevesenet
For de uinnvidde er maskinlæring en undergruppe av AI som lar maskiner autonomt lære konsepter, behandle data og levere ønskede resultater. Gjennom ulike læringsteknikker som uovervåket, overvåket læring og mer, lærer maskinlæringsmodeller å behandle data gjennom betingelser og klausuler og komme frem til resultater. Dette gjør dem ideelle for å få frem foreskrivende og prediktiv innsikt.
Denne innsikten hjelper enormt med den organisatoriske og administrative siden av levering av helsetjenester, som pasient- og sengeadministrasjon, fjernovervåking, avtaleadministrasjon, opprettelse av vaktlister og mer. På daglig basis bruker helsepersonell 25 % av tiden sin på overflødige oppgaver som journalhåndtering og oppdatering og kravbehandling, noe som hindrer dem i å levere helsetjenester etter behov.
Implementeringen av maskinlæringsmodeller kan bringe inn automatisering og eliminere menneskelig inngripen på steder de er minst påkrevd. Dessuten hjelper maskinlæring også med å optimalisere pasientengasjement og restitusjon ved å sende ut betimelige varsler og varsler til pasienter om deres medisiner, avtaler, rapportinnsamling og mer.
I tillegg til disse administrative fordelene, er det andre praktiske fordeler med maskinlæring helsetjenester. La oss utforske hva de er.
Real-World-applikasjoner for maskinlæring
Sykdomsdeteksjon og effektiv diagnose
Et av de viktigste bruksområdene for maskinlæring i helsevesenet ligger i tidlig oppdagelse og effektiv diagnostisering av sykdommer. Bekymringer som arvelige og genetiske lidelser og visse typer kreft er vanskelig å identifisere i de tidlige stadiene, men med veltrente maskinlæringsløsninger kan de oppdages nøyaktig.
Slike modeller gjennomgår årevis med opplæring fra datasyn og andre datasett. De er opplært til å oppdage selv de minste anomalier i menneskekroppen eller et organ for å utløse et varsel for videre analyse. Et godt eksempel på denne brukssaken er IBM Watson Genomic, hvis genomdrevne sekvenseringsmodell drevet av kognitiv databehandling muliggjør raskere og mer effektive måter å diagnostisere bekymringer på.
Effektiv forvaltning av helsejournaler
Til tross for fremskritt er vedlikehold av elektroniske helsejournaler fortsatt en plagsom bekymring i helsesektoren. Selv om det er sant at det har blitt mye enklere sammenlignet med det vi kollektivt brukte tidligere, er helsedata fortsatt overalt.
Dette er ganske ironisk fordi helsejournaler må sentraliseres og strømlinjeformes (la oss ikke glemme interoperable også). Imidlertid er mange viktige detaljer som forsvinner fra postene enten låst eller feil. Påvirkningen fra maskinlæring endrer imidlertid alle disse ettersom prosjekter fra MathWorks og Google hjelper til med automatisk oppdatering av til og med offline-poster gjennom teknologier for håndskriftdeteksjon. Dette sikrer at helsepersonell på tvers av vertikaler har rettidig tilgang til pasientdata for å gjøre jobben sin.
Diabetes påvisning
Problemet med en sykdom som diabetes er at mange mennesker har det i en lengre periode uten å oppleve noen symptomer. Så når de faktisk opplever symptomene og effektene av diabetes for første gang, er det allerede ganske sent. Forekomster som disse kan imidlertid forhindres gjennom maskinlæringsmodeller.
Et system bygget på algoritmer som Naive Bayes, KNN, Decision Tree og mer kan brukes til å behandle helsedata og forutsi utbruddet av diabetes gjennom detaljer fra en persons alder, livsstilsvalg, kosthold, vekt og andre viktige detaljer. De samme algoritmene kan også brukes til å oppdage leversykdommer nøyaktig.
Atferdsendring
Helsetjenester er utenfor behandling av sykdommer og sykdommer. Det handler om generell velvære. Ofte avslører vi som mennesker mer om oss selv og hva vi går gjennom med våre kroppslige gester, stillinger og generelle atferd. Maskinlæringsdrevne modeller kan nå hjelpe oss å identifisere slike underbevisste og ufrivillige handlinger og gjøre nødvendige livsstilsendringer. Dette kan være så enkelt som wearables som anbefaler deg å bevege kroppen din etter lengre perioder med tomgang eller apper som ber deg korrigere kroppsstillingene dine.
Oppdage nye stoffer og medisiner
Mange store helseplager har fortsatt ikke en kur. Mens det umiddelbart er livstruende bekymringer som kreft og AIDS på den ene siden, er det også kroniske sykdommer som kan spise opp individer hele livet, som autoimmune sykdommer og nevrologiske lidelser.
Maskinlæring hjelper enormt organisasjoner og legemiddelprodusenter med å komme opp med medisiner for store sykdommer raskere og mer effektivt. Gjennom simulerte kliniske studier, sekvensering og mønsterdeteksjon kan bedrifter nå raskere sine eksperimenterings- og observasjonsprosesser. Mange ukonvensjonelle terapier og midler utvikles også parallelt med ordinær medisin ved hjelp av maskinlæring.
Innpakning Up
Maskinlæring reduserer betraktelig tiden det tar for oss mennesker å nå neste fase av evolusjonen. Vi går nå videre i et tempo som er raskere enn det vi kom hit. Med flere brukstilfeller, eksperimenter og applikasjoner kan vi diskutere hvordan kreft har blitt kurert eller hvordan en ødeleggende pandemi unngås på grunn av en enkel smarttelefonapp i de kommende årene. AI in Helsevesen revolusjonerer medisinsk industri.
