Ærlig talt, vi lever i fremtiden vi alle drømte om for et par år tilbake. Hvis nøyaktig å forutsi en hendelse eller hendelse var en av våre primære intensjoner med teknologi for tiår siden, er vi faktisk på det tidspunktet hvor denne ideen blir en realitet.
I dag forutsier enheter så kommersielle som Apple Watches nøyaktig hjerteinfarkt og hjerteproblemer og varsler brukere på forhånd slik at de kan ta forholdsregler eller komme i kontakt med legene sine. Til tross for en virussykdom som ødelegger planten, er det helt på grunn av teknologien og dens fremskritt at vi raskt har klart å knekke og utvikle vaksinen for den.
De helsetjenester industrien er enormt fordelaktig av teknologi – spesielt kunstig intelligens. I dette innlegget vil vi utforske i detalj hvordan AI former fremtiden til helseteknologi, dens fordeler og begrensningene forbundet med å implementere AI effektivt på tvers av sykehus, diagnostiske sentre og andre helsesentre.
Hvor relevant er AI for helsevesenet?
Poenget med AI er å prestere på en måte et menneske aldri kunne. Avanserte systemer i dag kan utføre eksepsjonelle beregninger veldig raskt, noe som gjør det mulig for forskere og helseeksperter å utnytte potensialet til teknologi for forsknings- og utviklingsformål. Dessuten har AI også preskriptive og prediktive evner, som kan tillate interessenter å ta beslutninger som er nøyaktige, relevante og mest effektive.
Imidlertid er AI et veldig generisk begrep. For å få en klar forståelse av hvor relevant AI er, la oss dele den ned i forskjellige fløyer og forstå relevansen til hver med ulike helsesegmenter.
Maskinlæring, dyp læring og nevrale nettverk
Handlingen med å få maskiner til å lære og prosessen med å utføre oppgaver autonomt, maskinlæring og dens beslektede teknologier kan brukes til å kjøre simuleringer av medikamentkombinasjoner og til å levere presise helsebehandlinger.
Fra å forutsi utbruddet av en arvelig sykdom hos individer til å gi nøyaktige resultater om effektiviteten av medikamenter i en menneskekropp, kan maskinlæring, dyp læring og nevrale nettverk distribueres for å arbeide med konsepter og emner som for tiden er utenfor menneskelig rekkevidde.
NLP
Forkortet som Natural Language Processing, dette har alt å gjøre med behandling av tale og tekst. AI-moduler brukes til å behandle og analysere tale og tekst for følelser, oversettelser, tale-til-tekst, og omvendt, og mer. En av de fremtredende måtene NLP er relevant i helsevesenet, er at den kan kurere og behandle mengder av ustrukturerte helsedata som rapporter, tidsskrifter, EPJer og til og med vitenskapelige artikler og visualisere slutninger.
roboter
Det som høres mer ut som en utplassering i varehus og fabrikker er faktisk innlemmet i helsesentre også. Avanserte fysiske roboter hjelper dagens kirurger med å utføre presisjonstunge invasive operasjoner. Operasjoner i sensitive organer i menneskekroppen som ryggmarg, prostata, nakke og hjerne utføres i dag ved hjelp av fysiske roboter.
RPA
RPA står for Robotic Process Automation, hvor noen av de mest overflødige oppgavene i helsesentre og sykehus er automatisert for utførelse. Dette kan være så enkelt som å sende ut avtalevarsler eller påminnelser til kunder eller så komplisert som å oppdatere pasientfakturering eller trekke ut data fra ustrukturerte kilder.
AI-sentriske brukstilfeller i helsevesenet
For å gi deg en enkel idé om hvor raskt helsevesenskjeder implementerer AI i systemene og arbeidsflytene sine, må du forstå at markedsverdien av AI i helsevesenet forventes å vokse med en sammensatt hastighet på 41.8 % i løpet av de neste 7 årene. Markedsverdien var rundt 6.7 milliarder dollar i 2020.
Dette viser bare at bruken av kunstig intelligens i helsevesenet bare øker. Men hva er de? La oss finne det ut.
- AI brukes i utviklingen av et grensesnitt mellom maskiner og den menneskelige hjernen. Når det gjelder helsetjenester, er dette systemet rettet mot å forbedre livskvaliteten til pasienter som lider av hjerneslag, ALS, innelåst syndrom eller andre irreversible nevrologiske lidelser. Med slike systemer eller hjelpemidler kan pasienter reagere og kommunisere bedre.
- De nåværende radiologiverktøyene krever behov for en fysisk prøve for diagnoseformål. Med AI-implementeringer utvikles imidlertid avanserte radiologiverktøy som kan forutsi eller behandle prøver fra biopsier og andre diagnostiske enheter for nøyaktig informasjon.
- Uavhengig av fremskritt innen helsevesenet, er det fortsatt hjørner av verden som ennå ikke har sett og oppleve primærhelsetjenesten og dens fordeler. AI-inkorporering kan bidra til å ta helsetjenester til slike regioner og hjelpe til med å heve livet og livsstilen til folk der.
- Rollen til AI i onkologi er avgjørende og samtidig fenomenal. Sofistikerte maskinlæringsalgoritmer kan hjelpe forskere med nøyaktig å forutsi utbruddet av en ondartet svulst eller tiden en godartet kan bli til en ondartet. Fra et forebyggende perspektiv brukes AI også i studier og utvikling av sjekkpunkthemmere. Onkologi blir studert omfattende ved hjelp av AI for mer data og formålsdrevet beslutningstaking for diagnose og behandlinger.
- AI brukes også til å spore og takle epidemien av forfalskede medisiner og la pasienter være sikre på ektheten til medisinene de bruker på daglig basis.
Innpakning Up
Selv om dette er en spennende fase i utviklingen av helsevesenet, er det mange utfordringer i begrensninger i rommet. Implementeringen av AI er ikke så lett som det høres ut. Det er futuristisk og ambisiøst, ja!
Imidlertid er innlemmelsen også intrikat. Det er bekymringer som datainteroperabilitet, sikkerhet, avanserte protokoller, standarder og samsvar, avidentifikasjon av data, og mer. Ikke bare det, utfordringene starter fra det tidspunktet du bestemmer deg for å utvikle en AI-drevet helsevesenet løsning siden du ville trenge tonnevis av helsedata for å trene AI-modulene dine i utgangspunktet.
Det er der pålitelige selskaper liker vår komme inn i bildet. Vi er banebrytende AI treningsdata for utvikling av sofistikerte helsesystemer som vil bli brukt over hele verden til forskjellige formål. For mer om hvordan du kan få AI-treningsdata for prosjektet ditt, nå ut til oss i dag.
