Hva om vi fortalte deg at neste gang du tok en selfie, ville smarttelefonen din forutsi at du sannsynligvis vil utvikle akne i løpet av de neste par dagene? Høres spennende ut, ikke sant? Vel, det er dit vi alle sammen er på vei til.
Teknologiverdenen er full av ambisjoner. Gjennom våre ideer, innovasjoner og mål går vi videre som samfunn. Dette gjelder spesielt med hensyn til utviklingen av helsevesenet AI, der noen av de mest plagsomme bekymringene blir taklet og fikset ved hjelp av teknologi.
I dag er vi på randen av å rulle ut maskinlæringsmodeller som nøyaktig kan forutsi utbruddet av arvelige sykdommer og når en svulst vil bli kreft. Vi jobber med prototyper for robotkirurger og VR-aktiverte treningssentre for leger. Selv på operative nivåer har vi optimalisert senge- og pasientbehandling, fjernbehandling, utlevering av medisiner og mer og automatisert tonnevis av overflødige oppgaver gjennom AI-drevne systemer.
Mens vi fortsetter å drømme om bedre måter å levere helsetjenester på, la oss utforske og forstå noen av nøkkelaspektene i utviklingen av helsevesenet og hvordan teknologi, spesielt datavitenskap og dens vinger, hjelper i denne fenomenale veksten.
Dette innlegget er dedikert til å få frem betydningen av data i utviklingen av helsesystemer og moduler, noen fremtredende brukssaker og utfordringene som følger av prosessen.
Viktigheten av data i Healthcare AI
Nå, før vi begynner å forstå noen av de mer komplekse brukstilfellene og implementeringene av AI, la oss innse at de gjennomsnittlige helse- og treningsappene du har på telefonen din er drevet av AI-moduler. De har gjennomgått årevis med opplæring for å nøyaktig analysere, foreskrive og utlede dataene dine og visualisere dem til innsikt.
Det kan være mHealth-appen din som lar deg praktisk talt få konsultasjoner fra en lege eller bestille time hos dem, eller en app som henter resultater på sannsynlige helseproblemer basert på symptomene og velvære, AI er innebygd i alle helseapplikasjoner i dag.
Skaler dette kravet ytterligere, og du vil ha avanserte systemer som krever data fra flere kilder som datasyn, elektroniske helsejournaler og mer for å utføre komplekse oppgaver. Husk gjennombruddene innen onkologi vi nevnte tidligere, slike løsninger krever enorme mengder kontekstuelle data for å gi nøyaktige resultater. For dette, kommentatorer og eksperter må kilde dato fra skanninger og rapporter som røntgenbilder, MR, CT-skanninger og mer, og merk hvert enkelt element de ser på dem.
Helsepersonell må jobbe med å identifisere ulike bekymringer og tilfeller og merke dem slik at maskinene kan forstå dem bedre og behandle mer nøyaktige resultater. Så alle resultater, diagnoser og behandlingsplaner stammer fra data og den nøyaktige behandlingen av dem.
Med data som kjernen i helsevesenet, la oss erkjenne at data baner vei for en sunnere morgendag.
AI-brukstilfeller i helsevesenet
- Mens vi snakker om fremskritt innen kirurgiske prosedyrer og instrumenter, foreskriver dagens AI-systemer om operasjoner er nødvendig i utgangspunktet. Gjennom grundig behandling av data kan systemene simulere tilfeller og dele om bekymringer kan kureres gjennom medisiner og livsstilsendringer.
- AI hjelper oss også med å diagnostisere virussykdommer gjennom genomisk sekvenserte patogener og profilering.
- Virtuelle sykepleiere og assistenter utvikles også for å hjelpe til med pasientbehandling og gi støtte i utvinningsprosessen. Under pandemier, når pasientantallet er høyt, kan virtuelle sykepleiere hjelpe organisasjoner med å redusere driftsutgiftene og samtidig tilby omsorgen pasientene trenger. Disse digitale sykepleierne vil bli opplært til å utføre alle de grunnleggende oppgavene mennesker er opplært til å gjøre.
- Flere nevrologiske og autoimmune sykdommer som aldri kan kureres eller reverseres kan forutsies på forhånd gjennom AI og maskinlæringsmodeller. Demens, Alzheimers, Parkinsons og mer kan elimineres på denne måten.
- Personlige behandlingsplaner og medisiner er også mulig med AI og tilgang til velgeronic helsejournaler. Ved å kjenne til en pasients helsehistorie, allergier, kjemisk kompatibilitet og mer, kan effektive medisiner anbefales av maskiner.
- Oppdagelsen av nye medisiner kan også spores raskt gjennom simulerte kliniske studier.
Utfordringer involvert i å utvikle AI-løsninger for helsetjenester
Uavhengig av hvilken bransje AI implementeres i, er noen utfordringer fortsatt fremtredende og universelle. Dette gjelder også for helsevesenet. For å gi deg en rask idé, her er noen av de vanligste utfordringene som begrenser AI-fremskritt i helsevesenet:
- Generasjonen av konsekvent helsetjenester data er en utfordring ettersom maskinlæringsmodeller er avhengige av tilgjengeligheten av enorme mengder datasett for å lære å behandle slutninger og levere resultater.
- Helsesektoren er bundet av flere lover, overholdelse og protokoller for å opprettholde standarder for personvern og konfidensialitet. Datainteroperabilitet er uunngåelig og samtidig kjedelig på grunn av protokollene som styrer rettferdig deling av data mellom interessenter. Organisasjoner må ta ytterligere tiltak for å beskytte konfidensialiteten til sine pasienter og brukere gjennom data avidentifikasjon.
- Tilgjengeligheten til SMB i helsetjenester er også en stor utfordring. Datanotering er sannsynligvis avgjørende øyeblikk som påvirker endelige utfall. Fordi helsevesenet er en svært spesialisert fløy, må data fra rapporter og skanninger kommenteres av helsepersonell. Å rekruttere dem er en stor utfordring.
Så dette er den grunnleggende forståelsen du må ha av helsesektoren og dens AI-spesifikke implementeringer. Mens vi snakker, skjer det tonnevis av fremskritt for å fikse noen av utfordringene vi diskuterte. Nyere brukstilfeller og utfordringer dukker også opp samtidig. Den eneste store takeawayen her er at data vil fortsette å forme helseresultater, og hvis du utvikler en AI-løsning, anbefaler vi å hente data fra eksperter som Shaip.
Forskjellen det utgjør er uten sidestykke.
