Vårdindustrin har alltid gynnats av tekniska framsteg och deras erbjudanden. Från pacemaker och röntgenstrålar till elektroniska HLR och mer har sjukvården kunnat tillföra värde till samhället och dess utveckling oerhört på grund av teknikens roll. Att ta utvecklingen framåt i denna fas av framsteg är artificiell intelligens (AI) och dess allierade teknik som maskininlärning, djupinlärning, NLPOch mycket mer.
På fler sätt än man kan tänka sig hjälper AI och maskininlärningskoncept läkare och kirurger sömlöst att rädda värdefulla liv, upptäcka sjukdomar och problem redan före deras ankomst, hantera patienter bättre, engagera sig mer effektivt i deras återhämtningsprocess och mer. Genom AI-drivna lösningar och maskininlärningsmodeller kan organisationer runt om i världen bättre leverera vård till människor.
Men hur är dessa två tekniker verkligen möjliga för sjukhus och vårdgivare? Vilka är de konkreta tillämpningarna av användningsfall i verkligheten som gör dem oundvikliga? Tja, låt oss ta reda på det.
Maskininlärningens roll inom sjukvården
För de oinvigde är maskininlärning en delmängd av AI som tillåter maskiner att autonomt lära sig koncept, bearbeta data och leverera önskade resultat. Genom olika inlärningstekniker som oövervakad, övervakad inlärning och mer lär sig maskininlärningsmodeller att bearbeta data genom villkor och klausuler och nå resultat. Detta gör dem idealiska för att slänga ut föreskrivande och förutsägande insikter.
Dessa insikter hjälper oerhört mycket på den organisatoriska och administrativa sidan av hälso- och sjukvård, såsom patient- och sänghantering, fjärrövervakning, möteshantering, skapande av pliktlistor och mer. Dagligen lägger sjukvårdspersonal 25% av sin tid på överflödiga uppgifter som registerhantering och uppdatering och skadebehandling, vilket hindrar dem från att tillhandahålla vård vid behov.
Implementeringen av maskininlärningsmodeller kan leda till automatisering och eliminera mänskligt ingripande på de platser de är minst nödvändiga. Dessutom hjälper maskininlärning också till att optimera patientengagemang och återhämtning genom att skicka ut varningar och meddelanden till patienter om deras mediciner, möten, rapportering och mer.
Förutom dessa administrativa fördelar finns det andra praktiska fördelar med maskininlärning i hälso-och sjukvård. Låt oss utforska vad de är.
Verkliga tillämpningar av maskininlärning
Sjukdomsdetektering och effektiv diagnos
Ett av de viktigaste användningsfallen för maskininlärning inom vården ligger i tidig upptäckt och effektiv diagnos av sjukdomar. Oro som ärftliga och genetiska störningar och vissa typer av cancer är svåra att identifiera i de tidiga stadierna, men med välutbildade lösningar för maskininlärning kan de exakt detekteras.
Sådana modeller genomgår år av utbildning från datorsyn och andra datamängder. De tränas för att upptäcka även de minsta avvikelser i människokroppen eller ett organ för att utlösa en avisering för vidare analys. Ett bra exempel på detta användningsfall är IBM Watson Genomic, vars genomdrivna sekvensmodell som drivs av kognitiv datoranvändning möjliggör snabbare och effektivare sätt att diagnostisera problem.
Effektiv hantering av hälsojournaler
Trots framsteg är underhållet av elektroniska hälsojournaler fortfarande en plågsam oro inom vårdsektorn. Även om det är sant att det har blivit mycket lättare jämfört med vad vi gemensamt använde tidigare, finns det fortfarande hälsodata överallt.
Detta är ganska ironiskt eftersom hälsojournaler måste centraliseras och effektiviseras (låt oss inte glömma driftskompatibilitet också). Men många viktiga detaljer som försvinner från poster är antingen låsta eller felaktiga. Dock påverkar maskininlärningens inflytande allt detta eftersom projekt från MathWorks och Google hjälper till med automatisk uppdatering av även offline -poster via tekniker för upptäckt av handskrift. Detta säkerställer att hälso- och sjukvårdspersonal över hela vertikalen har tillgång till patientdata i tid för att göra sitt jobb.
Diabetes upptäckt
Problemet med en sjukdom som diabetes är att många människor har det under en längre tid utan att uppleva några symptom. Så när de faktiskt upplever symptomen och effekterna av diabetes för första gången är det redan ganska sent. Sådana fall kan dock förebyggas genom maskininlärningsmodeller.
Ett system som bygger på algoritmer som Naive Bayes, KNN, Decision Tree och mer kan användas för att bearbeta hälsodata och förutsäga diabetesens början genom detaljer från individens ålder, livsstilsval, kost, vikt och andra viktiga detaljer. Samma algoritmer kan också användas för att detektera leversjukdomar exakt.
Beteendemodifikation
Sjukvården är längre än att behandla sjukdomar och sjukdomar. Det handlar om övergripande välbefinnande. Ofta avslöjar vi som människor mer om oss själva och vad vi går igenom med våra kroppsliga gester, hållningar och övergripande beteende. Maskininlärningsdrivna modeller kan nu hjälpa oss att identifiera sådana undermedvetna och ofrivilliga handlingar och göra nödvändiga livsstilsförändringar. Detta kan vara så enkelt som bärbara datorer som rekommenderar dig att flytta din kropp efter långa perioder av viloläge eller appar som ber dig att korrigera dina kroppsställningar.
Upptäck nya läkemedel och mediciner
Många stora hälsoproblem har fortfarande inget botemedel. Även om det finns omedelbart livshotande problem som cancer och aids på ena sidan, finns det också kroniska sjukdomar som kan äta upp individer hela livet, till exempel autoimmuna sjukdomar och neurologiska störningar.
Maskininlärning hjälper oerhört mycket organisationer och läkemedelsproducenter att hitta mediciner för större sjukdomar snabbare och mer effektivt. Genom simulerade kliniska prövningar, sekvensering och mönsterdetektering kan företag nu snabbt spåra sina experiment- och observationsprocesser. Många okonventionella behandlingar och läkemedel utvecklas också parallellt med vanlig medicin med hjälp av maskininlärning.
Inslag Up
Maskininlärning minskar avsevärt den tid som krävs för att vi människor ska nå nästa utvecklingsfas. Vi går nu framåt i en snabbare takt än hur vi kom hit. Med fler användningsfall, experiment och applikationer kan vi diskutera hur cancer har botats eller hur en förödande pandemi undvikits på grund av en enkel smartphone -app under de kommande åren. AI in Sjukvård revolutionerar den medicinska industrin.
