Ärligt talat lever vi i framtiden som vi alla drömde om för ett par år sedan. Om exakt förutsägelse av en händelse eller händelse var en av våra huvudsakliga avsikter med teknik för decennier sedan, är vi faktiskt i den tidpunkten där denna idé håller på att bli verklighet.
Idag förutspår lika kommersiella enheter som Apple Watches hjärtinfarkt och hjärtproblem och varnar användare i förväg så att de kan vidta försiktighetsåtgärder eller komma i kontakt med sina läkare. Trots en virussjukdom som förstör växten är det helt på grund av tekniken och dess framsteg som vi snabbt har kunnat knäcka och utveckla vaccinet för det.
Smakämnen hälso-och sjukvård industrin gynnas oerhört av teknik - särskilt artificiell intelligens. I det här inlägget kommer vi att utforska i detalj hur AI formar hälsoteknologins framtid, dess fördelar och begränsningarna i att implementera AI effektivt på sjukhus, diagnostiska centra och andra vårdcentraler.
Hur relevant är AI för vården?
Poängen med AI är att prestera på ett sätt som en människa aldrig skulle kunna. Dagens avancerade system kan utföra exceptionella beräkningar riktigt snabbt, vilket gör det möjligt för forskare och hälsoexperter att utnyttja teknikens potential för forsknings- och utvecklingsändamål. Dessutom har AI också föreskrivande och förutsägbara funktioner, som kan göra det möjligt för intressenter att fatta beslut som är korrekta, relevanta och mest effektiva.
AI är dock en mycket generisk term. För att få en klar förståelse för hur relevant AI är, låt oss bryta ner den i olika vingar och förstå relevansen för alla med olika hälsosegment.
Maskininlärning, djupinlärning och neurala nätverk
Handlingen att få maskiner att lära sig och processen för att utföra uppgifter självständigt, maskininlärning och dess allierade teknik kan användas för att köra simuleringar av läkemedelskombinationer och för att leverera precisionsvårdbehandlingar.
Från att förutsäga uppkomsten av en ärftlig sjukdom hos individer till att ge exakta resultat om läkemedlets effektivitet i en människokropp, maskininlärning, djupinlärning och neurala nätverk kan användas för att arbeta med koncept och ämnen som för närvarande ligger utanför människans räckvidd.
NLP
Förkortad som Naturlig språkbehandling, detta har allt att göra med behandlingen av tal och text. AI-moduler används för att bearbeta och analysera tal och text för känslor, översättningar, tal-till-text och vice versa och mer. Ett av de främsta sätten NLP är relevant inom sjukvården är att det kan kurera och bearbeta massor av ostrukturerade hälsodata som rapporter, tidskrifter, EPJ och till och med vetenskapliga artiklar och visualisera slutsatser.
robotar
Det som låter mer som en utplacering i lager och fabriker ingår faktiskt också i vårdcentraler. Avancerade fysiska robotar hjälper dagens kirurger att genomföra precisionstunga invasiva operationer. Operationer i känsliga organ i människokroppen som ryggmärgen, prostata, nacke och hjärna utförs med hjälp av fysiska robotar idag.
RPA
RPA står för Robotic Process Automation, där några av de mest överflödiga uppgifterna på vårdcentraler och sjukhus är automatiserade för utförande. Det här kan vara så enkelt som att skicka ut meddelanden om möten eller påminnelser till kunder eller så komplicerat som att uppdatera patientfakturering eller extrahera data från ostrukturerade källor.
AI-centrerade användningsfall inom vården
För att ge dig en enkel uppfattning om hur snabbt vårdkedjor implementerar AI i sina system och arbetsflöden, förstå att marknadsvärdet för AI inom hälso- och sjukvården förväntas växa i en sammansatt takt av 41.8% under de kommande sju åren. Marknadsvärdet uppgick till cirka 6.7 miljarder dollar år 2020.
Detta visar bara att användningen av artificiell intelligens inom vården bara ökar. Men vad är de? Låt oss ta reda på.
- AI används för att utveckla ett gränssnitt mellan maskiner och den mänskliga hjärnan. När det gäller sjukvård syftar detta system till att förbättra livskvaliteten för patienter som lider av stroke, ALS, inlåst syndrom eller andra irreversibla neurologiska störningar. Med sådana system eller hjälpmedel kan patienter svara och kommunicera bättre.
- De nuvarande radiologiverktygen kräver behov av ett fysiskt prov för diagnosändamål. Men med AI -implementeringar utvecklas avancerade radiologiverktyg som kan förutsäga eller bearbeta prover från biopsier och andra diagnostiska enheter för korrekt information.
- Oavsett utvecklingen inom sjukvården finns det fortfarande hörn av världen som ännu inte får se och uppleva primärvård och dess fördelar. AI -införlivning kan hjälpa till att ta vårdinrättningar till sådana regioner och hjälpa till att höja liv och livsstil för människor där.
- AI: s roll inom onkologi är avgörande och samtidigt fenomenal. Sofistikerade maskininlärningsalgoritmer kan hjälpa forskare att exakt förutsäga uppkomsten av en malign tumör eller den tid då en godartad kan förvandlas till en malign. Ur ett förebyggande perspektiv används AI också i studien och utvecklingen av kontrollpunktshämmare. Onkologi studeras omfattande med hjälp av AI för mer data och ändamålsdrivet beslutsfattande för diagnos och behandlingar.
- AI används också för att spåra och hantera epidemin av förfalskade läkemedel och låta patienterna vara säkra på äktheten av de mediciner de konsumerar dagligen.
Inslag Up
Även om detta är en spännande fas i sjukvårdens utveckling, finns det massor av utmaningar i begränsningar i utrymmet. Implementeringen av AI är inte så lätt som det låter. Det är futuristiskt och ambitiöst, ja!
Men dess införlivande är också invecklat. Det finns farhågor som datakompatibilitet, säkerhet, avancerade protokoll, standarder och efterlevnad, avidentifiering av data, och mer. Inte bara det, utmaningarna börjar från den tid du bestämmer dig för att utveckla en AI-driven vårdlösning eftersom du skulle behöva massor av vårddata för att träna dina AI -moduler i första hand.
Det är där pålitliga företag gillar bära komma in i bilden. Vi är banbrytande AI-träningsdata för utveckling av sofistikerade sjukvårdssystem som skulle användas över hela världen för olika ändamål. För mer information om hur du kan få dina AI -utbildningsdata för ditt projekt, nå ut till oss idag.
