Tänk om vi berättade att nästa gång du tar en selfie skulle din smartphone förutsäga att du sannolikt kommer att utveckla akne de närmaste dagarna? Låter spännande, eller hur? Tja, det är dit vi alla är på väg kollektivt.
Teknikvärlden är full av ambitioner. Genom våra idéer, innovationer och mål går vi framåt som ett samhälle. Detta gäller särskilt med avseende på utvecklingen av vård -AI, där några av de mest plågsamma problemen hanteras och åtgärdas med hjälp av teknik.
Idag är vi på väg att lansera modeller för maskininlärning som exakt kan förutsäga uppkomsten av ärftliga sjukdomar och den tid en tumör skulle bli cancerframkallande. Vi arbetar med prototyper för robotkirurger och VR-aktiverade utbildningscenter för läkare. Även på operationsnivåer har vi optimerat säng- och patienthantering, fjärrvård, utmatning av mediciner och mer och automatiserade massor av redundanta uppgifter genom AI-drivna system.
När vi fortsätter att drömma om bättre sätt att leverera vård, låt oss utforska och förstå några av de viktigaste aspekterna i sjukvårdens utveckling och hur teknik, särskilt datavetenskap och dess vingar, hjälper till i denna fenomenala tillväxt.
Det här inlägget är avsett att ta fram betydelsen av data i utvecklingen av sjukvårdssystem och moduler, några framstående användningsfall och utmaningarna som följer av processen.
Betydelsen av data i vård -AI
Nu, innan vi börjar förstå några av de mer komplexa användningsfallen och implementeringarna av AI, låt oss inse att de genomsnittliga hälso- och fitnessapparna du har på din telefon drivs av AI -moduler. De har genomgått år av utbildning för att exakt analysera, förskriva och dra slutsatser från dina data och visualisera dem till insikter.
Det kan vara din mHealth-app som låter dig praktiskt taget få konsultationer från en läkare eller boka ett möte med dem eller en app som hämtar resultat på troliga hälsoproblem baserat på dina symtom och välbefinnande, AI är inbäddad i varje vårdprogram idag.
Skala detta krav ytterligare så får du avancerade system som kräver data från flera källor som datorsyn, elektroniska hälsojournaler och mer för att utföra komplexa uppgifter. Kom ihåg genombrotten inom onkologi som vi nämnde tidigare, sådana lösningar kräver massiva volymer av kontextuell data för att ge exakta resultat. För detta, annotatorer och experter måste källa datum från skanningar och rapporter som röntgenstrålar, MRT, CT-skanningar med mera och kommentera varje enskilt element de ser på dem.
Vårdpersonal måste arbeta med att identifiera olika problem och fall och märka dem så att maskiner kan förstå dem bättre och bearbeta mer exakta resultat. Så alla resultat, diagnoser och behandlingsplaner härrör från data och den exakta behandlingen av dem.
Eftersom data är kärnan i vården, låt oss erkänna att data banar väg för en hälsosammare morgondag.
AI -användningsfall i vården
- Medan vi pratar om framsteg inom kirurgiska ingrepp och instrument, föreskriver nuvarande AI -system om operationer krävs i första hand. Genom noggrann behandling av data kan system simulera instanser och dela om oro kan botas genom mediciner och livsstilsförändringar.
- AI hjälper oss också att diagnostisera virussjukdomar genom genomiskt sekvenserade patogener och profilering.
- Virtuella sjuksköterskor och assistenter utvecklas också för att hjälpa till med patientvård och lånestöd i deras återhämtningsprocess. Under pandemier, när patientantalet är högt, kan virtuella sjuksköterskor hjälpa organisationer att minska driftskostnaderna och samtidigt erbjuda den vård som patienterna behöver. Dessa digitala sjuksköterskor kommer att utbildas för att utföra alla de grundläggande uppgifter som människor tränas att göra.
- Flera neurologiska och autoimmuna sjukdomar som aldrig kan botas eller vändas kan förutsägas i förväg genom AI- och maskininlärningsmodeller. Demens, Alzheimers, Parkinsons och mer kan elimineras på detta sätt.
- Personliga behandlingsplaner och mediciner är också möjliga med AI och tillgång till väljaronic hälsoregister. Genom att känna till en patients hälsohistoria, allergier, kemisk kompatibilitet och mer kan effektiva mediciner rekommenderas av maskiner.
- Upptäckten av nya läkemedel kan också snabbspåras genom simulerade kliniska prövningar.
Utmaningar i utvecklingen av AI -lösningar för sjukvård
Oavsett branschen AI implementeras i, förblir vissa utmaningar framträdande och universella. Detta gäller också när det gäller vården. För att ge dig en snabb idé, här är några av de vanligaste utmaningarna som begränsar AI -framsteg inom vården:
- Generationen av konsekvent hälso-och sjukvård data är en utmaning eftersom maskininlärningsmodeller förlitar sig på tillgången på massiva mängder datamängder för att lära sig att bearbeta slutsatser och leverera resultat.
- Hälso- och sjukvårdsindustrin är bunden av flera lagar, överensstämmelser och protokoll för att upprätthålla integritets- och sekretessstandarder. Datakompatibilitet är oundvikligt och samtidigt tråkigt på grund av de protokoll som reglerar rättvis delning av data mellan intressenter. Organisationer måste vidta ytterligare åtgärder för att skydda sekretessen för sina patienter och användare genom data avidentifiering.
- Tillgängligheten för små och medelstora företag inom sjukvården är också en stor utmaning. Dataanmärkning är förmodligen avgörande ögonblick som påverkar slutresultat. Eftersom hälso- och sjukvård är en högspecialiserad flygel måste data från rapporter och skanningar kommenteras av vårdpersonal. Att rekrytera dem är en stor utmaning.
Så det här är den grundläggande förståelse du behöver ha för vårdindustrin och dess AI-specifika implementeringar. När vi talar sker massor av framsteg för att åtgärda några av de utmaningar vi diskuterade. Nyare användningsfall och utmaningar dyker också upp samtidigt. Den enda stora takeaway här är att data kommer att fortsätta att forma hälsovårdens resultat och om du utvecklar en AI -lösning rekommenderar vi att vi skaffar data från experter som Shaip.
Skillnaden den gör är oöverträffad.
