Sağlık Hizmetlerinde En İyi 5 AI Gelişimi

Yapay zeka, dünyamızı birçok hayal edilemez biçimde devrimektedir. Dördüncü Sanayi Devrimi’nin eşiğinde, insanlık şu anda içinde yaşadığımız dünyayı yeniden icat etmek için makineler tarafından yapılan ilk adımlara tanıklık ediyor. İnsanları akıllı, kendi kendine öğrenen makinelerle ikame etmenin potansiyel dezavantajları ve yararları hakkında tartışmaya devam ederken; AI’nın pozitif etkisinin kesinlikle hayatımızın kalitesini iyileştireceği bir alan: sağlık sektörü.

Tıbbi Görüntüleme
Makine öğrenimi algoritmaları, göz açıp kapayıncaya kadar akla gelmeyen miktarlarda bilgi işleyebilir. Ve mamografi ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleme raporlarındaki en küçük ayrıntıyı bile tespit etmede insanlardan çok daha hassas olabilirler.

Zebra Medical Vision şirketi, osteoporoz, meme kanseri, aort anevrizmaları gibi potansiyel durumların her bir işaretini ve daha fazlasını yüzde 90 ile bulabilen her türlü tıbbi görüntüleme raporlarının algoritma tabanlı analizi ile yeni bir platform geliştirdi. doğruluk oranı. Ve derin öğrenme yetenekleri, sağlık hizmeti sağlayıcısının ilk etapta aramamış olabileceği diğer hastalıkların gizli semptomlarını kontrol etmek için eğitilmiştir. Diğer derin öğrenme ağları, biyopsi slaytlarında bazı özellikle ölümcül meme kanseri formlarının varlığını tespit ederken bile yüzde 100 doğruluk puanı elde etti.

Bilgisayar tabanlı analiz, insanlara göre verileri veya görüntüleri yorumlamada (ve daha az maliyetli) çok daha verimlidir, bazıları ileride, radyologlar ve patologlar gibi bazı mesleklerde AI’nın yerini almamak için etik dışı hale gelebileceğini iddia etmişlerdir! (Tıpta BT konusunda daha fazla bilgi için, bkz. Tıbbi Teşhiste BT’nin Rolü.)

Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR’ler)
Elektronik tıbbi kayıtların (EMR) sağlık bilgi teknolojisi üzerindeki etkisi, son on yılın tartışmasının en tartışmalı konularından biridir. Bazı çalışmalara göre, bakım kalitesini artırırken üretkenliği ve güncelliği artırırken bir dönüm noktasıdır. Bununla birlikte, pek çok sağlık hizmeti sağlayıcıları onları hantal ve kullanımı zor bulmuş, bu da teknoloji direncine ve yaygın verimsizliğe yol açmıştır. Daha yeni AI-odaklı yazılımlar, EMR’lerin göz kamaştırıcı klonlanmasıyla her gün uğraşan birçok doktor, hemşire ve eczacının kurtarılmasına neden olabilir mi?

Bu yeni sağlık hizmeti teknolojisindeki en büyük sorunlardan biri, klinisyenleri değerli zamanlarını çok fazla zaman harcayarak tekrar eden görevleri yerine getirmeye zorlamasıdır. AI, örneğin, doktorun hastayla konuşması sırasında her ayrıntıyı kaydetmek için bir ziyaret sırasında konuşma tanıma özelliğini kullanarak bunları kolaylıkla otomatikleştirebilir. Grafikler, giyilebilir cihazlar ve harici sensörler gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilecek çok daha ayrıntılı veri içerecek ve içerecektir ve AI bunları doğrudan EMR’ye besleyecektir.

Ancak, veri toplama sürecinin ilk adımından ileriye doğru ilerlerken, yeterli bilgi, derin öğrenme algoritmaları tarafından doğru bir şekilde anlaşıldığında ve tahmin edildiğinde, bakım kalitesini birçok yönden geliştirmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Hastaların tedaviye bağlılığını arttırabilir ve önlenebilir olayları azaltabilir veya hatta yüksek maliyetli, yaşamı tehdit eden durumların tedavisinde tahminsel AI analizleri yoluyla doktorlara rehberlik edebilir. Sadece pratik bir örnek vermek gerekirse, JAMA Ağı’nda yayınlanan yakın tarihli bir çalışma, EMR’den çıkarılan ve California Üniversitesi’nde bir AI tarafından sindirilen büyük veriyi nasıl San Francisco Sağlığı’nın potansiyel olarak öldürücü Clostridium difficile tedavisine yardımcı olduğunu buldu (C. diff ) enfeksiyonlar.

Ayrıca, Google dışındaki hiçbir sağlık bakımı verilerine erişimin hızını, kalitesini ve hakkaniyetini geliştirmek için Google DeepMind Health projesini başlattığında, sağlık bakımı veri madenciliğinin bir sonraki “büyük şey” olacağını görmek kolaydır.

Klinik Karar Destek (CDS)
Derin öğrenmenin bir başka ilginç örneği, makinelerin insan meslektaşlarından daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir ve klinik karar desteği (CDS) araçlarının çoğalmasıdır.

Bu araçlar genellikle en iyi tedavi kursunu önererek, farmakolojik etkileşimler veya önceki durumlar gibi potansiyel tehlikeler konusunda uyarıda bulunarak ve bir hastanın sağlık kaydındaki en ufak ayrıntıları bile analiz ederek klinisyenlere çalışmalarında yardımcı olmak için EMR sistemine dahil edilir.

İlginç bir örnek, Microsoft’un ünlü AI Cortana’sını bakım evlerini yönetmek için kullanılan araçlara entegre edebilen bir yazılım evi olan MatrixCare. Makine öğrenim motorunun güçlü analiz yetenekleri, destek araçlarının karar verme kabiliyetini inanılmaz derecede güçlendirdi.

“Doktor bir ayda bir iki kez tıbbi bir dergiyi okuyabilir,” diye açıklıyor CEO John Damgaard, “Cortana, öğleden önce ve sabah saat 3’te yayınlanan her kanser çalışmasını okuyabiliyor. Bakım planlarına hastaya özel önerilerde bulunur ve sonuçları iyileştirir. ”

CDS ayrıca, makinelerin birbirleriyle insanlardan daha iyi iletişim kurabildikleri argümanını öne çıkarmaktadır. Özellikle, farklı tıbbi cihazlar, internete başka şeylerin (IoT) cihazları (giyilebilir cihazlar, monitörler, başucu sensörleri, vb.) Ve EMR yazılımları gibi internete bağlanabilir. Birlikte çalışabilirlik, modern sağlık hizmetlerinin kritik bir konudur, çünkü bakımın parçalanmasının sağlanması, uygunsuz tedavinin ve artan yatışların ana nedenidir. Akıllı AI tarafından yönlendirildiğinde, çeşitli EMR platformları internet üzerinden birbirleriyle “konuşabiliyor”, farklı servisler ve hatta farklı sağlık hizmetleri kuruluşları arasındaki işbirliğini ve işbirliğini arttırıyor.

İlaç geliştirme
Klinik çalışmalarla yeni bir ilacın geliştirilmesi genellikle çok maliyetli bir olaydır. Sadece zaman açısından değil (onlarca yıldan bahsediyoruz) ve yatırılan dolarlar (maliyetler birkaç milyar dolara kadar ulaşabilir), ama insan da yaşıyor. Birçok yeni ilaç, gerçekte sözde postmarketing dönemi boyunca gerçek dünyadaki konularda uzun yıllara dayanan testlerin yapılmasını gerektirmektedir ve bir ilacın kullanımından sonra yıllar sonra birçok ciddi (hatta ölümcül) yan etkinin keşfedilmesi çok nadir değildir. başlattı.

Bir kez daha, verimli süper-yakıtla beslenen AI, hiçbir insanın analiz etmeye cesaret edemeyeceği moleküler yapılardan oluşan bir veritabanından yeni ilaçları kökünden çıkarabilir. Belirgin bir örnek, Ebola vir’e bir son verebilecek iki ilacı tahmin edebilen Atomwise AI’dır.Bizden salgın. Bir gün içinde, sanal aramaları, ölümcül virüsle savaşmak için yeniden kullanılabilen iki güvenli, zaten var olan ilaçları bulabildi. En iyi yanı, yıllardır hastalara daha önce pazarlanmış olan ilaçların taranarak, güvenliğini kanıtlayan bir pandemik acil duruma etkili bir şekilde tepki vermenin bir yolunu bulmalarıdır. (Teknolojinin ilaç geliştirmeye nasıl rehberlik ettiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için, bkz. Büyük Veri’nin İlaç ve Eczacılıkta Etkisi.) Geleceğe Bir Atılım En şaşırtıcı teknolojilerin hiçbiri henüz hazır değil, sadece prototiplerden başka bir şey olmaktan ziyade, sonuçları çok nefes kesici. hala söz etmeye değecekler. Bunlardan bir tanesi, hassas bir ilaçtır, bir hasta DNA’sını taramak için, kanser gibi hastalıklarla ilişkilendirilebilecek mutasyonları ve anomalileri taramak için derin genomik algoritmalar kullanan gerçekten iddialı bir disiplindir. İnsan Genom Projesi’nin babalarından biri olan Craig Venter gibi insanlar, şu anda genetik değişikliklerin etkilerini tahmin edebilen, bireyselleştirilmiş tedavilere giden yolu ve önlenebilir birçok hastalığın erken tespitini gerçekleştirebilen yeni nesil bir hesaplama teknolojisi üzerinde çalışıyorlar. AI’yı sağlık hizmetlerine sunmanın muazzam bir potansiyeline sahip olabileceğimiz için heyecanlanan WiseA’lara Word, sınırlarını anlamamız açısından önemlidir. Tıpta AI’yı kullanmak riskten yoksun değildir, ancak birçoğu alıştığımız zaman kolayca üstesinden gelinebilir. En fazla “zarar vermeyin” sınırlar olarak hareket edecek bazı etik standartların oluşturulması açısından kritik öneme sahiptir. Bugün gelecek nesillerin kararlarını alacağı çerçeveyi inşa etme sorumluluğuna yatırım yapıyoruz.

You May Also Like

About the Author: wodhack

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir