ביאור נתונים

טכניקות ביאור נתונים למקרי השימוש הנפוצים ביותר ב- AI בתחום הבריאות

במשך זמן רב, קראנו על התפקיד של ביאור נתונים בלמידת מכונה ומודולים של בינה מלאכותית (AI). אנו יודעים כי ביאור נתונים איכותי הוא היבט בלתי נמנע המשפיע תמיד על התוצאות שמייצרות מערכות אלה.

עם זאת, מהן טכניקות הביאור השונות הנהוגות ב שירותי בריאות AI מֶרחָב? עבור תעשייה כה מורכבת, עצומה ומכריעה, אילו אמצעים ונהלים נוקטים מומחי ביאור נתונים כדי לתייג, ליישם ולעקוב אחריהם כדי לתייג נתוני בריאות קריטיים ממספר מקורות?

ובכן, זה בדיוק מה שנחקור בפוסט הזה היום. מתוך ההבנה הבסיסית של סוגים שונים של טכניקות ביאור נתונים, אנו הולכים לפתוח רמה 2 ולחקור את טכניקות הביאור השונות המשמשות במקרים שונים של שימוש ב- AI.

ביאור נתונים למקרים שונים של שימוש ב- AI

Chatbots

Chatbots נתחיל עם היסודות תחילה. צ'אט בוטים או בוטים לשיחה מוכיחים שהם כנפיים יעילות ביותר לניהול קליני, mHealth ועוד. החל מסייעת למטופלים להזמין פגישות לאבחון וייעוץ רפואי ועד לסייע להם בעיבוד הסימפטומים והחיוניים שלהם לסימני מחלות וחששות, צ'אט בוטים הופכים להיות שותפים מצוינים הן למטופלים והן לספקי שירותי הבריאות.

כדי שצ'אט בוטים יספקו תוצאות מדויקות, הם צריכים לעבד מיליוני בתים של נתונים. אבחנה אחת או המלצה שגויה אחת עלולה להיות מזיקה לחולים ולסביבתם. למשל, אם אפליקציה המופעלת על ידי AI שנועדה לתת תוצאות על הערכה ראשונית של Covid-19 נותנת תוצאות שגויות, היא תגרום להדבקה. לכן הכשרה נאותה ל- AI צריכה להתרחש לפני שהמוצר או הפתרון יועברו לחיות.

למטרות הכשרה, מומחים בדרך כלל משתמשים בטכניקות כמו זיהוי ישויות ו ניתוח הסנטימנט. 

ביאור הדמיה דיגיטלית

בעוד שתהליך האבחון הוא דיגיטלי בעזרת מערכות והתקנים מתוחכמים, מסקנות התוצאות עדיין ממוקדות בעיקר על ידי בני אדם. זה חושף את התוצאות לפרשנות שגויה, או אפילו להתעלם מחששות מכריעות.

כעת, מודולי AI יכולים לחסל את כל המקרים האלה ולזהות אפילו את החריגות או החששות הדקות ביותר מדוחות MRI, CT וסריקות רנטגן. מלבד תוצאות מדויקות, מערכות AI יכולות לספק תוצאות במהירות גם כן.

מלבד סריקות קונבנציונאליות, הדמיה תרמית משמשת גם לאיתור מוקדם של בעיות כמו סרטן השד. קרני IR הנפלטות על ידי גידולים נלמדות לסימפטומים נוספים ומדווחות בהתאם.

למטרות מורכבות אלה, ותיקי ביאורי נתונים מיישמים מנגנונים כמו תיוג של דוחות MRI קיימים, CT וסריקות רנטגן ונתוני הדמיה תרמית. מודולי AI לאחר מכן לומדים ממערכי הנתונים המוערכים האלה להתאמן באופן אוטונומי.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

פיתוח וטיפול בתרופות

אחת הדוגמאות האחרונות להתפתחות תרופות באמצעות מודולי AI היא ניסוח חיסונים לקוביד -19. בתוך חודשים מההתפרצות הצליחו חוקרים וספקי שירותי בריאות לפצח את הקוד לחיסוני קוביד -19. זה נובע בעיקר מאלגוריתמים של AI ולמידת מכונות ויכולתם לדמות אינטראקציות בין תרופות וכימיות, ללמוד מטונות של כתבי עת בתחום הבריאות, מאמרים שפורסמו, מסמכי מחקר, מאמרים מדעיים ועוד לגילוי תרופות.

תובנות שמעולם לא יכלו להיכנס לרדאר של בני אדם (בהתחשב בנפח מערכי הנתונים המשמשים לגילוי תרופות ולניסויים קליניים) ניתנות להתאמה ולניתוח בקלות על ידי מודולי AI לצורך מסקנות ותוצאות מיידיות. זה מאפשר לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לבצע ניסויים מהירים, לערוך בדיקות קפדניות ולהעביר את ממצאיהם לאישורים מתאימים.

מלבד גילוי תרופות, מודולי AI מסייעים גם לרופאים להמליץ ​​על תרופות מותאמות אישית שישפיעו על המינון והזמנים שלהם על סמך התנאים הבסיסיים שלהם, תגובות ביולוגיות ועוד.

למטופלים הסובלים ממחלות אוטואימוניות, בעיות נוירולוגיות ומחלות כרוניות, מרשמים מספר תרופות. זה יכול להיות תגובה בקרב תרופות. בעזרת המלצות לתרופות מותאמות אישית, ספקי שירותי הבריאות יכולים לקבל החלטה מושכלת יותר לגבי מרשם תרופות.

בכדי שכל אלה יקרו, מפרטי עובדים על תיוג נתוני NLP, נתונים מרדיולוגיה של נתונים, תמונות דיגיטליות, מסמכי EHR, נתוני תביעות המסופקים על ידי חברות הביטוח, נתונים שנאספו וריכזו על ידי מכשירים לבישים ועוד.

ניטור וטיפול בחולים

ניטור מטופלים & Amp; לְטַפֵּל הדרך ההכרחית להחלמה מתחילה רק לאחר הניתוח או האבחון. על המטופל לקחת בעלות על ההתאוששות הבריאותית והרווחה הכללית שלו. הודות לפתרונות המונעים על ידי AI, זה הופך בהדרגה לחלק.

חולים שעברו טיפולים לסרטן או לסובלים מבעיות נפשיות יותר ויותר מוצאים בוטים לשיחה מוֹעִיל. החל משאילתות לאחר השחרור וכלה בסיוע למטופלים בניווט בין התקלות הרגשיות, צ'אט בוטים מגיעים כמלווים ועוזרים אולטימטיביים. ארגון AI בשם Northwell Health שיתף גם הוא דיווח לפיו קרוב ל -96% מהחולים שלו הפגינו את מעורבות המטופל בצורה אופטימלית עם צ'אט בוטים כאלה.

טכניקות ביאור בהן מסתכמות בתיוג של טקסט ושנתוני שמע מתוך רשומות בריאות, נתונים מניסויים קליניים, שיחות וניתוחי כוונות, הדמיה ומסמכים דיגיטליים ועוד.

עטיפת Up

מקרי שימוש כמו אלה קובעים סטנדרטים של אמת מידה עבור הכשרת AI ומתודולוגיות ביאורים. אלה משמשים גם כמפות דרכים לכל אתגרי ביאור הנתונים הייחודיים שעולים בעתיד בגלל הופעת מקרי שימוש ופתרונות חדשים יותר.

עם זאת, זה לא אמור לעצור אותך מלהתפתח בפיתוח של AI לבריאות. אם אתה רק מתחיל ואתה מחפש מתאים ואיכותי נתוני אימוני AIצרו עמנו קשר עוד היום. אנחנו תמיד צופים אתגרים חדשים יותר ונשארים צעד אחד לפני העקומה.

שתף חברתי