תעשיית הבריאות תמיד נהנתה מההתקדמות הטכנולוגית ומההיצע שלהן. החל מקוצבי לב וצילומי רנטגן ועד החייאה אלקטרונית ועוד, שירותי הבריאות הצליחו להוסיף ערך רב לחברה ולהתפתחות שלה בשל תפקיד הטכנולוגיה. קדימה של האבולוציה בשלב התקדמות זה היא בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיות בעלות הברית שלה כגון למידת מכונה, למידה עמוקה, NLP, ועוד.
במובנים רבים יותר ממה שניתן להעלות על הדעת, מושגי AI ולמידת מכונה עוזרים לרופאים ולמנתחים להציל חיים יקרים בצורה חלקה, לזהות מחלות ודאגות עוד לפני הופעתם, לנהל את החולים טוב יותר, לעסוק ביעילות רבה יותר בתהליך ההחלמה שלהם ועוד. באמצעות פתרונות מונעי AI ומודלים של למידת מכונה, ארגונים ברחבי העולם מסוגלים לספק שירותי בריאות לאנשים בצורה טובה יותר.
אבל איך בדיוק שתי הטכנולוגיות הללו מעצימות בתי חולים וספקי שירותי בריאות? מהם היישומים המוחשיים בעולם של מקרי שימוש שהופכים אותם לבלתי נמנעים? ובכן, בואו לגלות.
תפקיד הלמידה המכונה בתחום הבריאות
עבור לא יזומים, למידת מכונה היא קבוצת משנה של AI המאפשרת למכונות ללמוד באופן עצמאי מושגים, לעבד נתונים ולספק תוצאות רצויות. באמצעות טכניקות למידה שונות כגון למידה ללא פיקוח, פיקוח ועוד, מודלים של למידת מכונה לומדים לעבד נתונים באמצעות תנאים וסעיפים ולהגיע לתוצאות. זה הופך אותם לאידיאליים לגילוי תובנות מרשם וחיזוי.
תובנות אלה עוזרות מאוד בצד הארגוני והמנהלי של שירותי הבריאות כגון ניהול מטופלים ומיטות, ניטור מרחוק, ניהול פגישות, יצירת סדרי תפקידים ועוד. על בסיס יומי, אנשי מקצוע בתחום הבריאות משקיעים 25% מזמנם במשימות מיותרות כגון ניהול רשומות ועדכון ועיבוד תביעות, מה שמונע מהם לספק שירותי בריאות כנדרש.
יישום מודלים של למידת מכונה יכול להביא אוטומציה ולבטל התערבות אנושית במקומות בהם הם פחות נדרשים. חוץ מזה, למידת מכונה מסייעת גם בייעול מעורבות והחלמה של מטופלים על ידי שליחת התראות והודעות בזמן למטופלים על התרופות שלהם, פגישות, איסוף דוחות ועוד.
מלבד יתרונות מנהליים אלה, ישנם יתרונות מעשיים אחרים של למידת מכונה בריאות. בואו לחקור מה הם.
יישומים בעולם האמיתי של למידת מכונה
זיהוי מחלות ואבחון יעיל
אחד ממקרי השימוש העיקריים של למידת מכונה בתחום הבריאות טמון באיתור מוקדם ובאבחון יעיל של מחלות. קשה לזהות בעיות כגון הפרעות תורשתיות וגנטיות וסוגים מסוימים של סוגי סרטן בשלבים המוקדמים, אך בעזרת פתרונות למידת מכונה מאומנים היטב, ניתן לאתר אותם במדויק.
מודלים כאלה עוברים שנים של הכשרה מחזון מחשב ומערכי נתונים אחרים. הם מאומנים לזהות אפילו את החריגות הקטנות ביותר בגוף האדם או באיבר כדי להפעיל הודעה לניתוח נוסף. דוגמה טובה למקרה שימוש זה היא IBM Watson Genomic, שמודל הרצף שלה מונע הגנום המונע על ידי מחשוב קוגניטיבי מאפשר דרכים מהירות ויעילות יותר לאבחן חששות.
ניהול יעיל של רשומות בריאות
למרות ההתקדמות, שמירה על רשומות בריאות אלקטרוניות עדיין מהווה דאגה מטרידה בתחום הבריאות. אמנם נכון שזה הפך להיות הרבה יותר קל בהשוואה למה שהשתמשנו בו ביחד בעבר, אבל נתוני הבריאות עדיין נמצאים בכל מקום.
זה די אירוני מכיוון שצריך לרכז ולייעל את רישומי הבריאות (אסור לשכוח גם יכולת פעולה הדדית). עם זאת, הרבה פרטים מכריעים שנעלמים מרשומות, נעולים או שגויים. עם זאת, ההשפעה של למידת מכונה משנה את כל אלה מכיוון שפרויקטים של MathWorks וגוגל מסייעים בעדכון אוטומטי של רשומות לא מקוונות גם באמצעות טכנולוגיות זיהוי כתב יד. זה מבטיח לאנשי בריאות בתחום האנכויות גישה בזמן לנתוני מטופלים לביצוע עבודתם.
גילוי סוכרת
הבעיה במחלה כמו סוכרת היא שהרבה אנשים סובלים ממנה לתקופה ממושכת מבלי לחוות סימפטומים כלשהם. לכן, כאשר הם למעשה חווים את הסימפטומים וההשפעות של סוכרת בפעם הראשונה, זה כבר מאוחר למדי. עם זאת, ניתן למנוע מקרים כאלה באמצעות מודלים של למידת מכונה.
מערכת הבנויה על אלגוריתמים כגון Naive Bayes, KNN, Tree Decision ועוד יכולה לשמש לעיבוד נתוני בריאות ולניבוי הופעת הסוכרת באמצעות פרטים מגיל הפרט, בחירות אורח חיים, תזונה, משקל ופרטים מכריעים אחרים. ניתן להשתמש באותם אלגוריתמים גם לאיתור מדויק של מחלות כבד.
שינוי התנהגותי
שירותי הבריאות הם מעבר לטיפול במחלות ומחלות. זה קשור לרווחה כללית. לעתים קרובות אנו כבני אדם חושפים יותר על עצמנו ועל מה שעובר עלינו במחוות הגוף, התנוחות וההתנהגות הכללית שלנו. מודלים מונחי למידה מכונה יכולים כעת לסייע לנו לזהות פעולות תת מודע ובלתי רצוניות כאלה ולבצע שינויים נחוצים באורח החיים. זה יכול להיות פשוט כמו לבישים שממליצים לך להזיז את גופך לאחר תקופות ממושכות של זמן סרק או אפליקציות המבקשות ממך לתקן את תנוחות הגוף שלך.
גילוי תרופות ותרופות חדשות
להרבה מחלות בריאות גדולות עדיין אין תרופה. אמנם יש בצד אחד חששות מסכנים חיים כמו סרטן ואיידס מצד אחד, אך ישנן גם מחלות כרוניות שיכולות לאכול אנשים כל חייהם כגון מחלות אוטואימוניות והפרעות נוירולוגיות.
למידת מכונות עוזרת לארגונים וליצרני תרופות להמציא תרופות למחלות גדולות מהר יותר ויעיל יותר. באמצעות ניסויים קליניים מדומים, רצף וזיהוי תבניות, חברות מסוגלות כעת לעקוב אחר תהליכי הניסוי והתצפית שלהן במהירות. הרבה טיפולים ותרופות לא שגרתיים מפותחים גם במקביל לרפואה המיינסטרים בעזרת למידת מכונה.
עטיפת Up
למידת מכונה מצמצמת באופן משמעותי את הזמן הדרוש לנו בני האדם להגיע לשלב הבא של האבולוציה. כעת אנו מתקדמים בקצב מהיר יותר מאיך שהגענו לכאן. עם יותר מקרי שימוש, ניסויים ויישומים, נוכל לדון כיצד נרפא סרטן או כיצד נמנעה מגפה הרסנית בגלל אפליקציית סמארטפון פשוטה בשנים הקרובות. AI in בריאות עושה מהפכה בתעשיית הרפואה.
