בריאות

הפוטנציאל של AI בתחום הבריאות

בכנות, אנו חיים בעתיד שכולנו חלמנו עליו לפני כמה שנים. אם ניבוי מדויק של התרחשות או אירוע היה אחת הכוונות העיקריות שלנו בטכנולוגיה לפני עשרות שנים, אנו למעשה נמצאים בנקודת הזמן ההיא שבה הרעיון הזה הופך למציאות.

כיום, מכשירים מסחריים כמו Apple Watches מנבאים במדויק התקפי לב וחששות לב ומתריעים למשתמשים מראש על מנת שיוכלו לנקוט באמצעי זהירות או ליצור קשר עם הרופאים שלהם. למרות מחלה ויראלית שהורסת את הצמח, לגמרי בגלל הטכנולוגיה והתקדמותה הצלחנו לפצח ולפתח את החיסון עבורו במהירות.

אל האני בריאות התעשייה מרוויחה מאוד מהטכנולוגיה - במיוחד בינה מלאכותית. בפוסט זה נחקור בפירוט כיצד AI מעצב את עתידו של טכנולוגיית הבריאות, את יתרונותיו ואת המגבלות הקשורות ליישום AI ביעילות בין בתי חולים, מרכזי אבחון ומרכזי בריאות אחרים.

עד כמה רלוונטי AI לביטוח בריאות?

הנקודה של AI היא לבצע בצורה שאדם לא יכול היה לעולם. מערכות מתקדמות של היום יכולות לבצע חישובים יוצאי דופן ממש מהר, מה שמאפשר לחוקרים ולמומחי בריאות לנצל את הפוטנציאל הטכנולוגי למטרות מחקר ופיתוח. חוץ מזה, ל- AI יש גם יכולות מרשם וחיזוי, שיכולות לאפשר לבעלי העניין לקבל החלטות מדויקות, רלוונטיות ואפקטיביות ביותר.

עם זאת, AI הוא מונח כללי מאוד. כדי לקבל הבנה ברורה של עד כמה AI רלוונטי, בואו נחלק אותו לאגפים שונים ונבין את הרלוונטיות של כל אחד עם פלחי בריאות מגוונים.

למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות

למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות פעולת הפיכת מכונות למידה ותהליך ביצוע המשימות באופן אוטונומי, למידת מכונות וטכנולוגיות בעלות הברית שלה יכולות לשמש להפעלת סימולציות של שילובי תרופות ובמתן טיפולי בריאות מדויקים.

החל מניבוי הופעתה של מחלה תורשתית אצל אנשים ועד מתן תוצאות מדויקות על יעילות התרופות בגוף האדם, ניתן לפרוס למידת מכונה, למידה עמוקה ורשתות עצביות לעבודה על מושגים ונושאים שאינם בהישג יד האדם כיום.

NLP

מקוצר כ עיבוד שפה טבעית, זה קשור לכל עיבוד הדיבור והטקסט. מודולי AI משמשים לעיבוד וניתוח דיבור וטקסט לתחושות, תרגומים, דיבור לטקסט, ולהיפך, ועוד. אחת הדרכים הבולטות ל- NLP רלוונטי בתחום הבריאות היא שהיא יכולה לאגור ולעבד כמויות גדולות של נתוני בריאות לא מובנים כגון דיווחים, כתבי עת, מסמכי HRH ואפילו מאמרים מדעיים ולחזות מסקנות.

רובוטים

מה שנשמע יותר כמו פריסה במחסנים ובמפעלים למעשה משולב גם במרכזי בריאות. רובוטים פיזיים מתקדמים מסייעים למנתחים של היום בביצוע ניתוחים פולשניים כבדי דיוק. ניתוחים באיברים רגישים של גוף האדם כגון חוט השדרה, הערמונית, הצוואר והמוח מבוצעים בעזרת רובוטים פיזיים כיום.

RPA

RPA ראשי תיבות של Robotic Process Automation, כאשר כמה מהמשימות המיותרות ביותר במרכזי בריאות ובתי חולים אוטומטיות לביצוע. זה יכול להיות פשוט כמו שליחה הודעות על פגישות או תזכורות ללקוחות או מורכבות כמו עדכון חיוב מטופל או חילוץ נתונים ממקורות לא מובנים.

בואו נדון היום בדרישת נתוני ההכשרה שלך ב- AI.

מקרי שימוש ממוקדי AI במערכת הבריאות

השתמש במקרי בריאות בכדי לתת לכם מושג פשוט כיצד מהרשתות הרפואה מיישמות AI במערכות ובתהליכי העבודה שלהן, הבינו ששווי השוק של AI במערכת הבריאות צפוי לצמוח בקצב מורכב של 41.8% במהלך 7 השנים הבאות. שווי השוק עמד על כ -6.7 מיליארד דולר בשנת 2020.

זה רק מראה כי מקרי השימוש בבינה מלאכותית בבריאות רק הולכים וגדלים. אבל מה הם? בוא נגלה.

  1. AI משמש בפיתוח ממשק בין מכונות למוח האנושי. מבחינת בריאות, מערכת זו נועדה לשפר את איכות חייהם של חולים הסובלים משבץ, ALS, תסמונת נעולה או הפרעות נוירולוגיות בלתי הפיכות. בעזרת מערכות כאלה או מכשירים עזר, המטופלים יכולים להגיב ולתקשר טוב יותר.
  2. כלי הרדיולוגיה הנוכחיים דורשים צורך במדגם פיזי למטרות אבחון. עם זאת, עם יישומי AI, מפותחים כלים רדיולוגיים מתקדמים שיכולים לחזות או לעבד דגימות מביופסיות ומישויות אבחון אחרות למידע מדויק.
  3. ללא קשר להתקדמות בתחום הבריאות, עדיין יש פינות בעולם שטרם יראו ויתנסו ברפואה ראשונית ויתרונותיה. שילוב AI יכול לסייע בהעברת מתקני בריאות לאזורים כאלה ולסייע בהעלאת חייהם ואורח חייהם של אנשים שם.
  4. תפקיד ה- AI באונקולוגיה הוא חיוני ויחד עם זאת פנומנלי. אלגוריתמים מתוחכמים של למידת מכונה יכולים לסייע לחוקרים לחזות במדויק את הופעת הגידול הממאיר או את הזמן שבו שפיר עלול להפוך לאחד ממאיר. מנקודת מבט מונעת, AI משמש גם במחקר ופיתוח של מעכבי מחסומים. אונקולוגיה נחקרת בהרחבה בעזרת AI לצורך נתונים נוספים וקבלת החלטות מבוססות מטרה לאבחון וטיפולים.
  5. AI משמש גם למעקב והתמודדות עם מגיפת התרופות המזויפות ומאפשר למטופלים להיות בטוחים באמיתות התרופות שהם צורכים על בסיס יומי.

עטיפת Up

אמנם זהו שלב מרגש בהתפתחות הבריאות, אך ישנם המון אתגרים במגבלות המרחב. יישום ה- AI אינו קל כמו שזה נשמע. זה עתידני ושאפתני, כן!

עם זאת, שילובו הוא גם מורכב. ישנם חששות כגון יכולת פעולה הדדית, אבטחה, פרוטוקולים מתקדמים, תקנים ותאימות, ביטול זיהוי נתונים, ועוד. לא רק זה, האתגרים מתחילים מהרגע שאתה מחליט לפתח AI המונע על ידי AI פתרון בריאות מכיוון שתזדקק לטונות של נתוני בריאות כדי להכשיר את המודולים המלאכותיים שלך מלכתחילה.

שם אוהבים חברות אמינות לשאת להיכנס לתמונה. אנחנו חלוציות נתוני אימוני AI לפיתוח מערכות בריאות מתוחכמות שישמשו ברחבי העולם למטרות מגוונות. למידע נוסף על האופן שבו תוכל להשיג את נתוני ההכשרה שלך לבינה מלאכותית לפרויקט שלך, להושיט יד אלינו היום.

שתף חברתי