מה אם היינו אומרים לך שבפעם הבאה שתצלם סלפי, הסמארטפון שלך היה מנבא שאתה צפוי לפתח אקנה ביומיים הקרובים? נשמע מסקרן, נכון? ובכן, לשם כולנו הולכים ביחד.
עולם הטכנולוגיה מלא בשאיפות. באמצעות הרעיונות, החידושים והמטרות שלנו, אנו מתקדמים כחברה. זה נכון במיוחד ביחס לאבולוציה של שירותי בריאות AI, שם מטפלים ומתקנים כמה מהחששות הכי מטרידים בעזרת טכנולוגיה.
כיום, אנו על סף הפעלת מודלים של למידת מכונה שיכולים לחזות במדויק את הופעתן של מחלות תורשתיות ואת הזמן שבו גידול יהפוך לסרטן. אנו עובדים על אבות טיפוס עבור מנתחי רובוט ומרכזי הכשרה המותאמים ל- VR לרופאים. אפילו ברמות המבצעיות, יש לנו אופטימיזציה של ניהול מיטות וחולים, טיפול מרחוק, מתן תרופות ועוד טונות אוטומטיות של משימות מיותרות באמצעות מערכות המופעלות על ידי AI.
כשאנחנו ממשיכים לחלום על דרכים טובות יותר לספק שירותי בריאות, בואו לחקור ולהבין כמה מההיבטים המרכזיים בהתפתחות הבריאות וכיצד הטכנולוגיה, במיוחד מדע הנתונים וכנפיה, מסייעת לצמיחה פנומנלית זו.
פוסט זה מוקדש להבאת חשיבות הנתונים בפיתוח מערכות ומודולים בתחום הבריאות, כמה מקרי שימוש בולטים והאתגרים הנובעים מהתהליך.
חשיבות הנתונים ב- AI בתחום הבריאות
כעת, לפני שנתחיל להבין כמה ממקרי השימוש והיישומים המורכבים יותר של AI, בואו נבין שאפליקציות הבריאות והכושר הממוצעות שיש לכם בטלפון מופעלות על ידי מודולי AI. הם עברו שנים של הכשרה לנתח, לרשום ולהסיק את הנתונים שלך בצורה מדויקת ולדמיין אותם לתובנות.
זו יכולה להיות אפליקציית mHealth שלך המאפשרת לך כמעט להתייעץ עם רופא או להזמין איתו פגישה או אפליקציה שתאחזר תוצאות על בעיות בריאותיות אפשריות המבוססות על הסימפטומים והרווחה שלך, AI מוטמע בכל יישום שירותי בריאות כיום.
קנה את הדרישה עוד יותר ויהיו לך מערכות מתקדמות דורשים נתונים ממקורות מרובים כגון ראיית מחשב, רשומות בריאות אלקטרוניות ועוד לביצוע משימות מורכבות. זכור את פריצות הדרך באונקולוגיה שהזכרנו קודם לכן, פתרונות כאלה דורשים כמויות אדירות של נתונים קונטקסטואליים כדי לייצר תוצאות מדויקות. לזה, ביאורים ומומחים חייבים מָקוֹר נתונים מסריקות ודוחות כגון צילומי רנטגן, MRI, סריקות CT ועוד והערה כל רכיב שהוא רואה בהם.
אנשי מקצוע בתחום הבריאות צריכים לעבוד על זיהוי בעיות ומקרים שונים ולתייג אותם כך שמכונות יוכלו להבין אותן טוב יותר ולעבד תוצאות מדויקות יותר. אז כל התוצאות, האבחנות ותכניות הטיפול נובעות מנתונים ומהעיבוד המדויק שלהם.
היות והנתונים הם לב לבריאות, בואו נודה שהנתונים סוללים את הדרך למחר בריא יותר.
מקרי שימוש ב- AI בתחום הבריאות
- בזמן שאנחנו מדברים על התקדמות בהליכים ומכשירים כירורגיים, מערכות AI הנוכחיות קובעות אם יש צורך בניתוחים מלכתחילה. באמצעות עיבוד מוקפד של נתונים, מערכות יכולות לדמות מקרים ולשתף האם ניתן לרפא חששות באמצעות תרופות ושינויים באורח החיים.
- AI גם עוזר לנו לאבחן מחלות ויראליות באמצעות פתוגנים ופרופילים ברצף גנומי.
- אחיות ועוזרות וירטואליות מפותחות גם כדי לסייע בטיפול בחולים ובליווי תמיכה בתהליך ההחלמה שלהם. במהלך מגפות, כאשר מספר המטופלים גבוה, אחיות וירטואליות יכולות לסייע לארגונים להוריד הוצאות תפעוליות ולהציע במקביל את הטיפול הדרוש למטופלים. אחיות דיגיטליות אלו יוכשרו לבצע את כל המשימות הבסיסיות שבני אדם מאומנים לבצע.
- ניתן היה לחזות מראש מספר מחלות נוירולוגיות ואוטואימוניות שלעולם לא ניתן לרפא או להפוך אותן באמצעות מודלים של AI ולמידת מכונה. ניתן לחסל בדרך זו דמנציה, אלצהיימר, פרקינסון ועוד.
- תוכניות טיפול ותרופות בהתאמה אישית אפשריות גם עם AI וגישה אליהן לבחוררונית רשומות בריאות. על ידי הכרת ההיסטוריה הבריאותית של המטופל, אלרגיות, תאימות כימית ועוד, ניתן להמליץ על תרופות יעילות על ידי מכונות.
- גילוי התרופות החדשות יכול להיות מעקב מהיר גם באמצעות ניסויים קליניים מדומים.
אתגרים הכרוכים בפיתוח פתרונות AI לבריאות
ללא קשר לתעשיית הבינה המלאכותית, חלק מהאתגרים נותרו בולטים ואוניברסליים. זה נכון גם ביחס לבריאות. כדי לתת לך מושג מהיר, להלן כמה מהאתגרים הנפוצים ביותר המגבילים את התקדמות הבינה המלאכותית בתחום הבריאות:
- הדור של עקבי בריאות נתונים הם אתגר מכיוון שמודלים של למידת מכונה מסתמכים על זמינות כמויות עצומות של מערכי נתונים כדי ללמוד לעבד מסקנות ולספק תוצאות.
- ענף הבריאות מחויב במספר חוקים, תאימות ופרוטוקולים לשמירה על סטנדרטים של פרטיות וסודיות. יכולת ההדדיות בין הנתונים היא בלתי נמנעת ויחד עם זאת מייגעת בגלל הפרוטוקולים המסדירים שיתוף הוגן של נתונים בין בעלי עניין. הארגונים צריכים לנקוט באמצעים נוספים כדי להגן על סודיות המטופלים והמשתמשים שלהם באמצעות data דה-הזדהות.
- זמינותם של חברות קטנות ובינוניות בתחום הבריאות היא אתגר עצום. ביאור נתונים הוא כנראה הגדרת הרגע המשפיע על התוצאות הסופיות. מכיוון שבריאות היא אגף מתמחה ביותר, נתוני דיווחים וסריקות חייבים להיות מוסברים על ידי אנשי מקצוע בתחום הבריאות. גיוסם הוא אתגר עצום.
לכן, זוהי ההבנה הבסיסית שאתה צריך לקבל על תעשיית הבריאות והיישומים הספציפיים שלה ל- AI. בזמן שאנחנו מדברים, טונות של התקדמות מתרחשות כדי לתקן כמה מהאתגרים בהם דנו. גם מקרי שימוש ואתגרים חדשים צצים במקביל. ההחלטה העיקרית היחידה כאן היא שהנתונים ימשיכו לעצב את תוצאות הבריאות ואם אתה מפתח פתרון AI, אנו ממליצים לאסוף נתונים מהמומחים כמו שייפ.
ההבדל שהוא עושה אין כמותו.
