כיצד נתוני אימון שירותי בריאות מביאים לבינה מלאכותית של שירותי בריאות לירח?
רכש נתונים תמיד היה בראש סדר העדיפויות הארגוני. יותר מכך כאשר מערכי הנתונים הנוגעים לשימוש משמשים לאימון מערכים אוטונומיים, למידה עצמית. הדרכה של מודלים חכמים, במיוחד אלה המופעלים על ידי AI, נוקטת בגישה שונה מאשר הכנת נתונים עסקיים סטנדרטיים. בנוסף, מכיוון ששירותי הבריאות הם האנכי של המיקוד, חשוב להתמקד במערכי נתונים שיש להם מטרה ואינם משמשים רק לשמירת תיעוד.
אבל למה אנחנו בכלל צריכים להתמקד בנתוני הדרכה כאשר כמויות אדירות של נתוני חולים מאורגנים כבר נמצאים על מסדי נתונים רפואיים ושרתים של בתי אבות, בתי חולים, מרפאות רפואיות וארגוני בריאות אחרים. הסיבה היא שנתוני מטופלים סטנדרטיים אינם משמשים או לא יכולים לשמש לבניית מודלים אוטונומיים, אשר לאחר מכן דורשים נתונים קונטקסטואליים ומתויגים כדי להיות מסוגלים לקבל החלטות תפיסתיות ופרואקטיביות בזמן.
זה המקום שבו נתוני הדרכה בתחום הבריאות נכנסים לתמהיל, המוקרנים כמערכי נתונים מוערים או מתויגים. מערכי נתונים רפואיים אלה מתמקדים בסיוע למכונות ומודלים לזהות דפוסים רפואיים ספציפיים, אופי המחלות, פרוגנוזה של מחלות ספציפיות והיבטים חשובים אחרים של הדמיה רפואית, ניתוח וניהול נתונים.
מהם נתוני הדרכה בתחום הבריאות - סקירה מלאה?
נתוני אימון שירותי בריאות אינם אלא מידע רלוונטי המסומן במטא נתונים עבור אלגוריתמים של למידת מכונה לזהות וללמוד מהם. ברגע שמערכי הנתונים מסומנים או ליתר דיוק מבוארים, זה הופך להיות אפשרי עבור המודלים להבין את ההקשר, הרצף והקטגוריה של אותו הדבר, מה שעוזר להם לקבל החלטות טובות יותר בזמן.
אם יש לך נטייה לפרטים, נתוני אימון הרלוונטיים לבריאות עוסקים בתמונות רפואיות מוערות, המבטיחות שדגמים ומכונות אינטליגנטיות הופכות מסוגלות בזמן לזהות מחלות, כחלק ממערך האבחון. נתוני הדרכה יכול להיות גם טקסטואלי או ליתר דיוק מתומלל בטבע, מה שמאפשר למודלים לזהות נתונים המופקים מניסויים קליניים ולקחת שיחות יזומות הנוגעות ליצירת תרופות.
עדיין טיפה מורכב מדי בשבילך! ובכן, הנה הדרך הפשוטה ביותר להבין מה מייצגים נתוני הכשרה בתחום הבריאות. דמיינו לעצמכם אפליקציה רפואית לכאורה שיכולה לזהות זיהומים על סמך הדיווחים והתמונות שאתם מעלים לפלטפורמה ולהציע את דרך הפעולה הבאה. עם זאת, כדי לבצע שיחות כאלה, יש להזין את האפליקציה החכמה בנתונים מאוצרים ומיושרים שאפשר ללמוד מהם. כן, לזה אנחנו קוראים 'נתוני אימון'.
מהם המודלים הרלוונטיים ביותר בתחום הבריאות הדורשים נתוני הדרכה?
נתוני הכשרה הגיוניים יותר למודלים של שירותי בריאות אוטונומיים שיכולים להשפיע בהדרגה על החיים של פשוטי העם, ללא התערבות אנושית. כמו כן, הדגש ההולך וגובר על הגברת יכולות המחקר בתחום הבריאות מעודד עוד יותר את צמיחת השוק של הערות נתונים; גיבור חיוני ובלתי מוכר של AI המסייע בפיתוח מערכי אימון מדויקים וספציפיים למקרה.
אבל אילו מודלים של שירותי בריאות זקוקים ביותר לנתוני הכשרה? ובכן, להלן תת-התחומים והדגמים שתפסו תאוצה בתקופה האחרונה, מה שמצביע על הצורך בכמה נתוני אימון איכותיים:
- הגדרות שירותי בריאות דיגיטליים: תחומי המיקוד כוללים טיפול מותאם אישית, טיפול וירטואלי בחולים וניתוח נתונים לניטור בריאות
- הגדרות אבחון: תחומי המיקוד כוללים זיהוי מוקדם של מחלות מסכנות חיים ובעלי השפעה גבוהה כמו כל צורה של סרטן ונגעים.
- כלי דיווח ואבחון: תחומי המיקוד כוללים פיתוח זן תפיסתי של סורקי CT, זיהוי MRI וכלי רנטגן או הדמיה
- מנתחי תמונות: תחומי המיקוד כוללים זיהוי בעיות שיניים, מחלות עור, אבנים בכליות ועוד
- מזהי נתונים: תחומי המיקוד כוללים ניתוח ניסויים קליניים לניהול טוב יותר של מחלות, זיהוי אפשרויות טיפול חדשות למחלות ספציפיות ויצירת תרופות
- הגדרות שמירת תיעוד: תחומי ההתמקדות כוללים תחזוקה ועדכון של רישומי מטופלים, מעקב תקופתי אחר דמי המטופלים, ואפילו אישור מראש של תביעות, על ידי זיהוי של פוליסת ביטוח.
מודלים אלה של שירותי בריאות משתוקקים לנתוני אימון מדויקים כדי להיות יותר תפיסתיים ופרואקטיביים.
מדוע נתוני הכשרה רפואיים חשובים?
כפי שניתן לראות מאופי המודלים, תפקידה של למידת מכונה מתפתח בהדרגה כאשר מדובר בתחום הבריאות. כאשר מערכי AI תפיסתיים הופכים לצרכים מוחלטים בתחום הבריאות, מסתכם ב-NLP, Computer Vision ו-Deep Learning להכנת נתוני הדרכה רלוונטיים עבור המודלים ללמוד מהם.
כמו כן, בניגוד לתהליכים הסטנדרטיים והסטטיים כמו שמירת תיעוד של מטופלים, טיפול בעסקאות ועוד, לא ניתן למקד מודלים חכמים של שירותי בריאות כמו טיפול וירטואלי, מנתחי תמונות ואחרים באמצעות מערכי נתונים מסורתיים. זו הסיבה שנתוני האימון הופכים חשובים עוד יותר בתחום הבריאות, כצעד ענק אל העתיד.
ניתן להבין ולברר טוב יותר את החשיבות של נתוני הכשרה בתחום הבריאות על ידי העובדה שגודל השוק הנוגע להטמעת כלי ביאור נתונים בבריאות להכנת נתוני הכשרה צפוי לגדול ב-500% לפחות ב-2027, בהשוואה לזה ב-2020.
אבל זה לא הכל, מודלים חכמים שעברו הכשרה נכונה מלכתחילה יכולים לעזור למערכות הבריאות לצמצם עלויות נוספות על ידי אוטומציה של מספר משימות אדמיניסטרטיביות וחיסכון של עד 30% מהעלויות הנותרות.
וכן, אלגוריתמי ML מאומנים מסוגלים לנתח סריקות תלת מימד, לפחות פי 3 מהר יותר ממה שהם מעובדים היום, בשנת 1000.
נשמע מבטיח, לא!
השתמש במקרים של בריאות AI
בכנות, הרעיון של נתוני אימון, המשמש להעצמת מודלים של בינה מלאכותית בתחום הבריאות, מרגיש מעט תפל אלא אם כן נסתכל מקרוב על מקרי השימוש והיישומים בזמן אמת של אותו הדבר.
הגדרת שירותי בריאות דיגיטליים
מערכי בריאות המופעלים על ידי AI עם אלגוריתמים מאומנים בקפדנות מכוונים לספק את הטיפול הדיגיטלי הטוב ביותר למטופלים. הגדרות דיגיטליות ווירטואליות עם NLP, Deep Learning ו-Computer Vision Tech יכולות להעריך תסמינים ולאבחן מצבים על ידי איסוף נתונים ממקורות שונים, ובכך להפחית את זמן הטיפול ב-70% לפחות.
ניצול משאבים
הופעתה של המגיפה העולמית צבטה את רוב ההגדרות הרפואיות למשאבים. אבל אז, Healthcare AI, אם נעשה חלק מהסכמה הניהולית, יכול לעזור למוסדות רפואיים לנהל את מחסור במשאבים, ניצול טיפול נמרץ, והיבטים אחרים של זמינות נדירה, בצורה טובה יותר.
איתור חולים בסיכון גבוה
בינה מלאכותית של שירותי בריאות, אם וכאשר מיושם בסעיף רישום המטופלים, מאפשרת לרשויות בתי החולים לזהות לקוחות פוטנציאליים בסיכון גבוה שיש להם סיכוי לחלות במחלות מסוכנות. גישה זו מסייעת לתכנון טיפול טוב יותר ואף מקלה על בידוד המטופל.
תשתית מחוברת
כפי שהתאפשר על ידי ה-AI הפנימי של IBM, כלומר eWatson, מערך שירותי הבריאות המודרני מחובר כעת, באדיבות טכנולוגיית מידע קלינית. מקרה שימוש זה נועד לשפר יכולת פעולה הדדית בין מערכות וניהול נתונים.
בנוסף למקרי השימוש שהוזכרו, ל- Healthcare AI תפקיד ב:
- חיזוי מגבלת שהות של מטופל
- חיזוי אי-הופעה כדי לחסוך במשאבים ובעלויות של בית החולים
- חיזוי חולים שאולי לא יחדשו תוכניות בריאות
- זיהוי בעיות פיזיות ואמצעי התיקון המתאימים
מנקודת מבט יותר אלמנטרית, AI לבריאות שואפת לשפר את שלמות הנתונים, את היכולת ליישם ניתוח חזוי בצורה טובה יותר, ואת יכולות השמירה של הרשומות של המערך הנוגע בדבר.
אבל כדי להפוך את מקרי השימוש הללו למצליחים מספיק, יש לאמן את המודלים של Healthcare AI עם נתונים מוערים.
התפקיד של מערכי נתונים בתקן זהב עבור שירותי בריאות
מודלים של אימון בסדר אבל מה לגבי הנתונים? כן, אתה צריך מערכי נתונים, אשר לאחר מכן יש להוסיף הערות כדי שיהיו הגיוניים לאלגוריתמים של AI.
אבל אתה לא יכול פשוט להוציא נתונים מכל ערוץ ועדיין לעמוד בסטנדרטים של שלמות נתונים. זו הסיבה שחשוב להסתמך על ספקי שירותים כמו Shaip שמציעים מגוון רחב של מערכי נתונים אמינים ורלוונטיים לארגונים לעשות בהם שימוש. אם אתה מתכנן להקים מודל בינה מלאכותית של שירותי בריאות, שייפ מאפשר לך לבחור מתוך תפיסות של בוט אנושי, נתוני שיחה, הכתבה פיזית והערות רופא.
בנוסף, אתה יכול אפילו לציין מקרי שימוש כדי להתאים את מערכי הנתונים לתהליכי ליבה של שירותי בריאות או AI שיחתי כדי למקד את הפונקציות הניהוליות. אבל זה לא הכל, כותבים ואוספי נתונים מנוסים אפילו מציעים תמיכה רב-לשונית בכל הנוגע ללכידה ופריסה של מערכי נתונים פתוחים עבור מודלים להדרכה.
אם נחזור למה ששייפ מציעה, אתה, כחדשן, יכול לגשת לקבצי אודיו רלוונטיים, קבצי טקסט, מילה במילה, הערות הכתבה, ואפילו מערך תמונות רפואיות, בהתאם לפונקציונליות שתרצה שתהיה לדגם.
גלישה-Up
שירותי הבריאות, בתור אנכי, נמצאים במסע חדשני, יותר מכך בעידן שלאחר המגפה. עם זאת, ארגונים, יזמי בריאות ומפתחים עצמאיים מתכננים ללא הרף יישומים ומערכות חדשות שהם פרואקטיביים בצורה חכמה ויכולים למזער במידה ניכרת את המאמץ האנושי על ידי טיפול במשימות שחוזרות על עצמן וגוזלות זמן.
זו הסיבה שחשוב להכשיר תחילה את ההגדרות או ליתר דיוק המודלים לשלמות על ידי שימוש במערך נתונים שנאסף ותווית במדויק, דבר שמועבר בצורה טובה יותר לספקי שירות אמינים כדי להשיג שלמות ודיוק.
