Az egészségügyi ágazat jelenlegi helyzete és az AI átalakulása

El tudom képzelni egy olyan világot, amelyben az AI arra készteti minket, hogy termelékenyebben dolgozzunk, hosszabb ideig éljünk és tisztább energiával rendelkezzünk. –Fei-Fei Li, a Stanfordi Egyetem számítástechnikai professzora


A mesterséges intelligencia javíthatja életünk minden aspektusát, és segít átalakítani az egészségügyi ellátást. Vessünk egy pillantást az egészségügy gyakorlására manapság, és az AI átalakítja azt.

Az egészségügy magában foglalja az egyén egészségének a jelig tartását vagy javítását. Olyan sérülésekre terjed ki, mint a papírvágások a vérrákra.

Az egészségügyi ellátást három kategóriába lehet osztani, nevezetesen a következőket.

  • kezelés
  • Megelőző
  • jósló

Naponta előállított hatalmas mennyiségű adat felhasználható a betegség jobb gyógyítására, új gyógyszerek felkutatására, és még a betegség valószínűségének előrejelzésére jóval azelőtt, hogy megfigyelnénk a vele kapcsolatos tüneteket..

Az egészségügyi ágazat problémái

Az egészségügyi ágazat problémái két nagy kategóriába sorolhatók. A probléma egyik kategóriája a társadalmi-politikai és pénzügyi kérdésekből adódik, míg a másik az ipar technológiai kihívásaiból fakad. Az első kategóriába tartoznak az ágyak hiánya, az egészségügyi dolgozók hiánya és a képzetlen orvosok. A második kategória olyan kérdéseket tartalmaz, mint a lassú kutatás, az emberi adatok elemzésében bekövetkező emberi hibák és az adatok átláthatóságának hiánya a szervezetek között.

Ebben a bejegyzésben csak a technológiai kihívásokra összpontosítunk.

AI az egészségügy javítása érdekében

Mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia csodálatos lehetőséget kínál a világ hatalmas átalakítására. Ezt az új villamos energiát hívták a Andrew Ng. Lehetséges, hogy minden ember életét értelmes módon megérintse, akárcsak az áram.

Az egészségügyben az AI hozzájárulhat az ökoszisztéma minden lépésének javításához. A betegség előrejelzésétől kezdve egy új gyógyszer megtalálásáig az összes új génmódosításig.

Nézzük meg, hogy mi rejlik a jövőben.

AI-egészségügyi ökoszisztéma

Képzeljünk el egy forgatókönyvet, amikor egy pár férjhez megy. Az AI rendszer ellenőrizheti génjeik kompatibilitását annak megállapítása érdekében, hogy van-e valamilyen veszély a gyermekre vagy valamilyen génre, amely komplikációt okozhat a gyermek normál életében. Ez a rendszer ezután segít meghatározni a megfelelő intézkedéseket, amelyeket a csecsemő születése előtt és után megtehet.

Tegyük fel, hogy a rendszer azonosított egy adott gén problémáját, ezt követően módosíthatjuk ezt a gént, hogy eltávolítsuk annak káros hatását. Az AI segíthet a megfelelő gyógyszer felfedezésében, amely segíthet a probléma ellenőrzésében tartásában még a gyermek születése után is.

A gyermek egészségesen született, és most tinédzser; Egészségügyi nyomkövetőt visel, mint például a Fitbit, amely nyomon követi minden életét, mint például a szívverést, a nap folyamán tett lépéseket és a nap folyamán elégetett kalóriákat. Ezeket a leolvasásokat az AI asszisztens használja, hogy elmondja neki a változásokat, amelyeket az egészséges életmód folytatása érdekében be kell tartania a rutinjában.

Sajnos egy nap sürgősségi állapotban van, és kórházba szállítják. Fitbit olvasása elküldhető a mentősöknek, hogy még azelőtt, hogy megérkeznének a helyére, döntéseket hozzanak. Az AI rendszer meg tudja mondani az esetleges problémákat, amelyeket szenvedhet, például a szívmegállás stb.

Az út közben vett vérmintát számítógépes látásrendszerrel egyszerűen elemezni lehet az előzetes diagnosztizáláshoz. Jelenleg a diagnózis nagy részét egy szakértő manuálisan végzi el, miközben betekint a mikroszkópba és megvizsgálja a sejteket.

A kórházból való szabadon bocsátása után az AI rendszer által elemzett korábbi adatok előrejelzik a kórházba történő visszafogadás valószínűségét, és javaslatot tesznek annak megelőzésére. Ez megtörténhet a gyógyszeradag követésének állandó emlékeztetőjével. Készíthetők olyan intelligens gyógyszerek is, amelyek jelzést adnak, amikor a páciens elvégezte a dolgok valóban automatikusvá tételét.

Az életkor növekedésével AI asszisztense folyamatosan összegyűjti az adatokat az egészség előrejelzésére, és megfelelő megelőző intézkedéseket fog tenni az egészségének a lehető legjobb szintű megőrzése érdekében..

Ezeket a fontos, egész életen át tartó adatokat a rendszer fogja felhasználni, hogy javítsa önmagát, és a következő pillanatban sokkal jobbá tegye a dolgokat.

AI akcióban

Digitális diagnosztika a Computer Vision segítségével

Jelenleg sok diagnosztika megköveteli egy képzett szakembert, hogy vér-, nyál-, szövet-, sperma-, stb. Mintákat mikroszkóp alatt elemezze. Ez nagyon időigényes és hibás. Különböző tesztekhez külön gépek vannak, de az AI használatával olcsóbb megoldás lehetséges.

A digitális diagnosztika számítógépes látástechnikát alkalmaz a fenti minták képeinek elemzésére, majd olyan algoritmusokat alkalmaz, mint például az ANN és ​​a CNN, hogy meghatározzák a sejtek méretét és mozgását. Ezeket az adatokat arra használják, hogy egy gépi tanulási modellt képezzenek a beteg esetleges problémáinak felkutatására.

Hasonló technológiát használnak a röntgen- és CT-vizsgálatok elemzésére is. A konvolúciós neurális hálózatok nagyon jók a képek elemzésében. Szűrőket használnak a kép jellemzőinek megkeresésére, ami a szokásos műszaki tervezési technikákkal nem lehetséges.

A víruskitörések terjedésének előrejelzése

Különböző gépi tanulási modelleket alkalmaztak a vírusok és más fertőző betegségek terjedésének előrejelzésére. A közösségi média adatait olyan platformokról, mint a Facebook, a Twitter stb. Használják a regressziós modellek illesztésére a következő kitörések területének előrejelzésére.

A betegáramlás optimalizálása

Az adatok felhasználásával felhasználhatjuk az óránkénti kórházba látogató betegek számát, az aktuális időjárási körülményeket és az általános sérüléseket, hogy megjósoljuk az egy napon a kórházba érkező betegek számát. Ez az információ hasznos az egészségügyi központok számára a készletek optimalizálása és a vészhelyzetekre való jobb felkészülés érdekében.

 Személyi orvosok

A természetes nyelv feldolgozása terén elért haladás lehetővé tette okosabb chatbotok létrehozását, hogy a betegeknek a nap bármely órájában segítséget nyújtsanak. A felhasználó egyszerűen beírhatja azokat a gyakori tüneteket, amelyekkel szembesül, és csevegőbotja elmondja neki, hogy orvoshoz kell-e fordulnia. Az asszisztens automatikusan lefoglal egy időpontot az orvosnál, a helyzet sürgőssége alapján.

Az NLP segít megtalálni a felhasználó „szándékát” a mondatból, amelyet a felhasználó beírt. Az adatok előfeldolgozására olyan technikákat alkalmaznak, mint a törlés és a lemmatizálás, a stopszó eltávolítása. Ezeket az előre feldolgozott adatokat azután olyan modellekbe táplálják be, mint például az LSTM, hogy kitalálják a személy szándékát, és ennek megfelelően válaszokat találjanak erre..

24 × 7 figyelés

Amikor egy beteget megfigyelés alatt tartanak, az orvosoknak és az ápolóknak rendszeres látogatásokat kell végezniük, hogy nyomon követhessék a beteg életerőjét. Ez sok időt vesz igénybe, és a látogatások közötti időszakok miatt szükséghelyzetekhez is vezet. Az AI rendszerek most már folyamatosan képesek ezeket az adatokat nyomon követni és megjósolni, ha valami baj történik. Az ilyen rendszerek által generált időszerű riasztások elősegítik az idő és az élet megmentését.

Az idősor-előrejelzés az egyik módszer, amelyet egy ilyen rendszerben használnak, mivel a kapott adatok az idő folyamán megjelenő értékfolyam. A visszatérő neurális hálózatok felhasználhatók az ilyen adatok elemzésére, mivel az RNN-k jók-e a jövőbeni értékek előrejelzéséhez a patak múltbeli értékei alapján.

kihívások

A fentiekben ismertetett AI-egészségügyi ökoszisztéma, bár nagyon idealista, már megtörténik, de jelenleg nincs olyan összekapcsolva, mint kellene. Íme néhány kihívás, amelyekkel a jelenlegi iparág szembesül.

  • Az egészségügy IoT-ját nem túl könnyű megvalósítani. Az adatok silókban élnek; egy Fitbit nem tud kommunikálni a kórházi rendszerrel; a digitális patológia nem tud kommunikálni a kórház másik rendszerével. Ha a beteg egészségügyi nyilvántartása más kórházból származik, akkor ezeket az adatokat az új kórház nem tudja megszerezni, mivel az adatokat minden szervezet magántulajdonban tartja..
  • Nincsenek szabványok az egészségügyi adatok feldolgozására, tárolására, a magánélet védelmére és megosztására vonatkozóan. Minden szervezet követi az informatikai csapata vagy gyártója által meghatározott szabványokat. Mindez megnehezíti az adatok megosztását a szervezetek és a rendszerek között. Az ökoszisztéma összekapcsolásához nemzeti és nemzetközi szintű politikákra van szükség.

Egészségügyi etika

Az etika az egyik legfontosabb rejtvény, amikor az egészségügyi gondozásról beszélünk. Hagyom, hogy az olvasó gondolkodjon a következő forgatókönyvektől, és rájöjjön, milyen összetett lehet ez, ha intelligens gépeink döntéseket hoznak nekünk.

  • Ki birtokolja az adatait? Az elektronikus egészségügyi nyilvántartás (EHR), amelyben kórháza hozzád tartozik, de engedélyezni kell, hogy átvegye a tulajdonjogát? Mi lenne, ha nagyon ritka betegsége lenne, és az adatai kiemelkedően fontosak, ha a társadalomnak megengedheti-e az adatok felhasználását, még akkor is, ha nem akarja?
  • Tegyük fel, hogy az AI rendszer rájön, hogy valószínűleg olyan rákja van, amely gyógyíthatatlan. Szeretne többet megtudni erről? Gondolj arra, hogy milyen érzelmi befolyást gyakorolhat az emberre.
  • Mi lenne, ha az AI előrejelzései tévesek lennének. Ki felelős ezért, az a fejlesztő, aki kódolta, vagy a rendszert készítő szervezetek, vagy az adatok, amelyeket a rendszer előállításához használtak?

Az AI az egészségügyben hatalmas potenciállal rendelkezik, ha meg tudjuk oldani a fent említett kérdéseket. Óriási előrelépéseket látunk a térségben, és a cikkben leírt legtöbb elem nem annyira kitalált, mint amilyennek hangzik..

CÍMKÉK:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map