Die huidige stand van die gesondheidsorgbedryf en hoe AI kan transformeer

Ek kan my voorstel ‘n wêreld waarin AI ons meer produktief sal laat werk, langer kan leef en skoner energie moet hê. –Fei-Fei Li, professor in rekenaarwetenskap aan die Stanford Universiteit


Kunsmatige intelligensie het die potensiaal om elke aspek van ons lewens te verbeter en ons te help om gesondheidsorg te transformeer. Kom ons kyk hoe vandag gesondheidsorg beoefen word en hoe AI dit transformeer.

Gesondheidsorg impliseer dat die gesondheid van ‘n individu op die punt gebring word of verbeter word. Dit dek beserings so klein soos papier sny aan bloedkanker.

Gesondheidsorg kan in drie kategorieë verdeel word, naamlik die volgende.

  • genesing
  • voorkomende
  • voorspellende

Ons kan die enorme hoeveelheid data wat elke dag geproduseer word gebruik om ‘n beter genesing vir ‘n siekte te vind, nuwe medisyne te vind, en selfs die waarskynlikheid van ‘n siekte te voorspel lank voordat enige simptome hieroor waargeneem word..

Probleme in die gesondheidsorgbedryf

Die probleme van die gesondheidsorgbedryf kan in twee breë kategorieë verdeel word. Die een kategorie van die probleem spruit uit die sosiopolitieke en finansiële kwessies, terwyl die ander een voortspruit uit die tegnologiese uitdagings in die bedryf. Kwessies soos ‘n tekort aan beddens, ‘n tekort aan gesondheidsorgwerkers en ongekwalifiseerde mediese praktisyns behoort tot die eerste kategorie. Die tweede kategorie bevat onderwerpe soos trae navorsing, menslike foute in die ontleding van data en die gebrek aan data-deursigtigheid onder die organisasies.

Ons fokus slegs op die tegnologiese uitdagings in hierdie pos.

AI om gesondheidsorg te verbeter

Kunsmatige intelligensie

Kunsmatige intelligensie bied ‘n ongelooflike geleentheid om die wêreld op ‘n reuse manier te transformeer. Dit word die nuwe elektrisiteit genoem Andrew Ng. Dit het die potensiaal om elke persoon se lewe op ‘n sinvolle manier aan te raak, net soos elektrisiteit.

In gesondheidsorg kan AI help met die verbetering van elke stap in die ekosisteem. Van die voorspelling van siekte tot die vind van ‘n nuwe middel tot die maak van alle nuwe geenmodifikasies.

Kom ons kyk wat die potensiaal vir die toekoms inhou.

AI-gesondheidsorg-ekosisteem

Stel jou voor ‘n scenario waar ‘n paartjie op die punt staan ​​om te trou. ‘N AI-stelsel kan die verenigbaarheid van hul gene nagaan om uit te vind of daar ‘n risiko vir die kind of ‘n gene is wat kan lei tot ‘n komplikasie in die kind se normale lewe. Hierdie stelsel kan dan help om die regte maatreëls uit te vind wat voor en na die geboorte van die baba getref kan word.

Gestel die stelsel het ‘n probleem met ‘n spesifieke geen geïdentifiseer, en dan kan ons hierdie geen verander om die skadelike effek daarvan te verwyder. Die AI kan ook help met die ontdekking van die regte middel wat kan help om die probleem in toom te hou, selfs nadat die kind gebore is.

Die kind is gesond gebore en is nou ‘n tiener; sy dra ‘n gesondheidsspoorsnyer soos Fitbit, wat rekord hou van al haar lewenskragtiges, soos die hartklop, die stappe wat in ‘n dag geneem word, en die kalorieë wat op ‘n dag verbrand word. Hierdie lesings word deur haar AI-assistent gebruik om haar te vertel van die veranderinge wat sy in haar roetine moet maak om haar gesonde leefstyl voort te sit.

Ongelukkig is sy eendag in ‘n noodgeval en word sy na die hospitaal geneem. Haar Fitbit-lesing kan na die paramedici gestuur word om besluite te neem, nog voordat hulle by haar plek opdaag. Die AI-stelsel kan die moontlike probleme vertel waaraan sy ly, soos hartstilstand, ens.

Die bloedmonster wat geneem word terwyl hy op pad is, kan maklik deur ‘n rekenaarvisiestelsel ontleed word om die voorlopige diagnose te maak. Tans word die grootste deel van die diagnose met die hand deur ‘n kundige gemaak deur na die mikroskoop te kyk en die selle te bestudeer.

Na haar vrylating uit die hospitaal, sal die data uit die verlede wat deur die AI-stelsel geanaliseer is, die waarskynlikheid van haar hertoelating tot die hospitaal voorspel en sal die toepaslike maatreëls voorgestel word om dit te voorkom. Dit kan gedoen word deur voortdurende herinneringe aan die dosis van die geneesmiddel te volg. Daar kan ook intelligente medisyne voorberei word wat ‘n sein stuur wanneer dit deur die pasiënt geneem is om dinge outomaties te laat outomatiseer.

Met toenemende ouderdom sal haar AI-assistent deurlopend die gegewens insamel om gesondheid te voorspel en sal sy toepaslike voorkomende maatreëls tref om haar gesondheid op die beste vlak te hou.

Hierdie belangrike lewenslange gegewens sal deur die stelsel gebruik word om homself te verbeter en dinge van die volgende oomblik af beter te maak.

AI in aksie

Digitale diagnose met behulp van rekenaarvisie

Tans is daar ‘n baie professionele diagnose wat ‘n opgeleide professionele persoon benodig om monsters van bloed, speeksel, weefsels, semen, ens. Onder ‘n mikroskoop te ontleed. Dit is baie tydrowend en foutief. Toegewyde masjiene bestaan ​​vir verskillende toetse, maar ‘n goedkoper oplossing is moontlik met AI.

Digitale diagnostiek gebruik rekenaarvisie-tegnologie om beelde van hierdie monsters te analiseer en dan algoritmes soos ANN en CNN toe te pas om die grootte se vorm en beweging van selle te bepaal. Hierdie data word dan gebruik om die masjienleermodel op te lei om die probleme wat die pasiënt kan ondervind, op te lei.

Soortgelyke tegnologie word ook gebruik om X-strale en CT-skanderings te ontleed. Omwentelingsneurale netwerke is baie goed met die ontleding van beelde. Hulle gebruik filters om funksies van die beeld te vind, wat nie moontlik is met die normale funksie-ingenieurswese-tegnieke nie.

Verspreiding van verspreiding van virusse

Verskeie masjienleermodelle is gebruik om die verspreiding van virusse en ander aansteeklike siektes te voorspel. Sosiale mediadata van platforms soos Facebook, Twitter, ens. Word gebruik om regressiemodelle te pas om die volgende uitbrake te voorspel.

Optimalisering van pasiëntvloei

Ons kan data soos die aantal pasiënte per uur wat die hospitaal besoek, huidige weersomstandighede en algemene beserings gebruik om die aantal pasiënte wat op ‘n spesifieke dag na die hospitaal kan kom, te voorspel. Hierdie intelligensie is nuttig vir mediese sentrums om hul voorraad te optimaliseer en beter voorbereid te wees op noodgevalle.

 Persoonlike dokters

Vooruitgang in die verwerking van natuurlike taal het dit moontlik gemaak om slimmer geselsbotte te skep om pasiënte op enige uur van die dag te help. ‘N Gebruiker kan eenvoudig die algemene simptome wat sy in die gesig staar, intik, en haar geselsbotte sal haar vertel of sy ‘n dokter moet gaan besoek of nie. Die assistent kan ook outomaties ‘n afspraak met die dokter maak op grond van die dringendheid van die situasie.

NLP help om die “bedoeling” van die gebruiker te vind uit die sin wat die gebruiker ingetik het. Tegnieke soos stemming en lemmatisering, verwydering van stopwoorde word gebruik om die data voor te verwerk. Hierdie voorafverwerkte data word dan in modelle soos LSTM gevoer om die bedoeling van die persoon uit te vind en dan dienooreenkomstig ‘n antwoord daarop te vind.

24 × 7 monitering

As ‘n pasiënt waargeneem word, moet dokters en verpleegkundiges gereelde besoeke doen om die pasiënt se lewenskrag te hou. Dit neem baie tyd in beslag en lei ook tot noodgevalle as gevolg van die tussenposes tussen die besoeke. AI-stelsels kan nou hierdie data heeltyd opspoor en voorspel of iets verkeerd gaan gebeur. Tydige waarskuwings wat deur hierdie stelsels gegenereer word, help om tyd sowel as lewens te bespaar.

Tydreeksvoorspelling is een van die metodes wat in so ‘n stelsel gebruik word, aangesien die data wat ontvang is, ‘n stroom waardes met tyd is. Herhalende neurale netwerke kan ook gebruik word om data te ontleed, aangesien RNN’s goed is om toekomstige waardes te voorspel gebaseer op die waardes van die verlede in ‘n stroom.

Uitdagings

Die ekosisteem van die AI-gesondheidsorg hierbo, alhoewel baie idealisties, is reeds besig om te gebeur, maar is nie so verbonde as wat dit behoort te wees nie. Hier is ‘n paar van die uitdagings wat die huidige bedryf in die gesig staar.

  • Die gebruik van gesondheidsorg is nie baie maklik om te implementeer nie. Die data leef in silo’s; ‘n Fitbit kan nie met die hospitaalstelsel kommunikeer nie; die digitale patologie kan nie met die ander stelsel in die hospitaal kommunikeer nie. As die gesondheidsrekord van die pasiënt uit ‘n ander hospitaal is, dan kan die data nie soos tans deur die nuwe hospitaal opgeneem word nie, word die inligting privaat deur elke organisasie bewaar.
  • Geen standaarde bestaan ​​rondom die verwerking, berging, privaatheid en die deel van die gesondheidsorgdata nie. Elke organisasie volg die standaarde wat deur hul IT-span of ondernemer gestel word. Dit alles maak die data baie moeilik om tussen die organisasies en stelsels te deel. Beleide op nasionale en internasionale vlak is nodig om hierdie ekosisteem bymekaar te bring.

Etiek in gesondheidsorg

Etiek is een van die belangrikste stukke van die raaisels as ons oor AI in die gesondheidsorg praat. Ek gee dit aan die leser om na te dink oor die volgende scenario’s en te besef hoe ingewikkeld dit kan word as ons intelligente masjiene het wat vir ons besluite neem.

  • Wie besit u data? Die elektroniese gesondheidsrekord (EHR) wat u hospitaal het, behoort aan u, maar moet u toegelaat word om dit te besit? Wat as u ‘n baie seldsame siekte gehad het en u data van kardinale belang is, sou die samelewing toegelaat word om die data te gebruik, al wil u dit nie hê nie??
  • Gestel die AI-stelsel kom agter dat u waarskynlik ‘n soort kanker het wat ongeneeslik is. Wil u daarvan leer? Dink aan die emosionele tol wat dit op die persoon kan hê.
  • Wat as die voorspellings van AI verkeerd was. Wie daarvoor verantwoordelik moet wees, is dit die ontwikkelaar wat dit gekodeer het of die organisasies wat die stelsel gemaak het of die data wat gebruik is om die stelsel in die eerste plek te maak?

AI in gesondheidsorg het ‘n groot potensiaal as ons sommige van die bogenoemde probleme kan oplos. Ons sien geweldige vooruitgang in die omgewing, en die meeste van die dinge wat in hierdie artikel beskryf word, is nie so fiktief soos wat dit klink nie.

Tags:

  • 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