Ce se întâmplă dacă ți-am spune că data viitoare când îți faci un selfie, smartphone-ul tău va prezice că este posibil să faci acnee în următoarele două zile? Sună intrigant, nu? Ei bine, acolo ne îndreptăm cu toții în mod colectiv.
Lumea tehnologiei este plină de ambiții. Prin ideile, inovațiile și obiectivele noastre, mergem înainte ca societate. Acest lucru este valabil mai ales în ceea ce privește evoluția IA pentru sănătate, unde unele dintre cele mai dureroase preocupări sunt abordate și remediate cu ajutorul tehnologiei.
Astăzi, suntem pe punctul de a lansa modele de învățare automată care pot prezice cu exactitate debutul bolilor ereditare și momentul în care o tumoare s-ar transforma în cancer. Lucrăm la prototipuri pentru chirurgi roboți și la centre de formare VR pentru medici. Chiar și la niveluri operaționale, am optimizat gestionarea patului și a pacienților, îngrijirea de la distanță, eliberarea de medicamente și mai multe și tone automatizate de sarcini redundante prin sisteme alimentate de AI.
Pe măsură ce continuăm să visăm la modalități mai bune de a oferi asistență medicală, haideți să explorăm și să înțelegem câteva dintre aspectele cheie ale evoluției asistenței medicale și modul în care tehnologia, în special știința datelor și aripile sale, ajută la această creștere fenomenală.
Această postare este dedicată scoaterii în evidență a importanței datelor în dezvoltarea sistemelor și modulelor de asistență medicală, a unor cazuri de utilizare proeminente și a provocărilor care decurg din proces.
Importanța datelor în IA din domeniul sănătății
Acum, înainte de a începe să înțelegem unele dintre cazurile de utilizare și implementările mai complexe ale AI, să ne dăm seama că aplicațiile medii de sănătate și fitness pe care le aveți pe telefon sunt alimentate de module AI. Ei au urmat ani de instruire pentru a analiza, prescrie și deduce cu acuratețe datele dvs. și pentru a le vizualiza în perspective.
Ar putea fi aplicația dvs. mHealth care vă permite să primiți virtual consultații de la un medic sau să rezervați o întâlnire cu acesta sau o aplicație care preia rezultate ale problemelor probabile de sănătate pe baza simptomelor și bunăstării dvs., AI este încorporată în fiecare aplicație de asistență medicală astăzi.
Redimensionați această cerință și veți avea sisteme avansate care necesită date din mai multe surse, cum ar fi viziunea computerizată, dosarele electronice de sănătate și multe altele pentru a efectua sarcini complexe. Amintiți-vă de descoperirile în oncologie pe care le-am menționat mai devreme, astfel de soluții necesită volume masive de date contextuale pentru a produce rezultate precise. Pentru asta, adnotatori iar experții trebuie sursă de date din scanări și rapoarte, cum ar fi raze X, RMN, scanări CT și multe altele și adnotă fiecare element pe care îl văd pe ele.
Profesioniștii din domeniul sănătății trebuie să lucreze la identificarea diferitelor preocupări și cazuri și să le eticheteze astfel încât aparatele să le poată înțelege mai bine și să proceseze rezultate mai precise. Deci, toate rezultatele, diagnosticele și planurile de tratament provin din date și din procesarea precisă a acestora.
Având în vedere că datele se află în centrul asistenței medicale, să recunoaștem că datele deschid calea pentru un mâine mai sănătos.
Cazuri de utilizare AI în asistența medicală
- În timp ce vorbim despre progresele în procedurile și instrumentele chirurgicale, sistemele actuale de inteligență artificială prescriu dacă operațiile sunt necesare în primul rând. Printr-o prelucrare meticuloasă a datelor, sistemele pot simula instanțe și pot împărtăși dacă problemele ar putea fi vindecate prin medicamente și modificări ale stilului de viață.
- AI ne ajută, de asemenea, să diagnosticăm bolile virale prin agenți patogeni secvenționați genomic și prin crearea de profiluri.
- Asistentele și asistenții virtuali sunt, de asemenea, în curs de dezvoltare pentru a ajuta la îngrijirea pacienților și pentru a acorda sprijin în procesul de recuperare. În timpul pandemiilor, când numărul de pacienți este mare, asistentele virtuale ar putea ajuta organizațiile să reducă cheltuielile operaționale și, în același timp, să ofere îngrijirea de care au nevoie pacienții. Aceste asistente digitale vor fi instruite pentru a executa toate sarcinile fundamentale pentru care oamenii sunt instruiți.
- Mai multe boli neurologice și autoimune care nu pot fi niciodată vindecate sau inversate ar putea fi prezise în avans prin AI și modele de învățare automată. Demența, Alzheimer, Parkinson și multe altele ar putea fi eliminate în acest fel.
- Planurile de tratament personalizate și medicamentele sunt, de asemenea, posibile cu AI și acces la alegeronic dosare de sănătate. Cunoscând istoricul de sănătate al pacientului, alergiile, compatibilitatea chimică și multe altele, medicamentele eficiente ar putea fi recomandate de aparate.
- Descoperirea de noi medicamente ar putea fi accelerată și prin teste clinice simulate.
Provocări implicate în dezvoltarea soluțiilor AI pentru asistența medicală
Indiferent de industria în care este implementată IA, unele provocări rămân proeminente și universale. Acest lucru este valabil și în ceea ce privește asistența medicală. Pentru a vă face o idee rapidă, iată câteva dintre cele mai comune provocări care limitează progresele AI în domeniul sănătății:
- Generarea de consistent de asistență medicală datele reprezintă o provocare, deoarece modelele de învățare automată se bazează pe disponibilitatea unor cantități masive de seturi de date pentru a învăța să proceseze inferențe și să ofere rezultate.
- Industria de asistență medicală este obligată de mai multe legi, conformități și protocoale pentru a menține standardele de confidențialitate și confidențialitate. Interoperabilitatea datelor este inevitabilă și, în același timp, plictisitoare din cauza protocoalelor care guvernează partajarea echitabilă a datelor între părțile interesate. Organizațiile trebuie să ia măsuri suplimentare pentru a proteja confidențialitatea pacienților și utilizatorilor lor data de-identificare.
- Disponibilitatea IMM-urilor din domeniul sănătății este, de asemenea, o provocare uriașă. Adnotarea datelor este probabil momentul definitoriu care influențează rezultatele finale. Deoarece asistența medicală este o aripă foarte specializată, datele din rapoarte și scanări trebuie adnotate de profesioniștii din domeniul sănătății. Recrutarea lor este o mare provocare.
Deci, aceasta este înțelegerea fundamentală pe care trebuie să o aveți despre industria sănătății și implementările sale specifice AI. Pe măsură ce vorbim, se întâmplă o mulțime de progrese pentru a rezolva unele dintre provocările pe care le-am discutat. Cazurile de utilizare și provocările mai noi apar și ele simultan. Singura concluzie majoră aici este că datele vor continua să modeleze rezultatele în domeniul sănătății și, dacă dezvoltați o soluție AI, vă recomandăm să obțineți date de la experți precum Shaip.
Diferența pe care o face este de neegalat.
