Industri penjagaan kesihatan selalu mendapat keuntungan dari kemajuan teknologi dan penawaran mereka. Dari alat pacu jantung dan sinar-X hingga CPR elektronik dan banyak lagi, penjagaan kesihatan dapat memberi nilai tambah kepada masyarakat dan evolusinya kerana peranan teknologi. Melangkah evolusi pada tahap kemajuan ini adalah Artificial Intelligence (AI) dan teknologinya yang bersekutu seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, NLPDan banyak lagi.
Dengan cara yang lebih banyak daripada yang dibayangkan, konsep AI dan pembelajaran mesin membantu doktor dan pakar bedah menyelamatkan nyawa berharga dengan lancar, mengesan penyakit dan kebimbangan bahkan sebelum kedatangan mereka, menguruskan pesakit dengan lebih baik, terlibat dengan lebih berkesan dalam proses pemulihan mereka, dan banyak lagi. Melalui penyelesaian yang didorong oleh AI dan model pembelajaran mesin, organisasi di seluruh dunia dapat memberikan penjagaan kesihatan kepada orang dengan lebih baik.
Tetapi bagaimana sebenarnya kedua-dua teknologi ini memberi kuasa kepada hospital dan penyedia perkhidmatan kesihatan? Apakah aplikasi kes penggunaan nyata di dunia nyata yang membuatnya tidak dapat dielakkan? Baiklah, mari kita ketahui.
Peranan Pembelajaran Mesin Dalam Penjagaan Kesihatan
Bagi yang belum tahu, pembelajaran mesin adalah subset AI yang membolehkan mesin mempelajari konsep, memproses data, dan memberikan hasil yang diinginkan secara autonomi. Melalui teknik pembelajaran yang berbeza seperti pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran yang diawasi, dan banyak lagi, model pembelajaran mesin belajar memproses data melalui keadaan dan klausa dan sampai pada hasil. Ini menjadikan mereka ideal untuk mengeluarkan pandangan preskriptif dan ramalan.
Pandangan ini sangat membantu dalam aspek organisasi dan pentadbiran dalam penyediaan penjagaan kesihatan seperti pengurusan pesakit dan tempat tidur, pemantauan jarak jauh, pengurusan janji temu, pembuatan daftar tugas, dan banyak lagi. Setiap hari, profesional penjagaan kesihatan menghabiskan 25% waktunya untuk tugas berlebihan seperti pengurusan rekod & pengemaskinian dan pemprosesan tuntutan, yang menghalangnya daripada memberikan penjagaan kesihatan sebagaimana yang diperlukan.
Pelaksanaan model pembelajaran mesin dapat membawa automasi dan menghilangkan campur tangan manusia di tempat yang paling tidak diperlukan. Selain itu, pembelajaran mesin juga membantu dalam mengoptimumkan penglibatan dan pemulihan pesakit dengan mengirimkan peringatan dan pemberitahuan tepat pada masanya kepada pesakit mengenai ubat-ubatan, janji temu, pengumpulan laporan, dan banyak lagi.
Selain faedah pentadbiran ini, terdapat faedah praktikal lain dari pembelajaran mesin di penjagaan kesihatan. Mari kita terokai apa itu.
Aplikasi Dunia Pembelajaran Mesin
Pengesanan Penyakit & Diagnosis Berkesan
Salah satu kes utama penggunaan pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan terletak pada pengesanan awal dan diagnosis penyakit yang cekap. Masalah seperti keturunan dan gangguan genetik dan jenis kanser tertentu sukar dikenal pasti pada peringkat awal tetapi dengan penyelesaian pembelajaran mesin yang terlatih, ia dapat dikesan dengan tepat.
Model sedemikian menjalani latihan bertahun-tahun dari penglihatan komputer dan set data lain. Mereka dilatih untuk melihat sedikit pun anomali dalam tubuh manusia atau organ untuk memicu pemberitahuan untuk analisis lebih lanjut. Contoh yang baik dari kes penggunaan ini adalah IBM Watson Genomic, yang model penjujukannya berdasarkan genom yang dikuasakan oleh pengkomputeran kognitif memungkinkan cara yang lebih cepat dan lebih berkesan untuk mendiagnosis masalah.
Pengurusan Rekod Kesihatan yang cekap
Walaupun terdapat kemajuan, pemeliharaan rekod kesihatan elektronik masih menjadi perhatian yang tidak menentu di sektor penjagaan kesihatan. Walaupun benar bahawa ia menjadi jauh lebih mudah dibandingkan dengan yang kita gunakan secara kolektif sebelumnya, data kesihatan masih ada di semua tempat.
Ini cukup ironis kerana rekod kesihatan perlu dipusatkan dan diperkemas (jangan lupa juga boleh beroperasi). Walau bagaimanapun, banyak butiran penting yang hilang dari rekod, terkunci atau salah. Walau bagaimanapun, pengaruh pembelajaran mesin mengubah semua ini kerana projek dari MathWorks dan Google membantu dalam pengemaskinian automatik bahkan rekod luar talian melalui teknologi pengesanan tulisan tangan. Ini memastikan para profesional penjagaan kesihatan di seluruh bidang mempunyai akses tepat pada masanya ke data pesakit untuk melakukan tugas mereka.
Pengesanan Diabetes
Masalah dengan penyakit seperti diabetes adalah bahawa banyak orang mengalaminya untuk jangka masa yang lama tanpa mengalami gejala. Oleh itu, apabila mereka benar-benar mengalami gejala dan kesan diabetes untuk pertama kalinya, sudah agak lewat. Namun, kejadian seperti ini dapat dicegah melalui model pembelajaran mesin.
Sistem yang dibina berdasarkan algoritma seperti Naive Bayes, KNN, Decision Tree, dan banyak lagi dapat digunakan untuk memproses data kesihatan dan meramalkan permulaan diabetes melalui perincian dari usia seseorang, pilihan gaya hidup, diet, berat badan, dan perincian penting lainnya. Algoritma yang sama juga dapat digunakan untuk mengesan penyakit hati dengan tepat.
Pengubahsuaian Kelakuan
Penjagaan kesihatan di luar merawat penyakit dan penyakit. Ini mengenai kesejahteraan keseluruhan. Sering kali, kita sebagai manusia mengungkapkan lebih banyak tentang diri kita dan apa yang kita lalui dengan gerak tubuh, postur tubuh kita, dan tingkah laku keseluruhan kita. Model yang didorong oleh pembelajaran mesin kini dapat membantu kita mengenal pasti tindakan bawah sedar dan tidak sengaja seperti itu dan membuat perubahan gaya hidup yang diperlukan. Ini semudah yang dapat dipakai yang mengesyorkan anda menggerakkan badan anda setelah jangka waktu lama dalam masa siaga atau aplikasi yang meminta anda memperbaiki postur badan anda.
Mencari Ubat & Ubat Baru
Banyak penyakit kesihatan yang utama masih belum dapat disembuhkan. Walaupun ada kekhawatiran yang mengancam nyawa seperti barah dan AIDS di satu pihak, ada juga penyakit kronik yang dapat memakan individu sepanjang hidup mereka seperti penyakit autoimun dan gangguan neurologi.
Pembelajaran mesin sangat membantu organisasi dan pengeluar ubat untuk menghasilkan ubat untuk penyakit utama dengan lebih cepat dan berkesan. Melalui ujian klinikal simulasi, penjujukan, dan pengesanan corak, syarikat kini dapat melacak proses eksperimen dan pemerhatian mereka dengan pantas. Banyak terapi dan rawatan yang tidak konvensional juga dikembangkan selari dengan perubatan arus perdana dengan bantuan pembelajaran mesin.
Membungkus Up
Pembelajaran mesin secara signifikan mengurangkan masa yang diperlukan bagi kita manusia untuk mencapai fasa evolusi seterusnya. Kami sekarang bergerak lebih cepat daripada cara kami sampai di sini. Dengan lebih banyak kes penggunaan, eksperimen dan aplikasi, kita dapat membincangkan bagaimana barah telah disembuhkan atau bagaimana pandemi yang dahsyat dapat dihindari kerana aplikasi telefon pintar sederhana pada tahun-tahun mendatang. AI in Healthcare sedang merevolusikan industri perubatan.
