Bagaimana jika kami memberitahu anda bahawa pada masa anda mengambil gambar diri sendiri, telefon pintar anda akan meramalkan kemungkinan anda akan mengalami jerawat dalam beberapa hari ke depan? Kedengarannya menarik, bukan? Nah, di situlah kita semua menuju secara kolektif.
Dunia teknologi penuh dengan cita-cita. Melalui idea, inovasi, dan tujuan kami, kami terus maju sebagai sebuah masyarakat. Ini benar terutamanya berkaitan dengan evolusi penjagaan kesihatan AI, di mana beberapa masalah yang paling tidak menyenangkan diselesaikan dan diperbaiki dengan bantuan teknologi.
Hari ini, kita berada di ambang peluncuran model pembelajaran mesin yang dapat dengan tepat meramalkan bermulanya penyakit keturunan dan masa tumor menjadi barah. Kami sedang mengusahakan prototaip untuk pakar bedah robot dan pusat latihan berkemampuan VR untuk doktor. Walaupun pada tahap operasi, kami telah mengoptimumkan pengelolaan tempat tidur dan pesakit, perawatan jarak jauh, pengeluaran ubat-ubatan, dan banyak lagi tugas berlebihan yang automatik melalui sistem bertenaga AI.
Semasa kita terus bermimpi cara yang lebih baik untuk memberikan penjagaan kesihatan, mari kita meneroka dan memahami beberapa aspek penting dalam evolusi penjagaan kesihatan dan bagaimana teknologi, terutama sains data dan sayapnya, membantu dalam pertumbuhan yang luar biasa ini.
Catatan ini dikhaskan untuk menunjukkan pentingnya data dalam pengembangan sistem dan modul penjagaan kesihatan, beberapa kes penggunaan yang menonjol, dan tantangan yang timbul dari proses tersebut.
Kepentingan Data dalam Penjagaan Kesihatan AI
Sekarang, sebelum kita mulai memahami beberapa kes penggunaan dan pelaksanaan AI yang lebih kompleks, mari kita sedar bahawa rata-rata aplikasi kesihatan dan kecergasan yang anda miliki di telefon anda dikuasakan oleh modul AI. Mereka telah menjalani latihan selama bertahun-tahun untuk menganalisis, menetapkan dan menyimpulkan data anda dengan tepat dan memvisualisasikannya menjadi wawasan.
Skala keperluan ini lebih jauh dan anda akan mempunyai sistem canggih yang memerlukan data dari pelbagai sumber seperti penglihatan komputer, rekod kesihatan elektronik, dan banyak lagi untuk melaksanakan tugas yang kompleks. Ingatlah kejayaan dalam onkologi yang telah kita sebutkan sebelumnya, penyelesaian seperti ini memerlukan banyak data kontekstual untuk menghasilkan hasil yang tepat. Untuk ini, penjelasan dan pakar harus sumber data dari imbasan dan laporan seperti X-Rays, MRI, CT scan, dan lain-lain dan beri anotasi pada setiap elemen yang mereka lihat pada mereka.
Profesional penjagaan kesihatan harus berusaha mengenal pasti masalah dan kes yang berbeza dan melabelkannya supaya mesin dapat memahaminya dengan lebih baik dan memproses hasil yang lebih tepat. Jadi, semua hasil, diagnosis, dan rancangan rawatan berpunca dari data dan pemprosesannya yang tepat.
Dengan data yang menjadi pusat kesihatan, mari kita mengakui bahawa data membuka jalan untuk hari esok yang lebih sihat.
Kes Penggunaan AI dalam Penjagaan Kesihatan
- Walaupun kita membincangkan kemajuan dalam prosedur dan instrumen pembedahan, sistem AI semasa menetapkan sama ada pembedahan diperlukan terlebih dahulu. Melalui pemrosesan data yang teliti, sistem dapat mensimulasikan kejadian dan berbagi apakah masalah dapat disembuhkan melalui ubat-ubatan dan perubahan gaya hidup.
- AI juga membantu kita mendiagnosis penyakit virus melalui patogen dan profil genetik.
- Jururawat dan pembantu maya juga sedang dikembangkan untuk membantu dalam perawatan pesakit dan memberi sokongan dalam proses pemulihan mereka. Semasa pandemik, ketika jumlah pesakit tinggi, perawat maya dapat membantu organisasi menurunkan perbelanjaan operasi dan sekaligus menawarkan perawatan yang diperlukan oleh pesakit. Jururawat digital ini akan dilatih untuk melaksanakan semua tugas asas yang dilatih oleh manusia untuk dilakukan.
- Beberapa penyakit neurologi dan autoimun yang tidak pernah dapat disembuhkan atau dibalikkan dapat diramalkan terlebih dahulu melalui model AI dan pembelajaran mesin. Demensia, Alzheimer, Parkinson, dan banyak lagi dapat dihilangkan dengan cara ini.
- Pelan rawatan dan ubat yang diperibadikan juga dimungkinkan dengan AI dan akses ke terpilihronik rekod kesihatan. Dengan mengetahui sejarah kesihatan pesakit, alahan, keserasian kimia, dan banyak lagi, ubat yang berkesan dapat disarankan oleh mesin.
- Penemuan ubat baru dapat dilacak dengan cepat melalui ujian klinikal simulasi juga.
Cabaran yang terlibat dalam membangunkan Penyelesaian AI untuk Penjagaan Kesihatan
- Penjanaan yang konsisten penjagaan kesihatan data adalah satu cabaran kerana model pembelajaran mesin bergantung pada ketersediaan sejumlah besar kumpulan data untuk belajar memproses inferens dan memberikan hasil.
- Industri penjagaan kesihatan terikat dengan beberapa undang-undang, kepatuhan, dan protokol untuk menjaga standard privasi dan kerahsiaan. Interoperabiliti data tidak dapat dielakkan dan pada masa yang sama membosankan kerana protokol yang mengatur pembahagian data secara adil di antara pihak berkepentingan. Organisasi harus mengambil langkah tambahan untuk melindungi kerahsiaan pesakit dan pengguna mereka melalui data pengecualian.
- Ketersediaan PKS penjagaan kesihatan juga merupakan cabaran besar. Anotasi data mungkin merupakan saat yang menentukan yang mempengaruhi hasil akhir. Oleh kerana penjagaan kesihatan adalah sayap yang sangat khusus, data dari laporan dan imbasan harus diberi penjelasan oleh profesional penjagaan kesihatan. Merekrut mereka adalah cabaran besar.
Jadi, ini adalah pemahaman asas yang anda perlukan untuk industri penjagaan kesihatan dan pelaksanaannya yang khusus untuk AI. Semasa kita bercakap, banyak kemajuan berlaku untuk menyelesaikan beberapa cabaran yang kita bincangkan. Kes dan cabaran penggunaan yang lebih baru juga muncul secara serentak. Satu-satunya jalan keluar utama adalah data akan terus membentuk hasil kesihatan dan jika anda mengembangkan penyelesaian AI, kami mengesyorkan sumber data dari pakar seperti Saip.
Perbezaan yang dibuatnya tiada tandingannya.
