Bagaimanakah kecerdasan buatan boleh membantu meningkatkan pengalaman rawatan dan penjagaan pesakit?

Disebabkan populasi yang semakin tua dan peningkatan kaedah penyampaian penjagaan kesihatan seperti teleperubatan, jumlah data tidak berstruktur dan berstruktur yang dijana oleh organisasi penjagaan kesihatan telah meningkat dengan ketara. Artikel ini akan meneroka pelbagai kes penggunaan untuk menunjukkan cara organisasi penjagaan kesihatan boleh menggunakan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan analisis data untuk memanfaatkan peningkatan jumlah data yang tersedia, meningkatkan pengalaman rawatan dan penjagaan pesakit serta meningkatkan kecekapan operasi.

Kes Penggunaan 1: Menangkap dan Menganalisis Data Tidak Berstruktur

Data tidak berstruktur untuk organisasi penjagaan kesihatan adalah daripada borang preskripsi tulisan tangan doktor kepada pusat panggilan pesakit sebarang kandungan log. Jumlah maklumat ini semakin meningkat, memerlukan cara baharu untuk menangkap dan menganalisis data ini.

Dalam hal ini, Tripti Sethi, Pengarah Kanan Pusat Kecemerlangan Data Global dan Kecerdasan Buatan di Avanade, memberikan contoh kerja yang dilakukan menggunakan projek penyelidikan Answer ALS. Contoh ini ialah organisasi penjagaan kesihatan yang ingin memanfaatkan data besar dan kecerdasan buatan untuk mencari jawapan dan rawatan, dengan matlamat memanfaatkan pengkomputeran awan, pembelajaran mesin, sejumlah besar data pesakit dan infrastruktur data interaktif yang berkuasa untuk membantu mengenal pasti punca ALS . (ALS) dan mengenal pasti rawatan yang berpotensi.

Jawapan ALS ialah projek penyelidikan revolusioner yang diasaskan dan dikendalikan oleh Universiti Johns Hopkins dan Pusat Penyelidikan ALS Robert Packard di Amerika Syarikat dan Avanade, dengan lebih daripada 1,000 pesakit ALS mengambil bahagian dalam penyelidikan untuk projek ini. Projek ini menghimpunkan pusat penyelidikan global, syarikat teknologi terkemuka industri dan penyelidik bertaraf dunia. Sejumlah besar data tidak berstruktur yang dijana oleh kerjasama global ini mencipta cabaran.

Bagaimanakah penyelidik boleh menggunakan data ini dengan berkesan dan memperoleh cerapan? Tripti menjelaskan: “Kami memanfaatkan model pengkomputeran awan dengan infrastruktur yang kukuh untuk pembelajaran mesin untuk mencipta sesuatu yang serupa dengan enjin pertanyaan data berasaskan Azure yang boleh memproses pertanyaan penyelidikan dalam beberapa jam dan bukannya hari dan minggu pada masa yang sama Penyelidik dapat menganalisis lebih banyak data dengan lebih cepat sebagai asas untuk mempercepatkan pembangunan rawatan yang berjaya untuk pesakit ALS ”

Kes Penggunaan 2: Memanfaatkan Kepintaran Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam Rantaian Bekalan Penjagaan Kesihatan

. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam penjagaan kesihatan masa depan apabila ia berkaitan untuk meningkatkan rawatan dan penjagaan pesakit. Kaedah analisis lanjutan ini juga boleh digunakan untuk membantu organisasi penjagaan kesihatan meningkatkan kecekapan dan menangani isu seperti cabaran rantaian bekalan, terutamanya semasa wabak COVID-19 telah memburukkan lagi kesukaran rantaian bekalan.

Syarikat Sethi, pemborong farmaseutikal yang besar, bekerjasama dengan Avanade untuk menambah baik kaedah penjejakan inventori mereka yang mudah ralat dan tidak boleh dipercayai. Sebelum ini, teknologi penjejakan biasa seperti teknologi RFID dan Bluetooth yang digunakan sebagai penderia pengiraan berat tidak boleh dipercayai dan menyusahkan, menyebabkan margin keuntungan Sethi merosot.

Untuk menyelesaikan cabaran ini, pasukan kerjasama menggabungkan kecerdasan buatan (khususnya penglihatan komputer dan model pembelajaran mesin pasca pemprosesan) dengan kamera yang disambungkan ke tepi nod komputer, dan kamera boleh memantau dan mengawal persekitaran secara berterusan dalam masa nyata. Jejaki perubahan inventori untuk membantu pemborong farmaseutikal meningkatkan margin keuntungan dan meningkatkan ketepatan pengebilan.

Kes Penggunaan 3: Memanfaatkan Analitis Lanjutan untuk Diagnosis dan Rawatan

Sama seperti kepentingan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, analitik lanjutan akan memainkan peranan penting dalam penjagaan kesihatan masa depan, terutamanya dalam rawatan Penemuan, sebagai contoh, boleh meningkatkan ketepatan semakan kes kanser, sekali gus mempercepatkan diagnosis dan rawatan.

Sebagai contoh, sebaik sahaja pesakit kanser didiagnosis, pelan rawatan terbaik perlu dibangunkan, yang memerlukan doktor daripada kepakaran yang berbeza untuk menyemak dan membincangkan kes kanser, tetapi tidak selalu mungkin untuk mendapatkan sekumpulan doktor bersama-sama untuk Ia begitu mudah. Untuk membantu menangani cabaran ini, penyelesaian kolaboratif baharu boleh didayakan yang memperkasakan latihan kakitangan dan menggunakan analisis data untuk memberikan cerapan kepada pakar perubatan dan jururawat supaya mereka boleh melibatkan diri dan memasukkan cerapan mereka sendiri dengan lebih baik ke dalam penemuan rawatan. ”

Sethi berkata, “Menambah pengetahuan yang pelbagai ini membantu memastikan pesakit menerima rawatan dan penjagaan berkualiti tinggi, dan hospital juga boleh mempercepatkan masa diagnosis dan rawatan, sekali gus meningkatkan kepuasan. "Melalui kes penggunaan ini, kerja dilakukan setiap hari untuk menambah baik pengalaman rawatan dan penjagaan, selalunya tanpa pengetahuan pesakit dan tanpa sebarang gangguan terhadap rawatan dan penjagaan pesakit.

Mengatasi Dilema Etika

Algoritma dipacu AI membuat ramalan atau menjana cerapan dengan memerhati data dan belajar daripadanya Jika data itu berat sebelah, keputusannya juga akan menjadi berat sebelah kecerdasan atau algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis semua segmen data Sethi berkata bahawa model boleh dilatih untuk melihat semua segmen data yang diwakili dan meningkatkan prestasi kumpulan yang kurang diwakili dalam data sampel latihan, menguatkan 'suara' kumpulan minoriti "Adalah penting bagi pakar perubatan untuk mencipta algoritma yang boleh dijelaskan dan telus yang akan dapat memahami mengapa sesuatu itu berdasarkan sesuatu."

Sethi percaya bahawa ini menimbulkan persoalan yang lebih luas - mengapa institusi perubatan menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin? "Adakah kita menerima keputusan yang diramalkan? Atau adakah kita belajar daripada pandangan ini dan mengenal pasti punca cabaran penjagaan kesihatan dalam populasi yang pelbagai

Sebagai contoh tindakan beretika, Avanade Corporation bertujuan untuk menangani etika atau Dilema?" Teknologi Bertanggungjawab, mencipta rangka kerja etika digital dan menerapkannya pada kecerdasan buatan. Rangka kerja ini mencipta senarai semak untuk AI yang bertanggungjawab, sama ada memfokuskan pada integriti data, privasi, berat sebelah atau kesan manusia.

Perkembangan masa depan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan

Ketika kecerdasan buatan semakin pantas ke dalam persekitaran operasi yang semakin maya, ia akan memainkan peranan penting dalam penjagaan kesihatan.

Pandemik COVID-19 telah mempercepatkan peralihan kepada penjagaan maya, yang telah membawa kepada ledakan data. Tetapi untuk mengikuti pertumbuhan ini, lebih banyak perkara boleh dilakukan untuk mengumpulkan cerapan dan memacu perubahan yang bermakna menggunakan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin dan analitik data.

Ringkasnya, kecerdasan buatan dan analitik data besar menawarkan banyak peluang untuk rawatan pesakit yang lebih baik, peningkatan kecekapan dan penemuan rawatan yang lebih tepat, dan kita perlu memanfaatkan teknologi canggih ini tanpa melupakan etika, privasi dan pematuhan Kepentingan seks.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah kecerdasan buatan boleh membantu meningkatkan pengalaman rawatan dan penjagaan pesakit?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!