Bagaimana pesakit boleh mendapat manfaat daripada kecerdasan buatan

Hari ini, mesin canggih telah dibangunkan untuk melaksanakan tugas yang dahulunya dilakukan oleh manusia, seperti menganalisis dan mentafsir data untuk membantu menyelesaikan masalah.

Walaupun pembelajaran mesin (ML) telah digunakan secara meluas dalam banyak industri, penggunaan dan aplikasi kecerdasan buatan (AI) dalam penjagaan kesihatan masih agak baharu. Baru-baru ini kita melihat kecerdasan buatan berpindah dari makmal akademik dan penyelidikan ke hospital. Kecerdasan buatan digunakan untuk menilai risiko, membuat diagnosis termaklum, dan melakukan prosedur pembedahan yang tepat. Hari ini, kecerdasan buatan digunakan dalam semua jenis kepakaran dan perkhidmatan perubatan, termasuk penjagaan kesihatan, keutamaan pembedahan, penemuan ubat atau analisis kelangsungan hidup.

Beberapa bidang utama di mana AI membawa manfaat penting dalam penjagaan kesihatan termasuk:

Kesihatan Awam dan Data Besar

AI mahir menganalisis data besar yang dikumpul oleh institusi perubatan dan boleh Menganalisis data dengan cepat dan tepat. Data ini membolehkan penilaian risiko proaktif, merapatkan jurang kesihatan awam dan menerangkan cara faktor tingkah laku, genetik dan persekitaran mempengaruhi kesihatan penduduk.

Dengan menggabungkan maklumat ini dengan data diagnostik, AI menyediakan pendekatan komprehensif kepada pelan rawatan pesakit.

Salah satu faedah kecerdasan buatan yang paling ketara dalam penyelidikan populasi ialah ramalan kumpulan berisiko berdasarkan faktor genetik, tingkah laku dan sosial. Potensinya dalam kesihatan awam sangat besar dan kini dimanfaatkan oleh organisasi penjagaan kesihatan untuk menyediakan penjagaan yang lebih diperibadikan, didorong data kepada pesakit dan membantu meningkatkan hasil.

Pengambilan Keputusan Klinikal

Dalam bidang perubatan, diagnosis pembezaan mana-mana penyakit adalah kompleks. Diagnosis Pembezaan Ia memerlukan masa, usaha dan wang untuk mendapatkan diagnosis yang jelas. Kecerdasan buatan sangat memudahkan proses ini. Algoritma pembelajaran mesin boleh membuat diagnosis akhir lebih cepat dan lebih tepat daripada kaedah tradisional. Pada masa yang sama, penggunaan kecerdasan buatan dalam diagnosis klinikal juga mengurangkan kesilapan diagnostik manusia dan membolehkan rawatan penyakit serius yang lebih cepat.

Alat kecerdasan buatan boleh menyusun sejumlah besar data klinikal pesakit, yang sangat membantu untuk diagnosis tepat pada masanya dan rawatan awal. Khususnya, penggunaan pembelajaran mesin automatik (AML) telah pergi jauh dalam membantu mengautomasikan proses analisis data. AML menggunakan pemilihan algoritma automatik, visualisasi hasil dan tafsiran yang lebih baik. Analisis data boleh membimbing membuat keputusan dengan lebih tepat untuk menambah baik proses membuat keputusan doktor. Ini seterusnya boleh meningkatkan diagnosis dan rawatan serta memberi kesan kepada kemandirian dan kematian pesakit.

Pembedahan Berbantu AI

Satu lagi bidang yang menonjolkan kecerdasan buatan ialah aplikasinya dalam pembedahan robotik. Kemajuan dalam bidang elektronik telah membawa kepada pembangunan robot yang kini boleh melakukan pembedahan yang halus. Pakar bedah masih mengawal robot, tetapi robot boleh melakukan microdissections dan mengakses ruang halus yang tidak boleh dilakukan oleh tangan manusia.

Lengan robot mempunyai pergerakan yang tepat dan boleh melakukan operasi kompleks pada otak dan jantung dengan ketepatan yang tinggi. Ini telah ditunjukkan dapat mengurangkan risiko kehilangan darah dan komplikasi. Di samping itu, semua data daripada pembedahan robotik boleh disimpan untuk memudahkan pembelajaran dan latihan pakar bedah.

Mengimbangi sumber perubatan

Orang yang tinggal di kawasan pedalaman terpencil sering mengalami kesukaran untuk mencari pakar. Masa menunggu boleh menjadi lama dan orang ramai perlu pergi ke bandar-bandar besar. Ini bukan sahaja menyusahkan pesakit, tetapi juga mahal.

Dengan kecerdasan buatan, doktor penjagaan primer boleh menilai pesakit dengan semua jenis penyakit, sama ada mereka tinggal di kawasan bandar atau luar bandar. Contohnya, robot AI boleh menyaring penyakit mata dan menghantar imej kepada pakar, yang boleh mengesyorkan rawatan. Ini sangat bermanfaat kepada pesakit kerana diagnosis adalah pantas dan rawatan boleh dimulakan dengan segera.

Menggunakan kecerdasan buatan di kawasan luar bandar membolehkan doktor penjagaan primer menguji secara berkesan pesakit yang memerlukan rawatan segera dan mereka yang boleh diuruskan dengan berkesan.

Dalam tetapan yang tidak mempunyai sumber, AI boleh membantu diagnosis apabila mentafsir kajian pengimejan seperti X-ray dada, imbasan CT, imbasan PET dan pengimejan resonans magnetik (MRI). Doktor penjagaan primer tidak perlu menunggu beberapa hari atau minggu untuk mendapatkan tafsiran daripada pakar radiologi. Kecerdasan buatan boleh mentafsir imej ini dengan sangat tepat di lapangan. Bagi pesakit, ini bermakna tidak perlu lagi menunggu keputusan diagnostik, menjimatkan masa.

Ringkasnya, membangunkan infrastruktur digital AI di kawasan luar bandar boleh memberi orang ramai di kawasan ini akses kepada diagnostik perubatan terkini dan penjagaan yang lebih pantas.

Mengoptimumkan Kecekapan

Organisasi penjagaan kesihatan ialah entiti yang kompleks dengan beribu-ribu malah berpuluh-puluh ribu pesakit, sejumlah besar data pesakit dan proses dan sistem yang saling berkaitan yang meluas. Ini sering mengurangkan kecekapan, membawa kepada masa menunggu yang lama untuk pesakit dan, dalam beberapa kes, malah temujanji tertunda atau terlepas.

Data menunjukkan bahawa kecerdasan buatan boleh mengubah sejumlah besar data pesakit dalam rekod perubatan elektronik dengan cepat, memastikan tiada pesakit yang ketinggalan atau terlepas janji temu. Selain itu, AI boleh mengutamakan perkhidmatan berdasarkan sumber yang tersedia dan meningkatkan prestasi kitaran hasil dengan mengoptimumkan aliran kerja.

Kecerdasan buatan dalam bidang penjagaan kesihatan mempunyai peranan yang besar di dalam dan di luar institusi perubatan

Sama ada di dalam atau di luar institusi perubatan, potensi kecerdasan buatan dalam bidang penjagaan kesihatan adalah besar. Hospital menghadapi cabaran kewangan yang berterusan. Kecerdasan buatan boleh membantu mengimbangi ketidakcekapan operasi, peningkatan kos dan kekurangan pekerja penjagaan kesihatan. Teknologi seperti kecerdasan buatan akan membantu meningkatkan akses dan penghantaran ubat-ubatan sambil meningkatkan hasil pesakit.

Memandangkan kecerdasan buatan terus mengalir ke dalam semua peringkat penjagaan kesihatan, sejumlah besar data perubatan boleh diekstrak dan dianalisis dengan betul. Data yang dibaca oleh AI boleh memberikan pandangan yang lebih mendalam tentang punca penyakit yang kompleks. Pakar klinik boleh bergantung pada AI untuk mengenal pasti keadaan dan mendapat manfaat daripada panduan untuk menentukan strategi rawatan yang berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana pesakit boleh mendapat manfaat daripada kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!