Disgwylir i ddeallusrwydd artiffisial ddod yn rym trawsnewid ym maes gofal iechyd.Felly sut mae meddygon a chleifion yn elwa o effaith offer a yrrir gan AI?
Mae diwydiant gofal iechyd heddiw yn aeddfed iawn a gall wneud rhai newidiadau mawr.O glefydau cronig a chanser i radioleg ac asesu risg, mae'n ymddangos bod gan y diwydiant gofal iechyd gyfleoedd di-ri i ddefnyddio technoleg i ddefnyddio ymyriadau mwy manwl gywir, effeithlon ac effeithiol mewn gofal cleifion.
Gyda datblygiad technoleg, mae gan gleifion ofynion uwch ac uwch ar gyfer meddygon, ac mae nifer y data sydd ar gael yn parhau i dyfu ar gyfradd frawychus.Bydd deallusrwydd artiffisial yn dod yn beiriant i hyrwyddo gwelliant parhaus gofal meddygol.
O'i gymharu â dadansoddi traddodiadol a thechnoleg gwneud penderfyniadau clinigol, mae gan ddeallusrwydd artiffisial lawer o fanteision.Pan fydd yr algorithm dysgu yn rhyngweithio â'r data hyfforddi, gall ddod yn fwy cywir, gan alluogi meddygon i gael mewnwelediadau digynsail ar ddiagnosis, y broses nyrsio, amrywioldeb triniaeth a chanlyniadau cleifion.
Yn fforwm arloesi meddygol deallusrwydd artiffisial y Byd 2018 (wmif) a gynhaliwyd gan Partners Healthcare, ymhelaethodd ymchwilwyr meddygol ac arbenigwyr clinigol ar dechnolegau a meysydd y diwydiant meddygol sydd fwyaf tebygol o gael effaith sylweddol ar fabwysiadu deallusrwydd artiffisial yn y flwyddyn nesaf. degawd.
Dywedodd Anne kiblanksi, MD, cadeirydd CO wmif yn 2018, a Gregg Meyer, MD, prif swyddog academaidd Partners Healthcare, fod gan y math hwn o "wyrdroi" a ddaw i bob maes diwydiant y potensial i ddod â buddion sylweddol i gleifion a bod ganddo fanteision eang. potensial llwyddiant busnes.
Gyda chymorth arbenigwyr o bartneriaid gofal iechyd, gan gynnwys Dr Keith Dreyer, Athro Ysgol Feddygol Harvard (HMS), prif swyddog gwyddor data partneriaid, a Dr. Katherine andreole, cyfarwyddwr strategaeth ymchwil a gweithrediadau yn Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH). , Cynigiodd 12 ffordd y bydd AI yn chwyldroi gwasanaethau meddygol a gwyddoniaeth.
1.Unify meddwl a pheiriant trwy ryngwyneb cyfrifiadur yr ymennydd
Nid yw defnyddio cyfrifiadur i gyfathrebu yn syniad newydd, ond mae creu rhyngwyneb uniongyrchol rhwng technoleg a meddwl dynol heb fysellfwrdd, llygoden ac arddangosfa yn faes ymchwil ffin, sydd â chymhwysiad pwysig i rai cleifion.
Gall afiechydon y system nerfol a thrawma wneud i rai cleifion golli'r gallu i sgwrsio, symud a rhyngweithio'n ystyrlon ag eraill a'u hamgylchedd.Gall rhyngwyneb cyfrifiadur ymennydd (BCI) a gefnogir gan ddeallusrwydd artiffisial adfer y profiadau sylfaenol hynny i gleifion sy'n poeni am golli'r swyddogaethau hyn am byth.
“Os gwelaf glaf yn yr uned gofal dwys niwroleg sy’n colli’r gallu i weithredu neu siarad yn sydyn, rwy’n gobeithio adfer ei allu i gyfathrebu drannoeth,” meddai Leigh Hochberg, MD, cyfarwyddwr y ganolfan ar gyfer niwrodechnoleg a niwroadferiad yn Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH).Trwy ddefnyddio rhyngwyneb cyfrifiadurol yr ymennydd (BCI) a deallusrwydd artiffisial, gallwn actifadu'r nerfau sy'n gysylltiedig â symud dwylo, a dylem allu gwneud i'r claf gyfathrebu ag eraill o leiaf bum gwaith yn ystod y gweithgaredd cyfan, megis defnyddio technolegau cyfathrebu hollbresennol fel fel cyfrifiaduron tabled neu ffonau symudol."
Gall rhyngwyneb cyfrifiadurol yr ymennydd wella ansawdd bywyd cleifion â sglerosis ochrol amyotroffig (ALS), strôc neu syndrom atresia yn fawr, yn ogystal â 500000 o gleifion ag anaf llinyn asgwrn cefn ledled y byd bob blwyddyn.
2.Datblygu'r genhedlaeth nesaf o offer ymbelydredd
Mae delweddau ymbelydredd a geir trwy ddelweddu cyseiniant magnetig (MRI), sganwyr CT, a phelydrau-X yn darparu gwelededd anfewnwthiol i du mewn y corff dynol.Fodd bynnag, mae llawer o weithdrefnau diagnostig yn dal i ddibynnu ar samplau meinwe ffisegol a geir trwy fiopsi, sydd â risg o haint.
Mae arbenigwyr yn rhagweld, mewn rhai achosion, y bydd deallusrwydd artiffisial yn galluogi'r genhedlaeth nesaf o offer Radioleg i fod yn ddigon cywir a manwl i ddisodli'r galw am samplau meinwe byw.
Dywedodd Alexandra golby, MD, cyfarwyddwr niwrolawdriniaeth a arweinir gan ddelweddau yn Ysbyty Merched Brigham (BWh), "rydym am ddod â'r tîm delweddu diagnostig ynghyd â llawfeddygon neu radiolegwyr ymyriadol a phatholegwyr, ond mae'n her enfawr i wahanol dimau gyflawni cydweithrediad. a chysondeb nodau. Os ydym am i radioleg ddarparu'r wybodaeth sydd ar gael ar hyn o bryd o samplau meinwe, yna bydd yn rhaid i ni allu cyrraedd safonau agos iawn er mwyn gwybod ffeithiau sylfaenol unrhyw bicseli penodol."
Gallai llwyddiant yn y broses hon alluogi clinigwyr i ddeall perfformiad cyffredinol y tiwmor yn fwy cywir, yn hytrach na gwneud penderfyniadau triniaeth yn seiliedig ar ran fach o briodoleddau’r tiwmor malaen.
Gall AI hefyd ddiffinio ymledoledd canser yn well, a phennu'r targed triniaeth yn fwy priodol.Yn ogystal, mae deallusrwydd artiffisial yn helpu i wireddu "biopsi rhithwir" a hyrwyddo arloesedd ym maes Radioleg, sydd wedi ymrwymo i ddefnyddio algorithmau seiliedig ar ddelwedd i nodweddu nodweddion ffenoteipaidd a genetig tiwmorau.
3.Ehangu gwasanaethau meddygol mewn meysydd sy'n cael eu tanwasanaethu neu sy'n datblygu
Bydd diffyg darparwyr gofal iechyd hyfforddedig mewn gwledydd sy'n datblygu, gan gynnwys technegwyr uwchsain a radiolegwyr, yn lleihau'n fawr y siawns o ddefnyddio gwasanaethau meddygol i achub bywydau cleifion.
Tynnodd y cyfarfod sylw at y ffaith bod mwy o radiolegwyr yn gweithio mewn chwe ysbyty yn Boston gyda'r enwog Longwood Avenue nag ym mhob ysbyty yng Ngorllewin Affrica.
Gall deallusrwydd artiffisial helpu i liniaru effaith prinder critigol o glinigwyr trwy gymryd drosodd rhai o'r cyfrifoldebau diagnostig a roddir fel arfer i bobl.
Er enghraifft, gall offeryn delweddu AI ddefnyddio pelydrau-X o'r frest i archwilio symptomau twbercwlosis, fel arfer gyda'r un cywirdeb â meddyg.Gellir defnyddio'r nodwedd hon trwy gymhwysiad ar gyfer darparwyr mewn ardaloedd sy'n brin o adnoddau, gan leihau'r angen am radiolegwyr diagnostig profiadol.
"Mae gan y dechnoleg hon botensial mawr i wella gofal iechyd," meddai Dr. jayashree kalpathy Cramer, niwrowyddoniaeth gynorthwyol ac athro cyswllt Radioleg yn Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH)
Fodd bynnag, rhaid i ddatblygwyr algorithm AI ystyried yn ofalus y ffaith y gallai fod gan bobl o wahanol genhedloedd neu ranbarthau ffactorau ffisiolegol ac amgylcheddol unigryw, a all effeithio ar berfformiad y clefyd.
“Er enghraifft, gall y boblogaeth y mae afiechyd yn India yn effeithio arni fod yn wahanol iawn i’r un yn yr Unol Daleithiau,” meddai.Pan fyddwn yn datblygu'r algorithmau hyn, mae'n bwysig iawn sicrhau bod y data'n cynrychioli cyflwyniad y clefyd ac amrywiaeth y boblogaeth.Gallwn nid yn unig ddatblygu algorithmau yn seiliedig ar un boblogaeth, ond hefyd gobeithio y gall chwarae rhan mewn poblogaethau eraill."
4.Lleihau baich defnydd cofnodion iechyd electronig
Mae cofnod iechyd electronig (hi) wedi chwarae rhan bwysig yn nhaith ddigidol y diwydiant gofal iechyd, ond mae'r trawsnewid hwn wedi dod â nifer o broblemau yn ymwneud â gorlwytho gwybyddol, dogfennau diddiwedd a blinder defnyddwyr.
Mae datblygwyr cofnodion iechyd electronig (ei) bellach yn defnyddio deallusrwydd artiffisial i greu rhyngwyneb mwy sythweledol ac awtomeiddio arferion sy'n cymryd llawer o amser defnyddwyr.
Dywedodd Dr Adam Landman, is-lywydd a phrif swyddog gwybodaeth iechyd Brigham, fod defnyddwyr yn treulio'r rhan fwyaf o'u hamser ar dair tasg: dogfennaeth glinigol, mynediad archeb, a didoli eu mewnflychau.Gall adnabod lleferydd a arddweud helpu i wella prosesu dogfennau clinigol, ond efallai na fydd offer prosesu iaith naturiol (NLP) yn ddigon.
“Rwy’n meddwl efallai y bydd angen bod yn fwy beiddgar ac ystyried rhai newidiadau, fel defnyddio recordiad fideo ar gyfer triniaeth glinigol, yn union fel yr heddlu yn gwisgo camerâu,” meddai Landman.Yna gellir defnyddio deallusrwydd artiffisial a dysgu peirianyddol i fynegeio'r fideos hyn i'w hadalw yn y dyfodol.Yn union fel Siri a Alexa, sy'n defnyddio cynorthwywyr deallusrwydd artiffisial gartref, bydd cynorthwywyr rhithwir yn cael eu dwyn i erchwyn gwely cleifion yn y dyfodol, gan ganiatáu i glinigwyr ddefnyddio deallusrwydd wedi'i fewnosod i fynd i mewn i orchmynion meddygol."
Gall AI hefyd helpu i drin ceisiadau arferol o fewnflychau, megis atchwanegiadau cyffuriau a hysbysu am ganlyniadau.Gallai hefyd helpu i flaenoriaethu tasgau sydd wir angen sylw clinigwyr, gan ei gwneud yn haws i gleifion brosesu eu rhestrau o bethau i'w gwneud, ychwanegodd Landman.
5.Risk o ymwrthedd gwrthfiotig
Mae ymwrthedd i wrthfiotigau yn fygythiad cynyddol i bobl, oherwydd gall gorddefnydd o'r cyffuriau allweddol hyn arwain at esblygiad superbacteria nad yw bellach yn ymateb i driniaeth.Gall bacteria sy'n gwrthsefyll aml-gyffuriau achosi difrod difrifol yn amgylchedd yr ysbyty, gan ladd degau o filoedd o gleifion bob blwyddyn.Mae Clostridium difficile yn unig yn costio tua $5 biliwn y flwyddyn i system gofal iechyd yr UD ac yn achosi mwy na 30000 o farwolaethau.
Mae'r data EHR yn helpu i nodi patrymau haint ac amlygu'r risg cyn i'r claf ddechrau dangos symptomau.Gall defnyddio offer dysgu peirianyddol a deallusrwydd artiffisial i yrru'r dadansoddiadau hyn wella eu cywirdeb a chreu rhybuddion cyflymach a mwy cywir i ddarparwyr gofal iechyd.
"Gall offer deallusrwydd artiffisial fodloni disgwyliadau ar gyfer rheoli heintiau ac ymwrthedd i wrthfiotigau," meddai Dr Erica Shenoy, dirprwy gyfarwyddwr rheoli heintiau yn Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH).Os na wnânt, yna bydd pawb yn methu.Oherwydd bod gan ysbytai lawer o ddata EHR, os nad ydynt yn gwneud defnydd llawn ohonynt, os nad ydynt yn creu diwydiannau sy'n ddoethach ac yn gyflymach o ran dylunio treialon clinigol, ac os nad ydynt yn defnyddio EHRs sy'n creu'r data hyn, byddant yn wynebu methiant."
6.Creu dadansoddiad mwy cywir ar gyfer delweddau patholegol
Dywedodd Dr Jeffrey Golden, pennaeth adran batholeg yn Ysbyty Merched Brigham (BWh) ac athro patholeg yn HMS, fod patholegwyr yn darparu un o'r ffynonellau data diagnostig pwysicaf ar gyfer ystod lawn o ddarparwyr gwasanaethau meddygol.
"Mae 70% o benderfyniadau gofal iechyd yn seiliedig ar ganlyniadau patholegol, ac mae rhwng 70% a 75% o'r holl ddata mewn EHRs yn dod o ganlyniadau patholegol," meddai.A pho fwyaf cywir yw'r canlyniadau, y cynharaf y gwneir y diagnosis cywir.Dyma'r nod y mae gan batholeg ddigidol a deallusrwydd artiffisial gyfle i'w gyflawni."
Mae dadansoddiad lefel picsel dwfn ar ddelweddau digidol mawr yn galluogi meddygon i adnabod gwahaniaethau cynnil a allai ddianc rhag llygaid dynol.
"Rydym bellach wedi dod i'r pwynt lle gallwn asesu'n well a fydd canser yn datblygu'n gyflym neu'n araf, a sut i newid triniaeth cleifion yn seiliedig ar algorithmau yn hytrach na chamau clinigol neu raddio histopatholegol," meddai Golden.Mae'n mynd i fod yn gam enfawr ymlaen."
Ychwanegodd, "Gall AI hefyd wella cynhyrchiant trwy nodi nodweddion o ddiddordeb mewn sleidiau cyn i glinigwyr adolygu'r data. Gall AI hidlo trwy sleidiau a'n harwain i weld y cynnwys cywir fel y gallwn asesu beth sy'n bwysig a beth sydd ddim. Mae hyn yn gwella effeithlonrwydd y defnydd o batholegwyr ac yn cynyddu gwerth eu hastudiaeth o bob achos."
Dod â gwybodaeth i ddyfeisiau a pheiriannau meddygol
Mae dyfeisiau clyfar yn cymryd drosodd amgylcheddau defnyddwyr ac yn darparu dyfeisiau sy'n amrywio o fideo amser real y tu mewn i'r oergell i geir sy'n canfod gwrthdyniadau gyrrwr.
Mewn amgylchedd meddygol, mae dyfeisiau deallus yn hanfodol i fonitro cleifion mewn ICUs ac mewn mannau eraill.Gall defnyddio deallusrwydd artiffisial i wella'r gallu i nodi dirywiad y cyflwr, megis nodi bod sepsis yn datblygu, neu'r canfyddiad o gymhlethdodau wella canlyniadau'n sylweddol a gall leihau costau triniaeth.
“Pan fyddwn yn siarad am integreiddio gwahanol ddata ar draws y system gofal iechyd, mae angen i ni integreiddio a rhybuddio meddygon ICU i ymyrryd cyn gynted â phosibl, ac nad yw cydgrynhoi'r data hyn yn beth da y gall meddygon dynol ei wneud,” meddai Mark Michalski , cyfarwyddwr gweithredol y Ganolfan Gwyddoniaeth data clinigol yn BWh.Mae gosod algorithmau clyfar yn y dyfeisiau hyn yn lleihau'r baich gwybyddol ar feddygon ac yn sicrhau bod cleifion yn cael eu trin mor brydlon â phosibl."
8.promoting imiwnotherapi ar gyfer triniaeth canser
Imiwnotherapi yw un o'r ffyrdd mwyaf addawol o drin canser.Trwy ddefnyddio system imiwnedd y corff ei hun i ymosod ar diwmorau malaen, efallai y bydd cleifion yn gallu goresgyn tiwmorau ystyfnig.Fodd bynnag, dim ond ychydig o gleifion sy'n ymateb i'r drefn imiwnotherapi gyfredol, ac nid oes gan oncolegwyr ddull manwl gywir a dibynadwy o hyd i benderfynu pa gleifion fydd yn elwa o'r regimen.
Mae'n bosibl y bydd algorithmau dysgu peiriant a'u gallu i syntheseiddio setiau data hynod gymhleth yn gallu egluro cyfansoddiad genynnau unigryw unigolion a darparu opsiynau newydd ar gyfer therapi wedi'i dargedu.
"Yn ddiweddar, y datblygiad mwyaf cyffrous fu atalyddion pwynt gwirio, sy'n rhwystro proteinau a gynhyrchir gan gelloedd imiwnedd penodol," esboniodd Dr long Le, cyfarwyddwr patholeg gyfrifiadol a datblygu technoleg yng nghanolfan ddiagnostig gynhwysfawr Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH).Ond nid ydym yn deall yr holl broblemau o hyd, sy'n gymhleth iawn.Mae angen mwy o ddata cleifion arnom yn bendant.Mae'r triniaethau hyn yn gymharol newydd, felly nid oes llawer o gleifion yn eu cymryd mewn gwirionedd.Felly, pa un a oes angen inni integreiddio data o fewn sefydliad neu ar draws sefydliadau lluosog, bydd yn ffactor allweddol o ran cynyddu nifer y cleifion i lywio’r broses fodelu."
9.Trowch gofnodion iechyd electronig yn rhagfynegyddion risg dibynadwy
Mae cofnod iechyd electronig (ei) yn drysor o ddata cleifion, ond mae'n her gyson i ddarparwyr a datblygwyr echdynnu a dadansoddi llawer iawn o wybodaeth mewn ffordd gywir, amserol a dibynadwy.
Mae problemau ansawdd a chywirdeb data, ynghyd â dryswch fformat data, mewnbwn strwythuredig a distrwythur a chofnodion anghyflawn, yn ei gwneud hi'n anodd i bobl ddeall yn gywir sut i gyflawni haeniad risg ystyrlon, dadansoddiad rhagfynegol a chymorth penderfyniadau clinigol.
Dywedodd Dr Ziad OBERMEYER, athro cynorthwyol meddygaeth frys yn Ysbyty Merched Brigham (BWh) ac athro cynorthwyol yn Ysgol Feddygol Harvard (HMS), "mae rhywfaint o waith caled i'w wneud i integreiddio data i un lle. Ond problem arall yw deall yr hyn y mae pobl yn ei gael pan fyddant yn rhagweld clefyd yn y cofnod iechyd electronig (ei) Efallai y bydd pobl yn clywed bod algorithmau deallusrwydd artiffisial yn gallu rhagweld iselder neu strôc, ond yn canfod eu bod mewn gwirionedd yn rhagweld cynnydd yng nghost strôc.Mae'n wahanol iawn i'r strôc ei hun."
Parhaodd, "mae'n ymddangos bod dibynnu ar ganlyniadau MRI yn darparu set ddata fwy penodol. Ond nawr mae'n rhaid i ni feddwl pwy all fforddio MRI? Felly nid y rhagfynegiad terfynol yw'r canlyniad disgwyliedig."
Mae dadansoddiad NMR wedi cynhyrchu llawer o offer sgorio risg a haeniad llwyddiannus, yn enwedig pan fydd ymchwilwyr yn defnyddio technegau dysgu dwfn i nodi cysylltiadau newydd rhwng setiau data sy'n ymddangos yn amherthnasol.
Fodd bynnag, mae OBERMEYER yn credu bod sicrhau nad yw'r algorithmau hyn yn nodi'r rhagfarnau sydd wedi'u cuddio yn y data yn hanfodol ar gyfer defnyddio offer a all wirioneddol wella gofal clinigol.
“Yr her fwyaf yw gwneud yn siŵr ein bod ni’n gwybod yn union beth wnaethon ni ei ragweld cyn i ni ddechrau agor y blwch du ac edrych ar sut i ragweld,” meddai
10.Monitro statws iechyd trwy ddyfeisiadau gwisgadwy a dyfeisiau personol
Gall bron pob defnyddiwr bellach ddefnyddio synwyryddion i gasglu data am werth iechyd.O ffonau smart gyda thraciwr stepiau i ddyfeisiau gwisgadwy sy'n olrhain cyfradd curiad y galon trwy'r dydd, gellir cynhyrchu mwy a mwy o ddata sy'n gysylltiedig ag iechyd ar unrhyw adeg.
Gall casglu a dadansoddi'r data hyn ac ychwanegu at y wybodaeth a ddarperir gan gleifion trwy gymwysiadau a dyfeisiau monitro cartref eraill ddarparu persbectif unigryw ar gyfer iechyd unigolion a thyrfaoedd.
Bydd AI yn chwarae rhan bwysig wrth dynnu mewnwelediadau gweithredadwy o'r gronfa ddata fawr ac amrywiol hon.
Ond dywedodd Dr Omar arnout, niwrolawfeddyg yn Ysbyty Merched Brigham (BWh), cyfarwyddwr CO y ganolfan ar gyfer canlyniadau niwrowyddoniaeth gyfrifiadol, y gallai gymryd gwaith ychwanegol i helpu cleifion i addasu i'r data monitro agos, parhaus hwn.
“Roedden ni’n arfer bod yn eithaf rhydd i brosesu data digidol,” meddai.Ond wrth i ddata ollwng yn Cambridge analytics a Facebook, bydd pobl yn fwy a mwy gofalus ynghylch pwy i rannu pa ddata y maent yn ei rannu."
Mae cleifion yn tueddu i ymddiried yn eu meddygon yn fwy na chwmnïau mawr fel Facebook, ychwanegodd, a allai helpu i leddfu'r anghysur o ddarparu data ar gyfer rhaglenni ymchwil ar raddfa fawr.
"Mae'n debygol y bydd data gwisgadwy yn cael effaith sylweddol oherwydd bod sylw pobl yn ddamweiniol iawn ac mae'r data a gesglir yn arw iawn," meddai Arout.Trwy gasglu data gronynnog yn barhaus, mae data yn fwy tebygol o helpu meddygon i ofalu'n well am gleifion."
11.make ffonau smart yn arf diagnostig pwerus
Mae arbenigwyr yn credu y bydd delweddau a geir o ffonau smart ac adnoddau lefel defnyddwyr eraill yn dod yn atodiad pwysig i ddelweddu ansawdd clinigol, yn enwedig mewn ardaloedd heb wasanaeth digonol neu wledydd sy'n datblygu, trwy barhau i ddefnyddio swyddogaethau pwerus dyfeisiau cludadwy.
Mae ansawdd camera symudol yn gwella bob blwyddyn, a gall gynhyrchu delweddau y gellir eu defnyddio ar gyfer dadansoddi algorithm AI.Mae dermatoleg ac offthalmoleg yn fuddiolwyr cynnar y duedd hon.
Mae ymchwilwyr o Brydain hyd yn oed wedi datblygu offeryn i adnabod clefydau datblygiadol trwy ddadansoddi delweddau o wynebau plant.Gall yr algorithm ganfod nodweddion arwahanol, megis llinell mandible plant, lleoliad y llygaid a'r trwyn, a phriodoleddau eraill a allai ddangos annormaleddau wyneb.Ar hyn o bryd, gall yr offeryn baru delweddau cyffredin â mwy na 90 o glefydau i ddarparu cymorth penderfyniad clinigol.
Dywedodd Dr Hadi shafiee, cyfarwyddwr y labordy meddygaeth micro / nano ac iechyd digidol yn Ysbyty merched Brigham (BWh): "mae gan y rhan fwyaf o bobl ffonau symudol pwerus gyda llawer o wahanol synwyryddion wedi'u cynnwys. Mae'n gyfle gwych i ni. mae chwaraewyr y diwydiant wedi dechrau adeiladu meddalwedd a chaledwedd Ai yn eu dyfeisiau.Nid yw'n gyd-ddigwyddiad.Yn ein byd digidol, mae mwy na 2.5 miliwn terabytes o ddata yn cael eu cynhyrchu bob dydd.Ym maes ffonau symudol, mae gweithgynhyrchwyr yn credu y gallant ddefnyddio hyn data ar gyfer deallusrwydd artiffisial i ddarparu gwasanaethau mwy personol, cyflymach a mwy deallus."
Gall defnyddio ffonau clyfar i gasglu delweddau o lygaid cleifion, briwiau croen, clwyfau, heintiau, cyffuriau neu bynciau eraill helpu i fynd i'r afael â'r prinder arbenigwyr mewn meysydd nas gwasanaethir yn ddigonol, tra'n lleihau'r amser i wneud diagnosis o rai cwynion.
“Efallai y bydd rhai digwyddiadau mawr yn y dyfodol, a gallwn fanteisio ar y cyfle hwn i ddatrys rhai problemau pwysig o ran rheoli clefydau yn y man gofal,” meddai shafiee
12.Arloesi gwneud penderfyniadau clinigol gydag AI wrth erchwyn y gwely
Wrth i'r diwydiant gofal iechyd droi at wasanaethau sy'n seiliedig ar ffioedd, mae fwyfwy i ffwrdd o ofal iechyd goddefol.Atal cyn clefyd cronig, digwyddiadau clefyd acíwt a dirywiad sydyn yw nod pob darparwr, ac mae'r strwythur iawndal yn y pen draw yn caniatáu iddynt ddatblygu prosesau a all gyflawni ymyrraeth weithredol a rhagfynegol.
Bydd deallusrwydd artiffisial yn darparu llawer o dechnolegau sylfaenol ar gyfer yr esblygiad hwn, trwy gefnogi dadansoddiad rhagfynegol ac offer cefnogi penderfyniadau clinigol, i ddatrys problemau cyn i ddarparwyr sylweddoli'r angen i weithredu.Gall deallusrwydd artiffisial roi rhybudd cynnar ar gyfer epilepsi neu sepsis, sydd fel arfer yn gofyn am ddadansoddiad manwl o setiau data hynod gymhleth.
Dywedodd Brandon Westover, MD, cyfarwyddwr data clinigol yn Ysbyty Cyffredinol Massachusetts (MGH), y gallai dysgu peiriant hefyd helpu i gefnogi darpariaeth barhaus o ofal ar gyfer cleifion difrifol wael, fel y rhai mewn coma ar ôl ataliad ar y galon.
Esboniodd, o dan amgylchiadau arferol, bod yn rhaid i feddygon wirio data EEG y cleifion hyn.Mae'r broses hon yn cymryd llawer o amser ac yn oddrychol, a gall y canlyniadau amrywio yn ôl sgiliau a phrofiad clinigwyr.
Dywedodd “Yn y cleifion hyn, gall y duedd fod yn araf.Weithiau pan fydd meddygon am weld a yw rhywun yn gwella, efallai y byddant yn edrych ar ddata sy'n cael ei fonitro unwaith bob 10 eiliad.Fodd bynnag, mae gweld a yw wedi newid o 10 eiliad o ddata a gasglwyd mewn 24 awr fel edrych a yw'r gwallt wedi tyfu yn y cyfamser.Fodd bynnag, os defnyddir algorithmau deallusrwydd artiffisial a llawer iawn o ddata gan lawer o gleifion, bydd yn haws cyfateb yr hyn y mae pobl yn ei weld â phatrymau hirdymor, a gellir dod o hyd i rai gwelliannau cynnil, a fydd yn effeithio ar benderfyniadau meddygon ym maes nyrsio. ."
Mae defnyddio technoleg deallusrwydd artiffisial ar gyfer cefnogi penderfyniadau clinigol, sgorio risg a rhybudd cynnar yn un o feysydd datblygu mwyaf addawol y dull dadansoddi data chwyldroadol hwn.
Trwy ddarparu pŵer ar gyfer cenhedlaeth newydd o offer a systemau, gall clinigwyr ddeall naws salwch yn well, darparu gwasanaethau nyrsio yn fwy effeithiol, a datrys problemau ymlaen llaw.Bydd deallusrwydd artiffisial yn arwain at oes newydd o wella ansawdd triniaeth glinigol, ac yn gwneud datblygiadau cyffrous ym maes gofal cleifion.
Amser post: Awst-06-2021
