Adimen artifiziala osasun-arloan eraldaketa-indar bihurtuko dela espero da.Beraz, nola lortzen dute medikuek eta pazienteek AI bultzatutako tresnen eraginaz?
Gaur egungo osasun-industria oso heldua da eta aldaketa handiak egin ditzake.Gaixotasun kronikoetatik eta minbizitik hasi eta erradiologiara eta arriskuen ebaluaziora, osasun-industriak aukera ugari dituela ematen du teknologia erabiltzeko pazienteen arretarako esku-hartze zehatzagoak, eraginkorragoak eta eraginkorragoak ezartzeko.
Teknologiaren garapenarekin, pazienteek gero eta eskakizun handiagoak dituzte medikuentzat, eta eskuragarri dauden datuen kopuruak erritmo ikaragarrian hazten jarraitzen du.Adimen artifiziala arreta medikoaren etengabeko hobekuntza sustatzeko motor bihurtuko da.
Ohiko analisiarekin eta erabaki klinikoak hartzeko teknologiarekin alderatuta, adimen artifizialak abantaila ugari ditu.Ikaskuntza-algoritmoak prestakuntza-datuekin elkarreragiten duenean, zehatzagoa izan daiteke, medikuek diagnostikoari, erizaintza-prozesuari, tratamendu-aldakortasunari eta pazientearen emaitzei buruz aurrekaririk gabeko ikuspegiak lortzeko aukera emanez.
Partners Healthcare-k antolatutako 2018ko Adimen Artifizialaren Munduko Medikuntzako Foroan (wmif), ikertzaile medikoek eta aditu klinikoek hurrengoan adimen artifizialaren adopzioan eragin handia izan dezaketen industria medikoaren teknologiak eta arloak landu zituzten. hamarkada.
Anne kiblanksi, MD, CO wmif-eko presidentea 2018an, eta Gregg Meyer, MD, Partners Healthcare-ko zuzendari akademiko nagusiak, esan zuten industria-eremu guztietara ekarritako "subbertsio" mota honek pazienteei onura handiak ekartzeko potentziala duela eta zabala duela. negozioaren arrakasta potentziala.
Bazkideen osasun-laguntzako adituen laguntzarekin, besteak beste, Keith Dreyer doktorea, Harvard Medical Schooleko (HMS) irakaslea, bazkideen datu zientzietako zuzendari nagusia, eta Katherine andreole doktorea, Massachusettseko Ospitale Orokorreko (MGH) ikerketa estrategia eta eragiketen zuzendaria. , IAk mediku zerbitzuak eta zientzia iraultzeko 12 modu proposatu zituen.
1.Begiratu pentsamendua eta makina garuneko ordenagailu interfazearen bidez
Komunikatzeko ordenagailua erabiltzea ez da ideia berria, baina teklatu, sagu eta pantailarik gabe teknologiaren eta giza pentsamenduaren arteko interfaze zuzena sortzea mugako ikerketa-eremu bat da, eta aplikazio garrantzitsua du paziente batzuentzat.
Nerbio-sistemako gaixotasunek eta traumatismoek paziente batzuek besteekin eta haien ingurunearekin elkarrizketa, mugimendu eta elkarrekintza esanguratsuak izateko gaitasuna gal dezakete.Adimen artifizialak onartzen duen Brain Computer Interface (BCI) oinarrizko esperientzia horiek berreskura ditzake funtzio horiek betiko galtzeaz kezkatuta dauden pazienteentzat.
"Bapatean jarduteko edo hitz egiteko gaitasuna galtzen duen neurologiako zainketa intentsiboko unitatean gaixo bat ikusten badut, hurrengo egunean komunikatzeko gaitasuna berreskuratzea espero dut", esan zuen Leigh Hochberg doktoreak, neuroteknologia eta neuroerrehabilitazio zentroko zuzendariak. Massachusettseko Ospitale Nagusia (MGH).Garunaren ordenagailuko interfazea (BCI) eta adimen artifiziala erabiliz, eskuen mugimenduarekin lotutako nerbioak aktibatu ditzakegu, eta pazientea jarduera osoan zehar gutxienez bost aldiz komunikatu ahal izateko gai izan beharko genuke, hala nola, nonahiko komunikazio teknologiak erabiliz, hala nola. tablet ordenagailuak edo telefono mugikorrak bezala."
Garuneko ordenagailu-interfazeak asko hobetu dezake alboko esklerosi amiotrofikoa (ALS), trazua edo atresia sindromea duten pazienteen bizi-kalitatea, baita urtero mundu osoan bizkarrezur-muineko lesioa duten 500.000 paziente ere.
2.Erradiazio-tresnen hurrengo belaunaldia garatu
Erresonantzia magnetikoaren bidez (MRI), CT eskanerrek eta X izpiek lortutako erradiazio-irudiek ikusgarritasun ez-inbaditzailea eskaintzen dute giza gorputzaren barnealdean.Hala ere, diagnostiko-prozedura askok biopsiaren bidez lortutako ehun fisikoen laginetan oinarritzen dira oraindik, eta horrek infekzio arriskua du.
Adituek aurreikusten dute kasu batzuetan adimen artifizialak Erradiologia tresnen hurrengo belaunaldia nahikoa zehatza eta zehatza izatea ahalbidetuko duela ehun bizidunen laginen eskaera ordezkatzeko.
Alexandra Golby, MD, Brigham Emakumeen Ospitaleko (BWh) irudiz gidatutako neurokirurgiako zuzendariak, esan zuen, "diagnostiko irudi-taldea zirujauekin edo esku-hartze erradiologoekin eta patologoekin elkartu nahi dugu, baina talde ezberdinentzat erronka handia da lankidetza lortzea. eta helburuen koherentzia. Erradiologiak gaur egun ehun laginetatik eskura dagoen informazioa ematea nahi badugu, orduan oso estandar hurbilak lortu beharko ditugu edozein pixelen oinarrizko gertaerak ezagutzeko".
Prozesu honetan arrakastak medikuek tumorearen errendimendu orokorra zehatzago ulertzeko aukera eman diezaieke, tumore gaiztoaren ezaugarrien zati txiki batean oinarritutako tratamendu-erabakiak hartu beharrean.
AIk ere hobeto defini dezake minbiziaren inbasioa, eta tratamendu-helburua egokiagoa den zehazteko.Gainera, adimen artifiziala "biopsia birtuala" egiten eta berrikuntza sustatzen laguntzen ari da Erradiologiaren alorrean, zeinak irudietan oinarritutako algoritmoak erabiltzeko konpromisoa hartu baitu tumoreen ezaugarri fenotipiko eta genetikoak ezaugarritzeko.
3.Zerbitzu gutxi edo garatzen ari diren eremuetan mediku zerbitzuak zabaltzea
Garapen bidean dauden herrialdeetako osasun-hornitzaile trebaturik ez egoteak, ultrasoinu-teknikariak eta erradiologoak barne, asko murriztuko ditu pazienteen bizitzak salbatzeko zerbitzu medikoak erabiltzeko aukerak.
Bileran adierazi zuten erradiologo gehiago dagoela Bostongo Longwood Avenue famatua duten sei ospitaletan Afrika Mendebaldeko ospitale guztietan baino.
Adimen artifizialak klinikoen eskasia kritikoaren eragina arintzen lagun dezake, gizakiei normalean esleitzen zaizkien diagnostiko-erantzukizun batzuk bere gain hartuz.
Adibidez, AI irudien tresna batek bularreko X izpiak erabil ditzake tuberkulosiaren sintomak aztertzeko, normalean medikuaren zehaztasun berarekin.Ezaugarri hau baliabide eskaseko eremuetako hornitzaileentzako aplikazio baten bidez heda daiteke, esperientziadun erradiologo diagnostikoen beharra murriztuz.
"Teknologia honek osasun-laguntza hobetzeko potentzial handia du", esan zuen Jayashree Kalpathy Cramer doktoreak, neurozientzia laguntzailea eta Erradiologiako irakasle elkartua Massachusettseko Ospitale Orokorrean (MGH).
Hala ere, AI algoritmoen garatzaileek arretaz kontuan hartu behar dute nazionalitate edo eskualde ezberdinetako pertsonek faktore fisiologiko eta ingurumen-faktore bereziak izan ditzaketela, gaixotasunaren errendimenduan eragina izan dezaketela.
"Adibidez, Indiako gaixotasunak eragindako biztanleria Estatu Batuetakoaren oso desberdina izan daiteke", esan zuen.Algoritmo hauek garatzen ditugunean, oso garrantzitsua da datuek gaixotasunaren aurkezpena eta populazioaren aniztasuna adierazten dutela ziurtatzea.Populazio bakarrean oinarritutako algoritmoak garatu ez ezik, beste populazio batzuetan ere zeresana izan dezakeela espero dugu."
4.Erregistro sanitario elektronikoen erabilera zama murriztea
Osasun-erregistro elektronikoak (her) paper garrantzitsua izan du osasun-industriaren bidaia digitalean, baina eraldaketa honek gainkarga kognitiboarekin, dokumentu amaigabeekin eta erabiltzaileen nekearekin lotutako arazo ugari ekarri ditu.
Osasun-erregistro elektronikoak (bere) garatzaileek adimen artifiziala erabiltzen ari dira interfaze intuitiboagoa sortzeko eta erabiltzaileak denbora asko behar duten errutinak automatizatzeko.
Adam Landman doktoreak, Brigham Health-eko presidenteorde eta informazio-zuzendariak, esan du erabiltzaileek hiru zereginetan ematen dutela denbora gehiena: dokumentazio klinikoa, eskaerak sartzea eta sarrera-ontziak ordenatzea.Ahots-aitorpenak eta diktaketak dokumentu klinikoen prozesamendua hobetzen lagun dezake, baina baliteke hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) tresnak nahikoa ez izatea.
"Uste dut beharrezkoa izan daitekeela ausartagoa izan eta aldaketa batzuk kontuan hartzea, hala nola, bideo grabazioa tratamendu klinikorako erabiltzea, poliziak kamerak jantzita bezala", esan zuen Landmanek.Adimen artifiziala eta ikaskuntza automatikoa erabil daitezke bideo hauek etorkizunean berreskuratzeko.Siri eta Alexa, etxean adimen artifizialaren laguntzaileak erabiltzen dituzten bezala, etorkizunean laguntzaile birtualak gaixoen ohe ondora eramango dituzte, klinikoek adimen txertatua erabiltzeko aukera emanez mediku aginduak sartzeko."
AI-ak sarrera-ontzietako ohiko eskaerak kudeatzen lagun dezake, hala nola, droga-osagarriak eta emaitzen jakinarazpena.Era berean, klinikoen arreta behar duten zereginak lehenesten ere lagun dezake, pazienteek zereginen zerrendak prozesatzea erraztuz, gehitu du Landmanek.
5.Antibiotikoen erresistentzia izateko arriskua
Antibiotikoen erresistentzia gero eta mehatxu handiagoa da gizakientzat, funtsezko sendagai horien gehiegizko erabilerak tratamenduari gehiago erantzuten ez dioten superbakterioen bilakaera ekar dezakeelako.Droga anitzeko erresistenteak diren bakterioek kalte larriak eragin ditzakete ospitaleko ingurunean, eta urtero dozenaka milaka gaixo hiltzen dituzte.Clostridium difficile bakarrik urtero 5.000 milioi dolar inguru kostatzen zaio AEBetako osasun sistemari eta 30.000 heriotza baino gehiago eragiten ditu.
EHRren datuek infekzio-ereduak identifikatzen eta arriskua nabarmentzen laguntzen dute pazientea sintomak erakusten hasi aurretik.Analisi hauek gidatzeko ikaskuntza automatikoko eta adimen artifizialaren tresnak erabiltzeak haien zehaztasuna hobetu eta osasun-hornitzaileentzako alerta azkarrago eta zehatzagoak sor ditzake.
"Adimen artifizialeko tresnek infekzioen kontrolerako eta antibiotikoen erresistentziarako itxaropenak bete ditzakete", esan du Erica Shenoy doktoreak, Massachusettseko Ospitale Orokorreko (MGH) infekzioen kontroleko zuzendariordeak.Hala egiten ez badute, denek huts egingo dute.Ospitaleek EHR datu asko dituztelako, ez badituzte guztiz erabiltzen, ez badute saiakuntza klinikoen diseinuan adimentsuagoak eta azkarragoak diren industriak sortzen eta datu horiek sortzen dituzten EHRak erabiltzen ez badituzte, porrota izango dute."
6.Sortu analisi zehatzagoa irudi patologikoetarako
Jeffrey golden doktoreak, Brigham emakumeen Ospitaleko (BWh) patologia saileko buruak eta HMSko patologiako irakaslea, esan du patologoek diagnostiko-datu iturri garrantzitsuenetako bat eskaintzen dutela zerbitzu medikoen hornitzaile sorta osoarentzat.
"Osasun-erabakien %70 emaitza patologikoetan oinarritzen dira, eta EHRko datu guztien %70 eta %75 artean emaitza patologikoetatik datoz", esan du.Eta emaitzak zenbat eta zehatzagoak izan, orduan eta lehenago egingo da diagnostiko zuzena.Hori da patologia digitalak eta adimen artifizialak lortzeko aukera duten helburua."
Irudi digital handien pixel-mailaren azterketa sakona ahalbidetzen du medikuek gizakien begietatik ihes egin dezaketen ezberdintasun sotilak antzemateko.
"Orain iritsi gara minbizia azkar edo poliki garatuko den ala ez, eta fase klinikoetan edo kalifikazio histopatologikoetan baino algoritmoetan oinarritutako pazienteen tratamendua nola aldatu", esan du Goldenek.Aurrerapauso itzela izango da."
Gaineratu zuen, "AI ere produktibitatea hobetu dezake diapositibetan interesgarriak diren ezaugarriak identifikatuz klinikoek datuak berrikusi aurretik. AI-ak diapositibetan iragazi dezake eta eduki egokia ikustera gidatu gaitzake zer den garrantzitsua eta zer ez den ebaluatu ahal izateko. Horrek hobetzen du. patologoen erabileraren eraginkortasuna eta kasu bakoitzaren azterketaren balioa areagotzen du".
Ekarri adimena gailu eta makina medikoei
Gailu adimendunek kontsumitzaileen inguruneak hartzen ari dira eta gailuak eskaintzen dituzte hozkailuaren barruko denbora errealeko bideoetatik hasi eta gidariaren distrakzioa detektatzen duten autoetaraino.
Medikuntza-ingurunean, gailu adimendunak ezinbestekoak dira ZIUetan eta beste leku batzuetan pazienteak kontrolatzeko.Adimen artifiziala erabiltzeak egoeraren narriadura identifikatzeko gaitasuna hobetzeko, esate baterako, sepsia garatzen ari dela adieraztea, edo konplikazioen pertzepzioak emaitzak nabarmen hobetu ditzake eta tratamendu-kostuak murriztu ditzake.
"Osasun-sisteman hainbat datu integratzeaz hitz egiten dugunean, ZIUko medikuak ahalik eta azkarren esku hartzeko integratu eta ohartarazi behar ditugu, eta datu horien agregazioa ez dela giza medikuek egin dezaketen gauza ona", esan du Mark Michalskik. , BWh-ko datu klinikoen Zientzia Zentroko zuzendari exekutiboa.Gailu hauetan algoritmo adimendunak txertatzeak medikuen zama kognitiboa murrizten du eta pazienteak ahalik eta azkarren artatzen direla bermatzen du."
8.minbiziaren tratamendurako immunoterapia sustatzea
Immunoterapia minbizia tratatzeko biderik itxaropentsuenetako bat da.Tumore gaiztoak erasotzeko gorputzaren sistema immunea erabiliz, pazienteek tumore burugorrak gainditzeko gai izan daitezke.Hala ere, paziente gutxi batzuek soilik erantzuten diote egungo immunoterapia erregimenari, eta onkologoek oraindik ez dute metodo zehatz eta fidagarririk erregimenaren onuradun zein pazientek izango diren zehazteko.
Ikaskuntza automatikoko algoritmoek eta datu-multzo oso konplexuak sintetizatzeko duten gaitasunak gizabanakoen gene-konposizio berezia argitu eta bideraturiko terapiarako aukera berriak eskain ditzakete.
"Azkenaldian, garapen zirraragarriena checkpoint inhibitzaileak izan dira, zelula immune jakin batzuek ekoitzitako proteinak blokeatzen dituztenak", azaldu du Long Le doktoreak, Massachusettseko Ospitale Nagusiko (MGH) diagnostiko integraleko patologia eta teknologia garapeneko zuzendariak.Baina oraindik ez ditugu ulertzen arazo guztiak, eta hori oso konplikatua da.Zalantzarik gabe, pazientearen datu gehiago behar ditugu.Tratamendu hauek nahiko berriak dira, beraz, paziente askok ez dituzte benetan hartzen.Hori dela eta, datuak erakunde baten barruan edo hainbat erakundetan integratu behar ditugun ala ez, funtsezko faktorea izango da modelizazio-prozesua gidatzeko paziente kopurua handitzeko."
9.Bihurtu osasun-erregistro elektronikoak arrisku-iragarle fidagarrietan
Osasun-erregistro elektronikoa (bere) pazientearen datuen altxorra da, baina etengabeko erronka da hornitzaile eta garatzaileentzat informazio kopuru handi bat modu zehatz, puntual eta fidagarrian atera eta aztertzea.
Datuen kalitate- eta osotasun-arazoek, datu-formatuen nahasketarekin, sarrera egituratu eta egituratu gabeekin eta erregistro osatugabeekin batera, zaila egiten zaie jendeak zehaztasunez ulertzea arriskuen estratifikazio esanguratsua, analisi iragarlea eta erabaki klinikoen laguntza.
Ziad OBERMEYER doktoreak, Brigham emakumeen ospitaleko larrialdietako medikuntzako irakasle laguntzailea eta Harvard Medical Schooleko (HMS) irakasle laguntzailea, esan zuen: "lan gogorra dago datuak leku batean integratzeko. Baina beste arazo bat ulertzea da. Jendeak zer lortzen duen gaixotasun bat osasun erregistro elektronikoan (her) iragartzen dutenean. Jendeak adimen artifizialaren algoritmoek depresioa edo iktusa iragar dezaketela entzun dezake, baina ikertu baten kostuaren igoera iragartzen ari direla ikusten du. Oso desberdina da. kolpea bera".
Jarraitu zuen, "MRI emaitzetan oinarritzeak datu multzo zehatzagoa ematen duela dirudi. Baina orain pentsatu behar dugu nork ordaindu dezakeen MRI? Beraz, azken iragarpena ez da esperotako emaitza".
NMR azterketak arriskuak puntuatzeko eta estratifikatzeko tresna arrakastatsu asko sortu ditu, batez ere ikertzaileek ikaskuntza sakoneko teknikak erabiltzen dituztenean itxuraz zerikusirik ez duten datu multzoen arteko lotura berriak identifikatzeko.
Hala ere, OBERMEYER-ek uste du algoritmo horiek datuetan ezkutatzen diren alborapenak identifikatzen ez dituztela ziurtatzea funtsezkoa dela arreta klinikoa benetan hobetu dezaketen tresnak zabaltzeko.
"Erronka handiena da ziurtatzea zer aurreikusi genuen zehatz-mehatz dakigula kutxa beltza irekitzen hasi baino lehen eta nola aurreikusten aztertzen", esan zuen.
10.Osasun egoera monitorizatzea gailu eramangarrien eta gailu pertsonalen bidez
Ia kontsumitzaile guztiek sentsoreak erabil ditzakete osasun-balioari buruzko datuak biltzeko.Pausoen jarraipena duten telefonoetatik hasi eta egun osoan bihotz-maiztasuna kontrolatzen duten gailu eramangarrietaraino, osasunarekin lotutako datu gero eta gehiago sor daitezke edozein unetan.
Datu horiek biltzeak eta aztertzeak eta pazienteek aplikazioen eta etxeko monitorizazioko beste gailu batzuen bidez emandako informazioa osatzea norbanakoaren eta jendearen osasunaren ikuspegi paregabea eman dezakete.
AI-ak zeregin garrantzitsua izango du datu-base handi eta anitz honetatik ekiteko ezagutzak ateratzeko.
Baina Omar Arnout doktoreak, Brigham Emakumeen Ospitaleko (BWh) neurozirujauak, neurozientzia konputazionalaren emaitzen zentroko CO zuzendariak, esan zuen lan gehigarria egin dezakeela pazienteak etengabeko monitorizazio datu intimo eta etengabeetara egokitzen laguntzeko.
"Lehen nahiko libreak ginen datu digitalak prozesatzeko", esan zuen.Baina Cambridge analytics-en eta Facebook-en datu-filtrazioak gertatzen diren heinean, jendea gero eta zuhurragoa izango da nork partekatzen dituen datuekin."
Gaixoek Facebook bezalako enpresa handiek baino gehiago fidatu ohi dute medikuengan, gaineratu du, eta horrek eskala handiko ikerketa-programetarako datuak ematearen ondoeza arintzen lagun dezake.
"Litekeena da eramangarri diren datuek eragin handia izatea, jendearen arreta oso ustekabekoa delako eta bildutako datuak oso latzak direlako", esan du Arnout-ek.Datu zehatzak etengabe bilduz gero, litekeena da datuek medikuei pazienteak hobeto zaintzen laguntzea."
11. Egin telefono adimendunak diagnostiko tresna indartsu bat
Adituek uste dute telefono adimendunetatik eta kontsumo-mailako beste baliabide batzuetatik lortutako irudiak kalitate klinikoko irudien osagarri garrantzitsu bihurtuko direla, batez ere hornitutako eremuetan edo garapen bidean dauden herrialdeetan, gailu eramangarrien funtzio indartsuak erabiltzen jarraituz.
Mugikorreko kameraren kalitatea hobetzen ari da urtero, eta AI algoritmoen analisirako erabil daitezkeen irudiak sor ditzake.Dermatologia eta oftalmologia dira joera honen onuradun goiztiarrak.
Ikertzaile britainiarrek garapenaren gaixotasunak identifikatzeko tresna bat ere garatu dute haurren aurpegien irudiak aztertuz.Algoritmoak ezaugarri diskretuak hauteman ditzake, hala nola haurren mandibula lerroa, begien eta sudurren posizioa eta aurpegiko anomaliak adieraz ditzaketen beste atributu batzuk.Gaur egun, tresnak ohiko irudiak 90 gaixotasun baino gehiagorekin lotu ditzake erabaki klinikoen laguntza emateko.
Hadi Shafiee doktoreak, Brigham emakumeen ospitaleko (BWh) mikro / nano medikuntza eta osasun digitaleko laborategiko zuzendariak esan zuen: "Jende gehienak telefono mugikor indartsuez hornituta daude sentsore ezberdin askorekin. Aukera paregabea da guretzat. Ia guztiak. industriako eragileak beren gailuetan Ai softwarea eta hardwarea eraikitzen hasi dira.Ez da kasualitatea.Gure mundu digitalean, egunero 2,5 milioi terabyte baino gehiago datu sortzen dira.Sakelako telefonoen alorrean, fabrikatzaileek uste dute hori erabil dezaketela. adimen artifizialaren datuak zerbitzu pertsonalizatuagoak, azkarragoak eta adimentsuagoak eskaintzeko".
Gaixoen begien, larruazaleko lesioen, zaurien, infekzioen, drogaren edo beste gai batzuen irudiak biltzeko telefono adimendunak erabiltzeak laguntza eskaseko eremuetan adituen eskasiari aurre egiten lagun dezake, kexa jakin batzuk diagnostikatzeko denbora murrizten duen bitartean.
"Etorkizunean gertaera handi batzuk egon daitezke, eta aukera hau aprobetxatu dezakegu arreta puntuan gaixotasunen kudeaketaren arazo garrantzitsu batzuk konpontzeko", esan du Shafieek.
12.Erabaki klinikoak hartzea ohearen AIarekin berritzea
Osasun-industria kuotan oinarritutako zerbitzuetara jotzen duen heinean, gero eta urrunago dago osasun-laguntza pasibotik.Gaixotasun kronikoa, gaixotasun akutua eta bat-bateko narriadura baino lehen prebentzioa da hornitzaile bakoitzaren helburua, eta konpentsazio-egiturak, azken finean, esku-hartze aktiboa eta iragarlea lor dezaketen prozesuak garatzea ahalbidetzen du.
Adimen artifizialak oinarrizko teknologia ugari eskainiko ditu bilakaera honetarako, analisi prediktiboa eta erabaki klinikoen laguntzarako tresnak lagunduz, arazoak konpontzeko hornitzaileak neurriak hartu behar direla konturatu aurretik.Adimen artifizialak abisu goiztiarra eman dezake epilepsiaren edo sepsiaren aurrean, eta horrek normalean datu multzo oso konplexuen azterketa sakona eskatzen du.
Brandon Westover doktoreak, Massachusettseko Ospitale Orokorreko (MGH) datu klinikoen zuzendariak, esan zuen ikaskuntza automatikoa larriki gaixo dauden pazienteei arreta ematen jarraitzeko laguntza eman diezaiekeela, esate baterako, bihotz-atxiloketaren ostean koman daudenak.
Egoera normaletan medikuek paziente horien EEG datuak egiaztatu behar dituztela azaldu du.Prozesu hau denbora asko eta subjektiboa da, eta emaitzak alda daitezke klinikoen trebetasun eta esperientziaren arabera.
Esan zuen "Gaixo horietan, joera motela izan daiteke.Batzuetan, medikuek norbait sendatzen ari den ala ez ikusi nahi dutenean, 10 segundoz behin kontrolatzen diren datuak aztertu ditzakete.Hala ere, 24 ordutan bildutako 10 segundoko datuetatik aldatu den ikustea bitartean ilea hazi den ikustea bezalakoa da.Hala ere, adimen artifizialaren algoritmoak eta paziente askoren datu kopuru handiak erabiltzen badira, errazagoa izango da jendeak ikusten duena epe luzerako ereduekin parekatzea, eta hobekuntza sotil batzuk aurki daitezke, medikuek erizaintzan erabakiak hartzean eragina izango dutenak. ."
Adimen artifizialaren teknologia erabiltzea erabaki klinikoetarako, arriskuen puntuazioa eta abisu goiztiarra da datuen analisi metodo iraultzaile honen garapen-eremurik itxaropentsuenetako bat.
Tresna eta sistema belaunaldi berri bati boterea emanez, klinikoek gaixotasunaren ñabardurak hobeto uler ditzakete, erizaintzako zerbitzuak eraginkorrago eskain ditzakete eta arazoak aldez aurretik konpon ditzakete.Adimen artifizialak tratamendu klinikoaren kalitatea hobetzeko aro berri bati ekingo dio eta pazienteen arretan aurrerapen zirraragarriak emango ditu.
Argitalpenaren ordua: 2021-06-06
