انتظار می رود هوش مصنوعی به یک نیروی تحول در حوزه مراقبت های بهداشتی تبدیل شود.بنابراین چگونه پزشکان و بیماران از تأثیر ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی سود می برند؟
صنعت مراقبت های بهداشتی امروزی بسیار بالغ است و می تواند تغییرات عمده ای ایجاد کند.از بیماریهای مزمن و سرطان گرفته تا رادیولوژی و ارزیابی خطر، به نظر میرسد صنعت مراقبتهای بهداشتی فرصتهای بیشماری برای استفاده از فناوری برای به کارگیری مداخلات دقیقتر، کارآمدتر و مؤثرتر در مراقبت از بیمار دارد.
با توسعه فناوری، بیماران نیازهای بیشتری به پزشک دارند و تعداد داده های موجود همچنان با سرعت نگران کننده ای در حال افزایش است.هوش مصنوعی به موتوری برای ارتقای بهبود مستمر مراقبت های پزشکی تبدیل خواهد شد.
در مقایسه با تجزیه و تحلیل سنتی و فناوری تصمیم گیری بالینی، هوش مصنوعی مزایای بسیاری دارد.هنگامی که الگوریتم یادگیری با داده های آموزشی تعامل داشته باشد، می تواند دقیق تر شود و پزشکان را قادر می سازد تا بینش بی سابقه ای در مورد تشخیص، فرآیند پرستاری، تنوع درمان و نتایج بیمار به دست آورند.
در انجمن جهانی نوآوری پزشکی هوش مصنوعی 2018 (wmif) که توسط Partners Healthcare برگزار شد، محققان پزشکی و متخصصان بالینی در مورد فنآوریها و زمینههای صنعت پزشکی توضیح دادند که احتمالاً تأثیر قابلتوجهی بر پذیرش هوش مصنوعی در آینده خواهد داشت. دهه
Anne kiblanksi، MD، رئیس CO wmif در سال 2018، و Gregg Meyer، MD، مدیر ارشد آکادمیک Partners Healthcare، گفتند که این نوع "براندازی" که در هر منطقه صنعتی آورده می شود، پتانسیل این را دارد که مزایای قابل توجهی برای بیماران به ارمغان بیاورد و گسترده است. پتانسیل موفقیت کسب و کار
با کمک کارشناسانی از شرکای مراقبت های بهداشتی، از جمله دکتر کیت درایر، پروفسور دانشکده پزشکی هاروارد (HMS)، مدیر ارشد علوم داده شرکا، و دکتر کاترین آندرول، مدیر استراتژی تحقیقات و عملیات در بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) ، 12 راه پیشنهاد کرد که هوش مصنوعی خدمات پزشکی و علم را متحول خواهد کرد.
1. وحدت تفکر و ماشین از طریق رابط کامپیوتر مغز
استفاده از رایانه برای برقراری ارتباط ایده جدیدی نیست، اما ایجاد رابط مستقیم بین فناوری و تفکر انسان بدون صفحه کلید، ماوس و نمایشگر یک زمینه تحقیقاتی مرزی است که برای برخی از بیماران کاربرد مهمی دارد.
بیماری ها و آسیب های سیستم عصبی می تواند باعث شود برخی از بیماران توانایی گفتگو، حرکت و تعامل معنادار با دیگران و محیط خود را از دست بدهند.رابط کامپیوتر مغزی (BCI) که توسط هوش مصنوعی پشتیبانی میشود، میتواند تجربیات اولیه را برای بیمارانی که نگران از دست دادن این عملکردها برای همیشه هستند، بازگرداند.
لی هوچبرگ، MD، مدیر مرکز نوروتکنولوژی و توانبخشی اعصاب گفت: "اگر بیمار را در بخش مراقبت های ویژه مغز و اعصاب ببینم که به طور ناگهانی توانایی عمل یا صحبت کردن را از دست می دهد، امیدوارم روز بعد توانایی برقراری ارتباط را به او بازگردانم." بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH).با استفاده از رابط کامپیوتر مغز (BCI) و هوش مصنوعی، میتوان اعصاب مربوط به حرکت دست را فعال کرد و باید بتوانیم بیمار را در طول کل فعالیت حداقل پنج بار با دیگران ارتباط برقرار کنیم، مانند استفاده از فناوریهای ارتباطی فراگیر. به عنوان تبلت یا تلفن همراه."
رابط کامپیوتر مغزی می تواند کیفیت زندگی بیماران مبتلا به اسکلروز جانبی آمیوتروفیک (ALS)، سکته مغزی یا سندرم آترزی و همچنین 500000 بیمار مبتلا به آسیب نخاعی را در سراسر جهان به میزان زیادی بهبود بخشد.
2. توسعه نسل بعدی ابزار تشعشع
تصاویر تابشی به دست آمده توسط تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، اسکنرهای سی تی و اشعه ایکس، دید غیر تهاجمی را به داخل بدن انسان ارائه می دهند.با این حال، بسیاری از روشهای تشخیصی هنوز به نمونههای بافت فیزیکی بهدستآمده از بیوپسی، که خطر عفونت را دارد، تکیه میکنند.
کارشناسان پیشبینی میکنند که در برخی موارد، هوش مصنوعی نسل بعدی ابزارهای رادیولوژی را قادر میسازد تا به اندازه کافی دقیق و دقیق باشند تا جایگزین تقاضا برای نمونههای بافت زنده شود.
الکساندرا گلبی، MD، مدیر جراحی مغز و اعصاب هدایت شده با تصویر در بیمارستان زنان بریگهام (BWh)، گفت: "ما می خواهیم تیم تصویربرداری تشخیصی را با جراحان یا رادیولوژیست های مداخله ای و آسیب شناسان گرد هم بیاوریم، اما برای تیم های مختلف دستیابی به همکاری چالش بزرگی است. اگر میخواهیم رادیولوژی اطلاعاتی را که در حال حاضر از نمونههای بافتی در دسترس است ارائه کند، باید بتوانیم به استانداردهای بسیار نزدیکی دست یابیم تا حقایق اساسی هر پیکسل مشخصی را بدانیم.»
موفقیت در این فرآیند ممکن است پزشکان را قادر سازد تا عملکرد کلی تومور را با دقت بیشتری درک کنند، نه اینکه تصمیمات درمانی بر اساس بخش کوچکی از ویژگی های تومور بدخیم اتخاذ شود.
هوش مصنوعی همچنین میتواند تهاجمی سرطان را بهتر تعریف کند و هدف درمان را بهطور مناسبتری تعیین کند.علاوه بر این، هوش مصنوعی به تحقق "بیوپسی مجازی" و ارتقای نوآوری در زمینه رادیولوژی کمک می کند، که متعهد به استفاده از الگوریتم های مبتنی بر تصویر برای توصیف ویژگی های فنوتیپی و ژنتیکی تومورها است.
3. گسترش خدمات پزشکی در مناطق محروم یا در حال توسعه
فقدان ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی آموزش دیده در کشورهای در حال توسعه، از جمله تکنسین های سونوگرافی و رادیولوژیست ها، شانس استفاده از خدمات پزشکی برای نجات جان بیماران را تا حد زیادی کاهش می دهد.
در این جلسه اشاره شد که تعداد رادیولوژیستهایی که در شش بیمارستان بوستون با خیابان معروف لانگوود کار میکنند، بیشتر از همه بیمارستانهای غرب آفریقا است.
هوش مصنوعی میتواند با بر عهده گرفتن برخی از مسئولیتهای تشخیصی که معمولاً به انسان اختصاص داده میشود، به کاهش تأثیر کمبود شدید پزشکان کمک کند.
به عنوان مثال، یک ابزار تصویربرداری هوش مصنوعی میتواند از اشعه ایکس قفسه سینه برای بررسی علائم سل استفاده کند، معمولاً با همان دقت یک پزشک.این ویژگی را می توان از طریق یک برنامه کاربردی برای ارائه دهندگان در مناطق ضعیف استفاده کرد و نیاز به رادیولوژیست های تشخیصی با تجربه را کاهش داد.
دکتر جایاشری کالپاتی کرامر، دستیار علوم اعصاب و دانشیار رادیولوژی در بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) گفت: "این فناوری پتانسیل زیادی برای بهبود مراقبت های بهداشتی دارد."
با این حال، توسعه دهندگان الگوریتم هوش مصنوعی باید این واقعیت را به دقت در نظر بگیرند که افراد از ملیت ها یا مناطق مختلف ممکن است عوامل فیزیولوژیکی و محیطی منحصر به فردی داشته باشند که می تواند بر عملکرد بیماری تأثیر بگذارد.
او گفت: «برای مثال، جمعیت مبتلا به بیماری در هند ممکن است بسیار متفاوت از جمعیت ایالات متحده باشد.هنگامی که ما این الگوریتم ها را توسعه می دهیم، بسیار مهم است که اطمینان حاصل کنیم که داده ها نشان دهنده بیماری و تنوع جمعیت است.ما نه تنها میتوانیم الگوریتمهایی را بر اساس یک جمعیت واحد توسعه دهیم، بلکه امیدواریم که این الگوریتم بتواند در سایر جمعیتها نیز نقش داشته باشد."
4. کاهش بار استفاده از پرونده الکترونیک سلامت
پرونده الکترونیک سلامت (او) نقش مهمی در سفر دیجیتال صنعت مراقبت های بهداشتی ایفا کرده است، اما این تحول مشکلات متعددی را در رابطه با اضافه بار شناختی، اسناد بی پایان و خستگی کاربر به همراه داشته است.
توسعه دهندگان پرونده الکترونیک سلامت (او) اکنون از هوش مصنوعی برای ایجاد یک رابط بصری تر و خودکارسازی روال هایی که زمان زیادی از کاربر می گیرد، استفاده می کنند.
دکتر آدام لندمن، معاون رئیس جمهور و مدیر ارشد اطلاعات سلامت بریگام، گفت که کاربران بیشتر وقت خود را صرف سه کار می کنند: مستندات بالینی، ورود سفارش، و مرتب کردن صندوق های ورودی.تشخیص گفتار و دیکته می تواند به بهبود پردازش اسناد بالینی کمک کند، اما ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) ممکن است کافی نباشند.
لندمن گفت: «من فکر میکنم شاید لازم باشد جسورتر رفتار کنیم و برخی تغییرات را در نظر بگیریم، مانند استفاده از فیلمبرداری برای درمان بالینی، درست مانند استفاده از دوربینهای پلیس.سپس میتوان از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای فهرستبندی این ویدیوها برای بازیابی در آینده استفاده کرد.درست مانند سیری و الکسا که از دستیارهای هوش مصنوعی در خانه استفاده می کنند، دستیاران مجازی نیز در آینده به بالین بیماران آورده می شوند و به پزشکان اجازه می دهند از هوش تعبیه شده برای وارد کردن دستورات پزشکی استفاده کنند."
هوش مصنوعی همچنین میتواند به رسیدگی به درخواستهای معمولی از صندوقهای ورودی، مانند مکملهای دارویی و اطلاعرسانی نتایج کمک کند.لندمن افزود، ممکن است به اولویت بندی وظایفی که واقعاً به توجه پزشکان نیاز دارند کمک کند و پردازش لیست کارهای خود را برای بیماران آسان تر کند.
5. خطر مقاومت آنتی بیوتیکی
مقاومت آنتی بیوتیکی یک تهدید فزاینده برای انسان است، زیرا استفاده بیش از حد از این داروهای کلیدی می تواند منجر به تکامل ابرباکتری هایی شود که دیگر به درمان پاسخ نمی دهند.باکتری های مقاوم به چند دارو ممکن است باعث آسیب جدی در محیط بیمارستان شود و سالانه ده ها هزار بیمار را از بین ببرد.کلستریدیوم دیفیسیل به تنهایی حدود 5 میلیارد دلار در سال برای سیستم مراقبت های بهداشتی ایالات متحده هزینه دارد و باعث مرگ بیش از 30000 نفر می شود.
داده های EHR به شناسایی الگوهای عفونت و برجسته کردن خطر قبل از شروع علائم در بیمار کمک می کند.استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای هدایت این تحلیلها میتواند دقت آنها را بهبود بخشد و هشدارهای سریعتر و دقیقتری برای ارائهدهندگان مراقبتهای بهداشتی ایجاد کند.
دکتر اریکا شنوی، معاون مدیر کنترل عفونت در بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) گفت: ابزارهای هوش مصنوعی می توانند انتظارات را برای کنترل عفونت و مقاومت آنتی بیوتیکی برآورده کنند.اگر این کار را نکنند، همه شکست خواهند خورد.از آنجایی که بیمارستانها دادههای EHR زیادی دارند، اگر از آنها استفاده کامل نکنند، اگر صنایع هوشمندتر و سریعتر در طراحی کارآزمایی بالینی ایجاد نکنند، و اگر از EHRهایی که این دادهها را ایجاد میکنند استفاده نکنند، با شکست مواجه خواهند شد."
6. ایجاد تجزیه و تحلیل دقیق تر برای تصاویر پاتولوژیک
دکتر جفری گلدن، رئیس بخش آسیب شناسی در بیمارستان زنان بریگام (BWh) و استاد پاتولوژی در HMS، گفت که آسیب شناسان یکی از مهم ترین منابع داده های تشخیصی را برای طیف کاملی از ارائه دهندگان خدمات پزشکی فراهم می کنند.
وی گفت: 70 درصد تصمیمات مراقبت های بهداشتی بر اساس نتایج پاتولوژیک است و بین 70 تا 75 درصد از کل داده های EHR از نتایج پاتولوژیک است.و هر چه نتایج دقیق تر باشد، تشخیص صحیح زودتر انجام می شود.این هدفی است که آسیب شناسی دیجیتال و هوش مصنوعی شانس دستیابی به آن را دارند."
تجزیه و تحلیل سطح پیکسل عمیق در تصاویر دیجیتالی بزرگ، پزشکان را قادر میسازد تا تفاوتهای ظریفی را که ممکن است از چشم انسان دور بماند، تشخیص دهند.
گلدن میگوید: «اکنون به نقطهای رسیدهایم که میتوانیم بهتر ارزیابی کنیم که آیا سرطان به سرعت یا آهسته توسعه مییابد و چگونه میتوان درمان بیماران را براساس الگوریتمها به جای مراحل بالینی یا درجهبندی هیستوپاتولوژیک تغییر داد.»این یک گام بزرگ رو به جلو خواهد بود."
او افزود: "هوش مصنوعی همچنین میتواند با شناسایی ویژگیهای مورد علاقه در اسلایدها قبل از بررسی دادهها توسط پزشکان، بهرهوری را بهبود بخشد. هوش مصنوعی میتواند اسلایدها را فیلتر کند و ما را راهنمایی کند تا محتوای مناسب را ببینیم تا بتوانیم آنچه را مهم است و آنچه را که نیست ارزیابی کنیم. کارایی استفاده از پاتولوژیست ها و افزایش ارزش مطالعه آنها در هر مورد."
هوش را به دستگاه ها و ماشین های پزشکی بیاورید
دستگاههای هوشمند محیطهای مصرفکننده را تسخیر میکنند و دستگاههایی از ویدیوی بیدرنگ در داخل یخچال گرفته تا خودروهایی که حواسپرتی راننده را تشخیص میدهند، ارائه میکنند.
در یک محیط پزشکی، دستگاه های هوشمند برای نظارت بر بیماران در ICU و جاهای دیگر ضروری است.استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش توانایی تشخیص بدتر شدن وضعیت، مانند نشان دادن اینکه سپسیس در حال توسعه است، یا درک عوارض می تواند نتایج را به طور قابل توجهی بهبود بخشد و ممکن است هزینه های درمان را کاهش دهد.
مارک میچالسکی گفت: "زمانی که ما در مورد ادغام داده های مختلف در سراسر سیستم مراقبت های بهداشتی صحبت می کنیم، باید پزشکان ICU را ادغام کنیم و به پزشکان ICU هشدار دهیم تا در اسرع وقت مداخله کنند، و اینکه تجمیع این داده ها کار خوبی نیست که پزشکان انسانی می توانند انجام دهند." ، مدیر اجرایی مرکز علوم داده های بالینی در BWh.قرار دادن الگوریتمهای هوشمند در این دستگاهها، بار شناختی پزشکان را کاهش میدهد و تضمین میکند که بیماران در اسرع وقت درمان میشوند."
8. ترویج ایمونوتراپی برای درمان سرطان
ایمونوتراپی یکی از امیدوارکننده ترین راه ها برای درمان سرطان است.با استفاده از سیستم ایمنی بدن برای حمله به تومورهای بدخیم، بیماران ممکن است بتوانند بر تومورهای سرسخت غلبه کنند.با این حال، تنها تعداد کمی از بیماران به رژیم ایمونوتراپی فعلی پاسخ می دهند و انکولوژیست ها هنوز روش دقیق و قابل اعتمادی برای تعیین اینکه کدام بیماران از این رژیم سود می برند، ندارند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین و توانایی آنها در ترکیب مجموعههای داده بسیار پیچیده ممکن است بتوانند ترکیب ژنی منحصربهفرد افراد را روشن کنند و گزینههای جدیدی را برای درمان هدفمند ارائه دهند.
دکتر لانگ لی، مدیر آسیب شناسی محاسباتی و توسعه فناوری در مرکز تشخیص جامع بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) توضیح می دهد: «اخیراً، هیجان انگیزترین پیشرفت، مهارکننده های ایست بازرسی بوده است که پروتئین های تولید شده توسط سلول های ایمنی خاص را مسدود می کنند.اما ما هنوز همه مشکلات را درک نمی کنیم، که بسیار پیچیده است.ما قطعا به داده های بیمار بیشتری نیاز داریم.این درمان ها نسبتاً جدید هستند، بنابراین بسیاری از بیماران در واقع آنها را مصرف نمی کنند.بنابراین، چه نیاز به ادغام دادهها در یک سازمان یا در بین چندین سازمان داشته باشیم، این یک عامل کلیدی در افزایش تعداد بیماران برای هدایت فرآیند مدلسازی خواهد بود."
9. سوابق الکترونیکی سلامت را به پیش بینی خطرات قابل اعتماد تبدیل کنید
پرونده الکترونیک سلامت (او) گنجینه ای از داده های بیمار است، اما یک چالش همیشگی برای ارائه دهندگان و توسعه دهندگان برای استخراج و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات به روشی دقیق، به موقع و قابل اعتماد است.
مشکلات کیفیت و یکپارچگی داده، همراه با سردرگمی فرمت داده، ورودی ساختاریافته و بدون ساختار و سوابق ناقص، درک دقیق نحوه انجام طبقه بندی ریسک معنی دار، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و پشتیبانی تصمیم بالینی را برای افراد دشوار می کند.
دکتر زیاد OBERMEYER، استادیار پزشکی اورژانس در بیمارستان زنان بریگهام (BWh) و استادیار دانشکده پزشکی هاروارد (HMS)، گفت: "کار سختی برای ادغام داده ها در یک مکان وجود دارد. اما مشکل دیگر درک این موضوع است. افرادی که هنگام پیشبینی بیماری در پرونده الکترونیک سلامت (او) چه چیزی دریافت میکنند. خود را سکته کرد."
وی ادامه داد: "به نظر می رسد تکیه بر نتایج MRI مجموعه داده های خاص تری را ارائه می دهد. اما اکنون باید به این فکر کنیم که چه کسی می تواند هزینه MRI را بپردازد؟ بنابراین پیش بینی نهایی نتیجه مورد انتظار نیست."
تجزیه و تحلیل NMR بسیاری از ابزارهای رتبهبندی ریسک و طبقهبندی موفقیتآمیز را ایجاد کرده است، به ویژه زمانی که محققان از تکنیکهای یادگیری عمیق برای شناسایی ارتباطات جدید بین مجموعههای دادههای به ظاهر نامرتبط استفاده میکنند.
با این حال، OBERMEYER معتقد است که اطمینان از اینکه این الگوریتمها سوگیریهای پنهان در دادهها را شناسایی نمیکنند، برای استقرار ابزارهایی که واقعاً میتوانند مراقبت بالینی را بهبود بخشند، بسیار مهم است.
او گفت: "بزرگترین چالش این است که مطمئن شویم قبل از باز کردن جعبه سیاه و بررسی نحوه پیش بینی دقیقاً می دانیم چه چیزی را پیش بینی کرده ایم."
10. نظارت بر وضعیت سلامت از طریق وسایل پوشیدنی و وسایل شخصی
تقریباً همه مصرفکنندگان اکنون میتوانند از حسگرها برای جمعآوری اطلاعات در مورد ارزش سلامتی استفاده کنند.از تلفنهای هوشمند با ردیاب مرحلهای گرفته تا دستگاههای پوشیدنی که ضربان قلب را در تمام طول روز ردیابی میکنند، میتوان در هر زمانی دادههای مرتبط با سلامتی بیشتری تولید کرد.
جمع آوری و تجزیه و تحلیل این داده ها و تکمیل اطلاعات ارائه شده توسط بیماران از طریق برنامه های کاربردی و سایر دستگاه های نظارتی خانگی می تواند چشم اندازی منحصر به فرد برای سلامت افراد و جمعیت ارائه دهد.
هوش مصنوعی نقش مهمی در استخراج بینش عملی از این پایگاه داده بزرگ و متنوع خواهد داشت.
اما دکتر عمر آرنوت، جراح مغز و اعصاب در بیمارستان زنان بریگهام (BWh)، مدیر CO در مرکز نتایج علوم اعصاب محاسباتی، گفت که ممکن است برای کمک به بیماران برای سازگاری با این دادههای نظارتی صمیمی و مداوم، کار بیشتری لازم باشد.
او گفت: «ما قبلاً برای پردازش دادههای دیجیتال کاملاً آزاد بودیم.اما با رخ دادن نشت دادهها در تجزیه و تحلیل کمبریج و فیسبوک، مردم بیشتر و بیشتر در مورد اینکه چه کسی چه دادههایی را به اشتراک میگذارند محتاط خواهند بود."
او اضافه کرد که بیماران بیشتر از شرکت های بزرگی مانند فیس بوک به پزشکان خود اعتماد دارند، که می تواند به کاهش ناراحتی ناشی از ارائه داده ها برای برنامه های تحقیقاتی در مقیاس بزرگ کمک کند.
آرنوت گفت: «احتمالاً دادههای پوشیدنی تأثیر قابلتوجهی خواهند داشت، زیرا توجه افراد بسیار تصادفی است و دادههای جمعآوریشده بسیار خشن است».با جمعآوری مداوم دادههای گرانول، دادهها به احتمال زیاد به پزشکان کمک میکنند تا از بیماران مراقبت بهتری داشته باشند."
11. تلفن های هوشمند را به یک ابزار تشخیصی قدرتمند تبدیل کنید
کارشناسان بر این باورند که تصاویر بهدستآمده از تلفنهای هوشمند و سایر منابع سطح مصرفکننده، با ادامه استفاده از عملکردهای قدرتمند دستگاههای قابل حمل، به مکمل مهمی برای تصویربرداری با کیفیت بالینی، بهویژه در مناطق محروم یا کشورهای در حال توسعه تبدیل خواهند شد.
کیفیت دوربین موبایل هر سال در حال بهبود است و می تواند تصاویری تولید کند که می تواند برای تجزیه و تحلیل الگوریتم هوش مصنوعی استفاده شود.درماتولوژی و چشم پزشکی از اولین ذینفعان این گرایش هستند.
محققان بریتانیایی حتی ابزاری برای شناسایی بیماری های رشدی با تجزیه و تحلیل تصاویر صورت کودکان ساخته اند.این الگوریتم میتواند ویژگیهای مجزا مانند خط فک پایین کودکان، وضعیت چشمها و بینی و سایر ویژگیهایی را که ممکن است نشان دهنده ناهنجاریهای صورت باشد، تشخیص دهد.در حال حاضر، این ابزار می تواند تصاویر رایج با بیش از 90 بیماری را برای ارائه پشتیبانی تصمیم گیری بالینی مطابقت دهد.
دکتر هادی شفیعی، مدیر آزمایشگاه میکرو / نانو پزشکی و سلامت دیجیتال در بیمارستان زنان بریگهام (BWh)، گفت: "بیشتر افراد به تلفن های همراه قدرتمند با سنسورهای مختلف مجهز هستند. این یک فرصت عالی برای ما است. تقریباً همه بازیگران صنعت شروع به ساختن نرم افزار و سخت افزار Ai در دستگاه های خود کرده اند.این تصادفی نیست.در دنیای دیجیتال ما روزانه بیش از 2.5 میلیون ترابایت داده تولید می شود.در زمینه تلفن های همراه، سازندگان معتقدند که می توانند از این مورد استفاده کنند. دادههای هوش مصنوعی برای ارائه خدمات شخصیتر، سریعتر و هوشمندتر.»
استفاده از تلفنهای هوشمند برای جمعآوری تصاویر چشمهای بیماران، ضایعات پوستی، زخمها، عفونتها، داروها یا سایر موضوعات ممکن است به رفع کمبود متخصص در مناطق محروم کمک کند و در عین حال زمان تشخیص برخی از شکایات را کاهش دهد.
شفیعی خاطرنشان کرد: ممکن است در آینده اتفاقات مهمی رخ دهد و ما می توانیم از این فرصت برای حل برخی از مشکلات مهم مدیریت بیماری در بخش مراقبت استفاده کنیم.
12. تصمیم گیری بالینی نوآورانه با هوش مصنوعی
همانطور که صنعت مراقبت های بهداشتی به خدمات مبتنی بر هزینه روی می آورد، به طور فزاینده ای از مراقبت های بهداشتی غیرفعال دور می شود.پیشگیری قبل از بیماری مزمن، حوادث حاد بیماری و وخامت ناگهانی هدف هر ارائه دهنده است و ساختار جبران در نهایت به آنها اجازه می دهد تا فرآیندهایی را توسعه دهند که می توانند به مداخله فعال و پیش بینی کننده دست یابند.
هوش مصنوعی بسیاری از فناوریهای اساسی را برای این تکامل، با پشتیبانی از تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده و ابزارهای پشتیبانی تصمیمگیری بالینی، برای حل مشکلات قبل از اینکه ارائهدهندگان نیاز به اقدام را درک کنند، فراهم میکند.هوش مصنوعی میتواند هشدار اولیه برای صرع یا سپسیس، که معمولاً به تجزیه و تحلیل عمیق مجموعه دادههای بسیار پیچیده نیاز دارد، ارائه دهد.
براندون وستور، MD، مدیر دادههای بالینی در بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH)، گفت که یادگیری ماشینی همچنین میتواند به حمایت از ارائه مراقبتهای مداوم برای بیماران بدحال، مانند کسانی که پس از ایست قلبی در کما هستند، کمک کند.
وی تصریح کرد: در شرایط عادی پزشکان باید داده های EEG این بیماران را بررسی کنند.این فرآیند زمان بر و ذهنی است و نتایج ممکن است با مهارت و تجربه پزشکان متفاوت باشد.
وی گفت: در این بیماران روند ممکن است کند باشد.گاهی اوقات وقتی پزشکان می خواهند ببینند که آیا فردی در حال بهبودی است یا خیر، ممکن است هر 10 ثانیه یک بار به داده های نظارت شده نگاه کنند.با این حال، برای دیدن اینکه آیا از 10 ثانیه دادههای جمعآوریشده در 24 ساعت تغییر کرده است یا خیر، مانند این است که ببینید آیا مو در این مدت رشد کرده است یا خیر.با این حال، اگر از الگوریتمهای هوش مصنوعی و مقادیر زیاد دادههای بسیاری از بیماران استفاده شود، تطبیق آنچه مردم با الگوهای بلندمدت میبینند آسانتر میشود و ممکن است برخی پیشرفتهای ظریف پیدا شود که بر تصمیمگیری پزشکان در پرستاری تأثیر میگذارد. ."
استفاده از فناوری هوش مصنوعی برای پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی، امتیازدهی ریسک و هشدار اولیه یکی از امیدوارکننده ترین زمینه های توسعه این روش تجزیه و تحلیل داده انقلابی است.
با ارائه نیرو برای نسل جدیدی از ابزارها و سیستم ها، پزشکان می توانند تفاوت های ظریف بیماری را بهتر درک کنند، خدمات پرستاری را به طور موثرتری ارائه دهند و مشکلات را از قبل حل کنند.هوش مصنوعی آغازگر دوره جدیدی از بهبود کیفیت درمان بالینی خواهد بود و پیشرفت های هیجان انگیزی در مراقبت از بیمار ایجاد می کند.
زمان ارسال: اوت-06-2021