Жасалма интеллект саламаттыкты сактоо тармагында трансформациялык күчкө айланаары күтүлүүдө.Ошентип, дарыгерлер жана бейтаптар AI башкарган куралдардын таасиринен кандай пайда алышат?
Бүгүнкү саламаттыкты сактоо тармагы абдан жетилген жана кээ бир олуттуу өзгөрүүлөрдү жасай алат.Өнөкөт оорулардан жана рактан радиологияга жана тобокелдиктерди баалоого чейин, саламаттыкты сактоо тармагында бейтаптарды тейлөөдө так, натыйжалуу жана эффективдүү кийлигишүүлөрдү колдонуу үчүн технологияларды колдонуу үчүн сансыз мүмкүнчүлүктөр бар окшойт.
Технологиянын өнүгүшү менен бейтаптар дарыгерлерге болгон талаптарды жогорулатып, колдо болгон маалыматтардын саны коркунучтуу темп менен өсүүдө.Жасалма интеллект медициналык жардамды үзгүлтүксүз жакшыртууга көмөктөшүүчү кыймылдаткыч болуп калат.
Салттуу анализ жана клиникалык чечимдерди кабыл алуу технологиясы менен салыштырганда, жасалма интеллект көптөгөн артыкчылыктарга ээ.Окутуу алгоритми окуу маалыматтары менен өз ара аракеттенгенде, ал так болуп, дарыгерлерге диагноз, медайымдык процесс, дарылоонун өзгөрүлмөлүүлүгү жана пациенттин натыйжалары боюнча болуп көрбөгөндөй түшүнүк алууга мүмкүндүк берет.
Partners Healthcare тарабынан өткөрүлгөн 2018-жылы Бүткүл дүйнөлүк жасалма интеллект медициналык инновация форумунда (wmif) медициналык изилдөөчүлөр жана клиникалык эксперттер кийинки жылы жасалма интеллекттин кабыл алынышына олуттуу таасир тийгизе турган медициналык өнөр жайдын технологиялары жана тармактары боюнча иштеп чыгышты. он жылдык.
Энн кибланкси, MD, 2018-жылы wmif компаниясынын төрагасы жана Грегг Майер, MD, Partners Healthcare компаниясынын башкы академиялык кызматкери, ар бир тармакка келтирилген мындай "диверсиянын" бейтаптарга олуттуу пайда алып келе турган потенциалы бар экенин айтышты. бизнестин ийгилик потенциалы.
Саламаттыкты сактоо боюнча өнөктөштөрдүн эксперттеринин, анын ичинде Гарвард медициналык мектебинин (HMS) профессору, өнөктөштөрдүн маалымат илиминин башкы адиси доктор Кейт Дрейер жана Массачусетс жалпы ооруканасынын (MGH) изилдөө стратегиясы жана операцияларынын директору доктор Кэтрин Андреолдун жардамы менен. , AI медициналык кызматтарды жана илимди революция кыла турган 12 жолду сунуштады.
1.Мээнин компьютер интерфейси аркылуу ой жүгүртүүнү жана машинаны бириктирүү
Компьютерди баарлашуу үчүн колдонуу жаңы идея эмес, бирок клавиатура, чычкан жана дисплейсиз технология менен адамдын ой жүгүртүүсү ортосунда түз интерфейсти түзүү, кээ бир пациенттер үчүн маанилүү колдонууга ээ болгон чек ара изилдөө тармагы болуп саналат.
Нерв системасынын оорулары жана травма кээ бир бейтаптар башка жана алардын айлана-чөйрөсү менен мазмундуу сүйлөшүү, кыймыл жана өз ара аракеттенүү жөндөмүн жоготуп коюшу мүмкүн.Жасалма интеллект тарабынан колдоого алынган мээ компьютер интерфейси (BCI) бул функцияларды түбөлүккө жоготуп алуудан чочулаган бейтаптар үчүн ошол негизги тажрыйбаларды калыбына келтире алат.
"Эгер мен неврологиянын реанимация бөлүмүндө күтүлбөгөн жерден кыймылдай албай же сүйлөй албай калган бейтапты көрсөм, мен анын сүйлөшүү жөндөмүн эртеси калыбына келтирем деп үмүттөнөм" деди Лей Хочберг, MD, нейротехнологиялар жана нейрореабилитация борборунун директору. Массачусетс жалпы ооруканасы (MGH).Мээнин компьютердик интерфейсин (BCI) жана жасалма интеллектти колдонуу менен биз колдун кыймылына байланыштуу нервдерди активдештире алабыз жана биз бейтаптын бардык иш-аракетинин ичинде башкалар менен кеминде беш жолу баарлаша алышыбыз керек. планшеттер же уюлдук телефондор сыяктуу."
Мээнин компьютер интерфейси амиотрофиялык каптал склерозу (ALS), инсульт же атрезия синдрому менен ооруган бейтаптардын, ошондой эле жыл сайын дүйнө жүзү боюнча 500000 жүлүн жаракаты менен ооруган бейтаптардын жашоо сапатын бир топ жакшыртат.
2.Радиация куралдарынын кийинки муунун иштеп чыгуу
Магниттик-резонанстык томография (МРТ), КТ сканерлери жана рентген нурлары аркылуу алынган радиациялык сүрөттөр адамдын денесинин ички бөлүгүн инвазивдүү эмес көрүүнү камсыз кылат.Бирок, көптөгөн диагностикалык жол-жоболор дагы эле жугуштуу коркунучу бар биопсия менен алынган физикалык кыртыш үлгүлөрүнө таянышат.
Эксперттердин болжолунда, кээ бир учурларда, жасалма интеллект радиология куралдарынын кийинки муунуна тирүү кыртыш үлгүлөрүнө болгон суроо-талапты алмаштыруу үчүн жетиштүү так жана деталдуу болууга мүмкүндүк берет.
Александра Голби, MD, Бригам аялдар ооруканасынын (BWh) имиджге негизделген нейрохирургиянын директору, "биз диагностикалык сүрөт тобун хирургдар же интервенциялык рентгенологдор жана патологдор менен бирге алып келүүнү каалайбыз, бирок бул ар кандай командалар үчүн кызматташууга жетишүү үчүн чоң көйгөй. жана максаттардын ырааттуулугу. Эгерде биз радиология учурда кыртыш үлгүлөрүнөн жеткиликтүү маалыматты камсыз кылышын кааласак, анда кандайдыр бир пикселдин негизги фактыларын билүү үчүн абдан жакын стандарттарга жетишибиз керек.
Бул процесстеги ийгилик клиниктерге залалдуу шишиктин атрибуттарынын бир аз бөлүгүнүн негизинде дарылоо чечимин кабыл алуунун ордуна, шишиктин жалпы көрсөткүчтөрүн так түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
AI ошондой эле рактын инвазивдүүлүгүн жакшыраак аныктап, дарылоонун максатын туурараак аныктай алат.Мындан тышкары, жасалма интеллект "виртуалдык биопсияны" ишке ашырууга жана шишиктердин фенотиптик жана генетикалык мүнөздөмөлөрүн мүнөздөө үчүн сүрөткө негизделген алгоритмдерди колдонууга умтулган радиология тармагындагы инновацияларды жайылтууга жардам берет.
3.Төмөнкү же өнүгүп келе жаткан аймактарда медициналык кызматтарды кеңейтүү
Өнүгүп келе жаткан өлкөлөрдө окутулган медициналык кызматкерлердин, анын ичинде УЗИ боюнча техниктердин жана радиологдордун жетишсиздиги бейтаптардын өмүрүн сактап калуу үчүн медициналык кызматтарды колдонуу мүмкүнчүлүгүн кыйла азайтат.
Жолугушууда белгилүү Лонгвуд авенюсу менен Бостондогу алты ооруканада Батыш Африкадагы бардык ооруканаларга караганда көбүрөөк радиологдор иштегени белгиленди.
Жасалма интеллект, адатта, адамдарга жүктөлгөн диагностикалык милдеттердин айрымдарын өз мойнуна алуу менен клиниктердин критикалык жетишсиздигинин таасирин азайтууга жардам берет.
Мисалы, AI сүрөттөө куралы кургак учуктун белгилерин, адатта, дарыгердикиндей тактык менен текшерүү үчүн көкүрөк рентген нурларын колдоно алат.Бул өзгөчөлүктү ресурстун начар аймактарындагы провайдерлер үчүн тиркеме аркылуу колдонууга болот, бул тажрыйбалуу диагностикалык радиологдорго болгон муктаждыкты азайтат.
Доктор Жаяшри Калпати Крамер, Массачусетс жалпы ооруканасынын (MGH) неврология боюнча ассистенти жана радиологиянын доценти: "Бул технология саламаттыкты сактоону жакшыртуу үчүн чоң потенциалга ээ" деди.
Бирок, AI алгоритмин иштеп чыгуучулар ар кандай улуттагы же аймактардагы адамдар оорунун натыйжалуулугуна таасир этиши мүмкүн болгон уникалдуу физиологиялык жана экологиялык факторлорго ээ болушу мүмкүн экенин кылдаттык менен карап чыгышы керек.
"Мисалы, Индияда оорудан жапа чеккен калктын саны Кошмо Штаттардагыдан такыр башкача болушу мүмкүн" деди ал.Биз бул алгоритмдерди иштеп жатканда, бул маалыматтар оорунун презентациясын жана калктын ар түрдүүлүгүн билдирет камсыз кылуу үчүн абдан маанилүү болуп саналат.Биз бир гана популяциянын негизинде алгоритмдерди иштеп чыкпастан, ал башка популяцияларда да роль ойной алат деп үмүттөнөбүз."
4. Электрондук ден соолук жазууларын колдонуу жүгүн азайтуу
Электрондук ден соолук рекорду (анын) саламаттыкты сактоо тармагынын санариптик саякатында маанилүү ролду ойногон, бирок бул трансформация когнитивдик ашыкча жүктөө, чексиз документтер жана колдонуучунун чарчоосуна байланыштуу көптөгөн көйгөйлөрдү алып келди.
Электрондук ден соолук рекордун (анын) иштеп чыгуучулары азыр жасалма интеллектти колдонуунун интуитивдик интерфейсин түзүү жана колдонуучунун көп убактысын талап кылган процедураларды автоматташтыруу үчүн колдонушат.
Бригамдын ден соолугунун вице-президенти жана башкы маалымат кызматкери доктор Адам Лэндман колдонуучулардын көп убактысын үч тапшырмага жумшашат: клиникалык документация, буйрутма киргизүү жана келген кутуларды сорттоо.Кепти таануу жана диктант клиникалык документтерди иштетүүнү жакшыртууга жардам берет, бирок табигый тилди иштетүү (NLP) куралдары жетишсиз болушу мүмкүн.
"Менин оюмча, тайманбастык менен кээ бир өзгөрүүлөрдү, мисалы, полиция камераларын тагынгандай эле, клиникалык дарылоо үчүн видео жазууну колдонуу сыяктуу өзгөртүүлөрдү эске алуу керек" деди Лэндман.Жасалма интеллект жана машинаны үйрөнүү бул видеолорду келечекте издөө үчүн индекстөө үчүн колдонулушу мүмкүн.Үйдө жасалма интеллект жардамчыларын колдонгон Siri жана Alexa сыяктуу, виртуалдык жардамчылар келечекте бейтаптардын керебетине алынып келинет, бул клиниктерге медициналык буйруктарды киргизүү үчүн кыстарылган интеллектти колдонууга мүмкүндүк берет."
AI ошондой эле дары-дармектик кошумчалар жана натыйжалар жөнүндө кабарлоо сыяктуу келген кутулардан күнүмдүк суроо-талаптарды чечүүгө жардам берет.Ошондой эле, бул чындап эле клиниктердин көңүлүн талап кылган милдеттерди биринчи орунга коюуга жардам берип, бейтаптарга эмне кылуу тизмесин иштеп чыгууну жеңилдетет, деп кошумчалады Лэндман.
5.Антибиотиктерге туруктуулук коркунучу
Антибиотиктерге туруштук берүү адамдар үчүн өсүп бара жаткан коркунуч болуп саналат, анткени бул негизги дарыларды ашыкча колдонуу дарылоого жооп бербеген супербактериялардын эволюциясына алып келиши мүмкүн.Көп дарыга туруктуу бактериялар жыл сайын он миңдеген бейтаптарды өлтүрүп, оорукананын чөйрөсүнө олуттуу зыян келтириши мүмкүн.Clostridium difficile гана АКШнын саламаттыкты сактоо системасына жылына 5 миллиард долларга жакын чыгым келтирет жана 30 000ден ашык адамдын өлүмүнө себеп болот.
EHR маалыматтары инфекциянын схемаларын аныктоого жана оорулуунун белгилерин көрсөтө баштаганга чейин тобокелдикти баса белгилөөгө жардам берет.Бул анализдерди жүргүзүү үчүн машина үйрөнүү жана жасалма интеллект куралдарын колдонуу алардын тактыгын жакшыртат жана медициналык кызматкерлер үчүн тезирээк жана так эскертүүлөрдү түзө алат.
"Жасалма интеллект куралдары инфекцияны көзөмөлдөө жана антибиотиктерге туруктуулук боюнча күтүүлөргө жооп бере алат" деди Массачусетс жалпы ооруканасынын (MGH) инфекциялык көзөмөл боюнча директорунун орун басары доктор Эрика Шеной.Эгерде алар жок болсо, анда баары ийгиликсиз болот.Ооруканаларда EHR маалыматтары көп болгондуктан, эгер алар аларды толук пайдаланбаса, клиникалык сыноолорду долбоорлоодо акылдуу жана ылдамыраак тармактарды түзбөсө жана бул маалыматтарды түзгөн EHRлерди колдонбосо, алар ийгиликсиздикке дуушар болушат."
6.Create патологиялык сүрөттөр үчүн так талдоо
Бригам аялдар ооруканасынын (BWh) патология бөлүмүнүн башчысы жана HMSтин патология профессору, доктор Джеффри Голден, патологдор медициналык кызмат көрсөтүүчүлөрдүн толук спектри үчүн диагностикалык маалыматтардын эң маанилүү булактарынын бири экенин айтты.
"Саламаттыкты сактоо боюнча чечимдердин 70% патологиялык натыйжаларга негизделген жана EHRдеги бардык маалыматтардын 70% дан 75% га чейин патологиялык натыйжалардан келип чыгат" деди ал.Ал эми жыйынтыгы канчалык так болсо, туура диагноз ошончолук эрте коюлат.Бул санариптик патология жана жасалма интеллект жетүү мүмкүнчүлүгү бар максат."
Чоң санариптик сүрөттөрдө пиксел деңгээлин терең талдоо дарыгерлерге адамдын көзүнө көрүнбөгөн тымызын айырмачылыктарды таанууга мүмкүндүк берет.
"Биз азыр рак тез же жай өрчүйбү, ошондой эле бейтаптарды дарылоону клиникалык стадияларга же гистопатологиялык баалоого караганда алгоритмдердин негизинде кантип өзгөртүү керектигин жакшыраак баалай турган чекке жеттик" деди Голден.Бул алдыга чоң кадам болот."
Ал кошумчалагандай, "AI ошондой эле клиникалар маалыматтарды карап чыгуудан мурун слайддарга болгон кызыгуунун өзгөчөлүктөрүн аныктоо менен өндүрүмдүүлүктү жогорулата алат. AI слайддар аркылуу чыпкалап, эмне маанилүү жана эмне маанилүү эмес экенин баалай алышыбыз үчүн бизге туура мазмунду көрүүгө жетектейт. Бул жакшыртат. патологдорду колдонуунун натыйжалуулугун жана ар бир ишти изилдөөнүн баалуулугун жогорулатат.
Медициналык аппараттарга жана машиналарга чалгындоого алып келиңиз
Акылдуу түзмөктөр керектөөчү чөйрөнү ээлеп, муздаткычтын ичиндеги реалдуу убакыттагы видеодон тартып айдоочулардын алаксыганын аныктаган унааларга чейин түзмөктөрдү камсыз кылууда.
Медициналык чөйрөдө акылдуу аппараттар ICU жана башка жерлердеги бейтаптарды көзөмөлдөө үчүн абдан маанилүү.Жасалма интеллектти колдонуу абалынын начарлашын аныктоо жөндөмүн жогорулатуу үчүн, мисалы, сепсис өнүгүп жатканын көрсөтүү же татаалдашууларды кабыл алуу натыйжаларды кыйла жакшыртат жана дарылоого кеткен чыгымдарды азайтышы мүмкүн.
"Биз саламаттыкты сактоо тутумуна ар кандай маалыматтарды интеграциялоо жөнүндө сөз кылганда, биз ICU дарыгерлерин мүмкүн болушунча эртерээк кийлигишүү үчүн интеграциялап, эскертишибиз керек жана бул маалыматтарды топтоо адамдын дарыгерлери жасай ала турган жакшы нерсе эмес" деди Марк Михальски , BWh клиникалык маалыматтар илим борборунун аткаруучу директору.Бул аппараттарга акылдуу алгоритмдерди киргизүү дарыгерлердин когнитивдик жүгүн азайтып, бейтаптарды мүмкүн болушунча тез арада дарылоону камсыздайт."
8.promoting иммунотерапия ракты дарылоо үчүн
Иммунотерапия ракты дарылоонун эң келечектүү ыкмаларынын бири болуп саналат.Залалдуу шишиктерге каршы организмдин өзүнүн иммундук системасын колдонуу менен бейтаптар өжөр шишиктерди жеңе алышат.Бирок, бир нече гана бейтаптар учурдагы иммунотерапия режимине жооп берет, ал эми онкологдор дагы эле режимден кайсы бейтаптарга пайда алып келерин аныктоонун так жана ишенимдүү ыкмасына ээ эмес.
Машина үйрөнүү алгоритмдери жана алардын өтө татаал маалымат топтомдорун синтездөө жөндөмү инсандардын уникалдуу ген курамын түшүндүрүп, максаттуу терапиянын жаңы варианттарын камсыздай алат.
Массачусетс жалпы ооруканасынын (MGH) комплекстүү диагностикалык борборунун эсептөө патологиясы жана технологияларын өнүктүрүү боюнча директору доктор Лонг Ле: "Жакында эң кызыктуу өнүгүү белгилүү бир иммундук клеткалар тарабынан өндүрүлгөн протеиндерди бөгөттөөчү текшерүү пунктунун ингибиторлору болду" деп түшүндүрөт.Бирок биз дагы эле бардык көйгөйлөрдү түшүнө элекпиз, бул абдан татаал.Бизге, албетте, көбүрөөк чыдамдуу маалыматтар керек.Бул дарылоо салыштырмалуу жаңы, ошондуктан көп бейтаптар аларды кабыл алышпайт.Ошондуктан, биз бир уюмдун ичинде же бир нече уюмдар боюнча маалыматтарды бириктирүү керекпи, бул моделдөө жараянын башкаруу үчүн бейтаптардын санын көбөйтүү үчүн негизги фактор болуп калат."
9.Turn электрондук ден соолук жазуулары ишенимдүү тобокелдикти алдын ала
Электрондук ден соолук картасы (анын) пациенттердин маалыматтарынын кенчи, бирок бул провайдерлер жана иштеп чыгуучулар үчүн чоң көлөмдөгү маалыматты так, өз убагында жана ишенимдүү түрдө алуу жана талдоо үчүн туруктуу көйгөй.
Берилиштердин сапаты жана бүтүндүгүнүн көйгөйлөрү, маалымат форматынын башаламандыгы, структураланган жана структураланбаган киргизүү жана толук эмес жазуулар менен бирге адамдарга тобокелдиктин стратификациясын, болжолдуу анализин жана клиникалык чечимдерди колдоону так түшүнүүнү кыйындатат.
Доктор Зиад ОБЕРМЕЙЕР, Бригам аялдар ооруканасынын (BWh) тез жардам медицинасынын ассистенти жана Гарвард медициналык мектебинин (HMS) ассистенти: "Маалыматтарды бир жерге интеграциялоо үчүн бир топ кыйын иш бар. Бирок дагы бир көйгөй - түшүнүү. Электрондук ден соолук китебинде (анын) ооруну болжолдогондо адамдар эмнеге ээ болушат? Адамдар жасалма интеллект алгоритмдери депрессияны же инсультту алдын ала айта аларын угушу мүмкүн, бирок алар чындыгында инсульттун баасынын көбөйүшүн болжолдоп жатканын билишет. өзү инсульт."
Ал мындай деп улантты: "MRI натыйжаларына таянуу конкреттүү маалымат топтомун камсыз кылат окшойт. Бирок азыр биз MRI ким көтөрө ала турганы жөнүндө ойлонушубуз керек? Ошентип, акыркы божомол күтүлгөн натыйжа эмес. "
ЯМР анализи көптөгөн ийгиликтүү тобокелдиктерди баалоо жана стратификация куралдарын жаратты, айрыкча изилдөөчүлөр бири-бирине байланышпагандай көрүнгөн маалымат топтомдорунун ортосундагы жаңы байланыштарды аныктоо үчүн терең үйрөнүү ыкмаларын колдонгондо.
Бирок, OBERMEYER бул алгоритмдердин маалыматтарда жашырылган тенденцияларды аныктап албашын камсыз кылуу клиникалык жардамды чындап жакшырта турган куралдарды колдонуу үчүн өтө маанилүү деп эсептейт.
"Эң чоң кыйынчылык - кара кутуну ачып, кантип алдын ала болорун карап баштоодон мурун эмнени алдын ала айтканыбызды так билүү" деди ал.
10. Мониторинг ден соолук абалын кийип жүрүүчү аппараттар жана жеке аппараттар аркылуу
Дээрлик бардык керектөөчүлөр азыр ден-соолук баалуулугу жөнүндө маалыматтарды чогултуу үчүн сенсорлорду колдоно алышат.Кадам трекери бар смартфондордон баштап, жүрөктүн кагышын күнү бою көзөмөлдөгөн тагынуучу аппараттарга чейин ден-соолукка байланыштуу көбүрөөк маалыматтарды каалаган убакта түзсө болот.
Бул маалыматтарды чогултуу жана талдоо жана тиркемелер жана башка үй мониторинг түзмөктөр аркылуу бейтаптар тарабынан берилген маалыматтарды толуктоо жеке жана элдин ден соолугу үчүн уникалдуу перспективаны камсыз кыла алат.
AI бул чоң жана ар түрдүү маалымат базасынан иш жүзүндөгү түшүнүктөрдү алууда маанилүү ролду ойнойт.
Бирок Бригам аялдар ооруканасынын (BWh) нейрохирургу доктор Омар Арнут, эсептөө нейробиология борборунун директору, бейтаптарга бул жакын, үзгүлтүксүз мониторинг маалыматтарына көнүүгө жардам берүү үчүн кошумча жумуш талап кылынышы мүмкүн деди.
"Биз мурда санариптик маалыматтарды иштетүүдө эркин болчубуз" деди ал.Бирок Кембридж аналитикасында жана Фейсбукта маалыматтар агып кеткендиктен, адамдар ким менен бөлүшө тургандыгы жөнүндө көбүрөөк этият болушат."
Бейтаптар Facebook сыяктуу ири компанияларга караганда өз дарыгерлерине көбүрөөк ишенишет, деп кошумчалады ал, бул масштабдуу изилдөө программалары үчүн маалыматтарды берүү ыңгайсыздыгын жеңилдетүүгө жардам берет.
"Адамдардын көңүлү кокустан жана чогултулган маалыматтар өтө одоно болгондуктан, тагынуучу маалыматтар олуттуу таасирин тийгизиши мүмкүн" деди Арноут.Дайыма майдаланган маалыматтарды чогултуу менен, маалыматтар дарыгерлерге бейтаптарга жакшыраак кам көрүүгө жардам берет."
11.акылдуу телефондорду күчтүү диагностикалык куралга айлантыңыз
Эксперттердин ишениминде, смартфондордон жана башка керектөөчү деңгээлдеги ресурстардан алынган сүрөттөр портативдик аппараттардын күчтүү функцияларын колдонууну улантуу менен, өзгөчө тейлөө аз аймактарда же өнүгүп келе жаткан өлкөлөрдө клиникалык сапаттагы сүрөттөө үчүн маанилүү кошумча болуп калат.
Мобилдик камеранын сапаты жыл сайын жакшырып баратат жана ал AI алгоритмин талдоо үчүн колдонула турган сүрөттөрдү түзө алат.Дерматология жана офтальмология бул тенденциянын алгачкы бенефициарлары болуп саналат.
Британ окумуштуулары алтургай балдардын беттеринин сүрөттөрүн анализдөө аркылуу өнүгүү ооруларын аныктоочу куралды иштеп чыгышкан.Алгоритм балдардын манбула сызыгы, көздүн жана мурундун абалы сыяктуу дискреттик өзгөчөлүктөрдү жана беттин аномалиясын көрсөткөн башка атрибуттарды таба алат.Азыркы учурда, курал клиникалык чечимдерди колдоо үчүн 90дон ашык оорулар менен жалпы сүрөттөрдү дал келет.
Бригам аялдар ооруканасынын (BWh) микро/нано медицина жана санарип ден соолук лабораториясынын директору доктор Хади Шафии мындай деди: "Көпчүлүк адамдар ар кандай сенсорлор орнотулган күчтүү уюлдук телефондор менен жабдылган. Бул биз үчүн эң сонун мүмкүнчүлүк. Дээрлик баары өнөр жай оюнчулары өздөрүнүн түзмөктөрүндө Ai программалык жана аппараттык жабдыктарын кура башташты. Бул кокустук эмес. Биздин санариптик дүйнөдө күн сайын 2,5 миллион терабайттан ашык маалымат түзүлөт. Уюлдук телефондор тармагында өндүрүүчүлөр муну колдоно алышат деп эсептешет. жекелештирилген, тезирээк жана акылдуу кызматтарды көрсөтүү үчүн жасалма интеллект үчүн маалыматтар.
Оорулуулардын көзүнүн, терисинин жарааттарынын, жараларынын, инфекцияларынын, дары-дармектеринин же башка предметтердин сүрөттөрүн чогултуу үчүн смарт телефондорду колдонуу айрым даттанууларга диагностика жүргүзүү убактысын кыскартуу менен, начар тейленген аймактарда адистердин жетишсиздигин чечүүгө жардам берет.
"Келечекте кандайдыр бир чоң окуялар болушу мүмкүн жана биз бул мүмкүнчүлүктөн пайдаланып, кам көрүү пунктунда ооруну башкаруунун кээ бир маанилүү көйгөйлөрүн чече алабыз" деди Шафии.
12.Инновациялоочу клиникалык чечимдерди керебеттин AI менен кабыл алуу
Саламаттыкты сактоо тармагы акы төлөнүүчү кызматтарга бурулгандыктан, ал пассивдүү саламаттыкты сактоодон барган сайын алыстап баратат.Өнөкөт оорулардын, курч оорулардын жана күтүлбөгөн жерден начарлоонун алдында алдын алуу ар бир камсыздоочунун максаты болуп саналат, ал эми компенсация түзүмү акыры аларга активдүү жана алдын ала кийлигишүүгө жетише ала турган процесстерди иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
Жасалма интеллект провайдерлер чара көрүү зарылдыгын түшүнө электе көйгөйлөрдү чечүү үчүн алдын ала анализдөө жана клиникалык чечимдерди колдоо куралдарын колдоо менен бул эволюция үчүн көптөгөн негизги технологияларды камсыз кылат.Жасалма интеллект эпилепсия же сепсис үчүн эрте эскертүү бере алат, бул адатта өтө татаал маалымат топтомдорун терең талдоону талап кылат.
Брэндон Уэстовер, MD, Массачусетс жалпы ооруканасынын (MGH) клиникалык маалыматтар боюнча директору, машинаны үйрөнүү ошондой эле жүрөк токтоп калгандан кийин комада жаткандар сыяктуу катуу оорулуу бейтаптарга үзгүлтүксүз жардам көрсөтүүгө жардам берет деп айтты.
Ал нормалдуу шарттарда дарыгерлер бул бейтаптардын ЭЭГ маалыматтарын текшериши керек деп түшүндүрдү.Бул процесс көп убакытты талап кылат жана субъективдүү болуп саналат жана натыйжалар дарыгердин жөндөмүнө жана тажрыйбасына жараша өзгөрүшү мүмкүн.
Ал мындай деди:" Бул бейтаптарда тенденция жай болушу мүмкүн.Кээде дарыгерлер кимдир бирөө айыгып жатканын көргүсү келгенде, алар ар 10 секундада бир жолу көзөмөлдөнгөн маалыматтарды карап чыгышы мүмкүн.Бирок, 24 сааттын ичинде чогултулган 10 секунддук маалыматтан анын өзгөргөнүн билүү үчүн, бул аралыкта чач өскөн-өспөгөнүн караганга окшош.Бирок, эгерде жасалма интеллект алгоритмдери жана көптөгөн пациенттердин чоң көлөмдөгү маалыматтары колдонулса, адамдар көргөн нерсени узак мөөнөттүү схемалар менен далдаштыруу оңой болот жана кээ бир тымызын жакшыруулар табылышы мүмкүн, бул дарыгерлердин медайымдык иш боюнча чечим кабыл алуусуна таасирин тийгизет. ."
Клиникалык чечимдерди колдоо, тобокелдиктерди баалоо жана эрте эскертүү үчүн жасалма интеллект технологиясын колдонуу бул революциялык маалыматтарды талдоо ыкмасын өнүктүрүүнүн эң келечектүү багыттарынын бири болуп саналат.
Жаңы муундагы инструменттердин жана системалардын кубаттуулугун камсыз кылуу менен, клиницисттер оорунун нюанстарын жакшыраак түшүнүп, медайымдык кызматтарды натыйжалуу көрсөтө алышат жана көйгөйлөрдү алдын ала чече алышат.Жасалма интеллект клиникалык дарылоонун сапатын жакшыртуунун жаңы доорун ачат жана бейтаптарды тейлөөдө кызыктуу ачылыштарды жасайт.
Посттун убактысы: 06-август-2021
