Oczekuje się, że sztuczna inteligencja stanie się siłą transformacyjną w dziedzinie ochrony zdrowia.Jak więc lekarze i pacjenci odnoszą korzyści z wpływu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji?
Dzisiejsza branża opieki zdrowotnej jest bardzo dojrzała i może wprowadzić kilka poważnych zmian.Od chorób przewlekłych i nowotworów po radiologię i ocenę ryzyka, wydaje się, że branża opieki zdrowotnej ma niezliczone możliwości wykorzystania technologii do wdrażania bardziej precyzyjnych, wydajnych i skutecznych interwencji w opiece nad pacjentem.
Wraz z rozwojem technologii pacjenci mają coraz większe wymagania wobec lekarzy, a liczba dostępnych danych wciąż rośnie w zastraszającym tempie.Sztuczna inteligencja stanie się motorem promującym ciągłe doskonalenie opieki medycznej.
W porównaniu z tradycyjną analizą i technologią podejmowania decyzji klinicznych, sztuczna inteligencja ma wiele zalet.Gdy algorytm uczenia się wchodzi w interakcję z danymi treningowymi, może stać się dokładniejszy, umożliwiając lekarzom uzyskanie bezprecedensowego wglądu w diagnozę, proces pielęgnowania, zmienność leczenia i wyniki pacjentów.
Podczas Światowego Forum Innowacji Medycznych Sztucznej Inteligencji 2018 (wmif), zorganizowanego przez Partners Healthcare, badacze medyczni i eksperci kliniczni omówili technologie i obszary branży medycznej, które najprawdopodobniej będą miały znaczący wpływ na przyjęcie sztucznej inteligencji w następnym dekada.
Anne Kiblanksi, MD, CO przewodnicząca wmif w 2018 r., oraz Gregg Meyer, MD, dyrektor akademicki Partners Healthcare, powiedzieli, że tego rodzaju „subwersja” wprowadzona do każdego obszaru przemysłu może przynieść znaczne korzyści pacjentom i ma szerokie potencjał sukcesu w biznesie.
Z pomocą ekspertów z partnerskiej służby zdrowia, w tym dr Keitha Dreyera, profesora Harvard Medical School (HMS), głównego specjalisty ds. analizy danych w partnerach, oraz dr Katherine Andreole, dyrektor ds. strategii i operacji badawczych w Massachusetts General Hospital (MGH) , zaproponował 12 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje usługi medyczne i naukę.
1. Ujednolic myślenie i maszynę za pomocą interfejsu komputera mózgowego
Używanie komputera do komunikacji nie jest nowym pomysłem, ale stworzenie bezpośredniego interfejsu między technologią a ludzkim myśleniem bez klawiatury, myszy i wyświetlacza to pionierska dziedzina badań, która ma ważne zastosowanie dla niektórych pacjentów.
Choroby układu nerwowego i urazy mogą sprawić, że niektórzy pacjenci stracą zdolność sensownej rozmowy, poruszania się i interakcji z innymi i ich otoczeniem.Interfejs mózg-komputer (BCI) wspierany przez sztuczną inteligencję może przywrócić te podstawowe doświadczenia pacjentom, którzy obawiają się utraty tych funkcji na zawsze.
„Jeśli widzę pacjenta na oddziale intensywnej terapii neurologicznej, który nagle traci zdolność do działania lub mówienia, mam nadzieję, że następnego dnia przywrócę mu zdolność komunikowania się” – powiedział Leigh Hochberg, dyrektor centrum neurotechnologii i neurorehabilitacji w Szpital Ogólny Massachusetts (MGH).Wykorzystując interfejs mózgowo-komputerowy (BCI) i sztuczną inteligencję, możemy aktywować nerwy związane z ruchem ręki i powinniśmy być w stanie zmusić pacjenta do komunikowania się z innymi co najmniej pięć razy podczas całej czynności, np. za pomocą wszechobecnych technologii komunikacyjnych, takich jak jak tablety czy telefony komórkowe."
Interfejs mózg-komputer może znacznie poprawić jakość życia pacjentów ze stwardnieniem zanikowym bocznym (ALS), udarem mózgu lub zespołem atrezji, a także 500 000 pacjentów z uszkodzeniem rdzenia kręgowego na całym świecie każdego roku.
2. Opracuj nową generację narzędzi radiacyjnych
Obrazy promieniowania uzyskane za pomocą rezonansu magnetycznego (MRI), tomografii komputerowej i zdjęć rentgenowskich zapewniają nieinwazyjną widoczność wnętrza ludzkiego ciała.Jednak wiele procedur diagnostycznych nadal opiera się na fizycznych próbkach tkanek uzyskanych w drodze biopsji, co wiąże się z ryzykiem infekcji.
Eksperci przewidują, że w niektórych przypadkach sztuczna inteligencja umożliwi narzędziom radiologicznym następnej generacji dokładność i szczegółowość wystarczającą do zastąpienia zapotrzebowania na żywe próbki tkanek.
Alexandra Golby, MD, dyrektor neurochirurgii sterowanej obrazem w Brigham Women's Hospital (BWh), powiedziała: „Chcemy połączyć zespół diagnostyki obrazowej z chirurgami lub radiologami interwencyjnymi i patologami, ale osiągnięcie współpracy jest ogromnym wyzwaniem dla różnych zespołów i spójność celów. Jeśli chcemy, aby radiologia dostarczała informacji dostępnych obecnie na podstawie próbek tkanek, będziemy musieli osiągnąć bardzo bliskie standardy, aby poznać podstawowe fakty dotyczące dowolnego piksela”.
Sukces w tym procesie może umożliwić klinicystom dokładniejsze zrozumienie ogólnej sprawności guza, zamiast podejmowania decyzji dotyczących leczenia na podstawie niewielkiej części cech nowotworu złośliwego.
Sztuczna inteligencja może również lepiej określić inwazyjność raka i dokładniej określić cel leczenia.Ponadto sztuczna inteligencja pomaga realizować „wirtualną biopsję” i promować innowacje w dziedzinie radiologii, która jest zaangażowana w wykorzystywanie algorytmów opartych na obrazach do charakteryzowania cech fenotypowych i genetycznych nowotworów.
3. Rozwiń usługi medyczne na obszarach zaniedbanych lub rozwijających się
Brak wyszkolonych pracowników służby zdrowia w krajach rozwijających się, w tym techników USG i radiologów, znacznie zmniejszy szanse na skorzystanie z usług medycznych w celu ratowania życia pacjentów.
Na spotkaniu zwrócono uwagę, że w sześciu szpitalach w Bostonie przy słynnej Longwood Avenue pracuje więcej radiologów niż we wszystkich szpitalach w Afryce Zachodniej.
Sztuczna inteligencja może pomóc złagodzić skutki krytycznego niedoboru klinicystów, przejmując część obowiązków diagnostycznych normalnie przypisywanych ludziom.
Na przykład narzędzie do obrazowania AI może wykorzystywać zdjęcia rentgenowskie klatki piersiowej do badania objawów gruźlicy, zwykle z taką samą dokładnością jak lekarz.Tę funkcję można wdrożyć za pośrednictwem aplikacji dla usługodawców w obszarach o ograniczonych zasobach, zmniejszając zapotrzebowanie na doświadczonych radiologów diagnostycznych.
„Ta technologia ma ogromny potencjał w zakresie poprawy opieki zdrowotnej” — powiedział dr jayashree kalpathy Cramer, asystent neurobiologii i profesor nadzwyczajny radiologii w szpitalu Massachusetts General Hospital (MGH).
Jednak twórcy algorytmów AI muszą dokładnie rozważyć fakt, że ludzie różnych narodowości lub regionów mogą mieć unikalne czynniki fizjologiczne i środowiskowe, które mogą wpływać na przebieg choroby.
„Na przykład populacja dotknięta chorobą w Indiach może bardzo różnić się od tej w Stanach Zjednoczonych” – powiedziała.Kiedy opracowujemy te algorytmy, bardzo ważne jest, aby dane odzwierciedlały prezentację choroby i różnorodność populacji.Możemy nie tylko opracować algorytmy oparte na pojedynczej populacji, ale także mieć nadzieję, że mogą one odgrywać rolę w innych populacjach."
4. Zmniejsz obciążenie związane z elektronicznymi kartami zdrowia
Elektroniczna dokumentacja medyczna (jej) odegrała ważną rolę w cyfrowej podróży branży medycznej, ale ta transformacja przyniosła wiele problemów związanych z przeciążeniem poznawczym, niekończącymi się dokumentami i zmęczeniem użytkowników.
Twórcy elektronicznej dokumentacji medycznej (jej) używają teraz sztucznej inteligencji, aby stworzyć bardziej intuicyjny interfejs i zautomatyzować procedury, które zajmują dużo czasu użytkownika.
Dr Adam Landman, wiceprezes i dyrektor ds. informacji w Brigham Health, powiedział, że użytkownicy spędzają większość czasu na trzech zadaniach: dokumentacji klinicznej, wprowadzaniu zamówień i sortowaniu skrzynek odbiorczych.Rozpoznawanie mowy i dyktowanie mogą pomóc usprawnić przetwarzanie dokumentów klinicznych, ale narzędzia do przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogą nie wystarczyć.
„Myślę, że konieczne może być odważniejsze podejście i rozważenie pewnych zmian, takich jak wykorzystanie nagrań wideo do leczenia klinicznego, podobnie jak policja nosząca kamery” – powiedział Landman.Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą być następnie wykorzystane do indeksowania tych filmów w celu późniejszego wyszukiwania.Podobnie jak Siri i Alexa, którzy korzystają z asystentów sztucznej inteligencji w domu, w przyszłości wirtualni asystenci zostaną przeniesieni do łóżka pacjentów, umożliwiając klinicystom wykorzystanie wbudowanej inteligencji do wprowadzania zleceń medycznych."
Sztuczna inteligencja może również pomóc w obsłudze rutynowych próśb ze skrzynek odbiorczych, takich jak suplementy leków i powiadomienia o wynikach.Może również pomóc w ustaleniu priorytetów zadań, które naprawdę wymagają uwagi klinicystów, ułatwiając pacjentom przetwarzanie ich list rzeczy do zrobienia, dodał Landman.
5.Ryzyko oporności na antybiotyki
Oporność na antybiotyki stanowi rosnące zagrożenie dla ludzi, ponieważ nadużywanie tych kluczowych leków może prowadzić do ewolucji superbakterii, które nie reagują już na leczenie.Bakterie wielolekooporne mogą powodować poważne szkody w środowisku szpitalnym, zabijając co roku dziesiątki tysięcy pacjentów.Sama Clostridium difficile kosztuje amerykański system opieki zdrowotnej około 5 miliardów dolarów rocznie i powoduje ponad 30 000 zgonów.
Dane EHR pomagają zidentyfikować wzorce infekcji i podkreślić ryzyko, zanim pacjent zacznie wykazywać objawy.Wykorzystanie narzędzi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do prowadzenia tych analiz może poprawić ich dokładność i tworzyć szybsze i dokładniejsze alerty dla podmiotów świadczących opiekę zdrowotną.
„Narzędzia sztucznej inteligencji mogą spełnić oczekiwania w zakresie kontroli infekcji i odporności na antybiotyki” – powiedziała dr Erica Shenoy, zastępca dyrektora ds. kontroli zakażeń w Massachusetts General Hospital (MGH).Jeśli tego nie zrobią, wszyscy poniosą porażkę.Ponieważ szpitale mają dużo danych EHR, jeśli nie wykorzystują ich w pełni, jeśli nie tworzą branż, które są mądrzejsze i szybsze w projektowaniu badań klinicznych, i jeśli nie używają EHR, które tworzą te dane, poniosą porażkę."
6. Twórz dokładniejsze analizy obrazów patologicznych
Dr Jeffrey golden, kierownik oddziału patologii w Brigham Women's Hospital (BWh) i profesor patologii w HMS, powiedział, że patolodzy stanowią jedno z najważniejszych źródeł danych diagnostycznych dla pełnego zakresu usługodawców medycznych.
„70% decyzji dotyczących opieki zdrowotnej opiera się na wynikach patologicznych, a od 70% do 75% wszystkich danych w EHR pochodzi z wyników patologicznych” – powiedział.A im dokładniejsze są wyniki, tym szybciej zostanie postawiona prawidłowa diagnoza.To jest cel, który cyfrowa patologia i sztuczna inteligencja mają szansę osiągnąć."
Głęboka analiza poziomu pikseli na dużych obrazach cyfrowych umożliwia lekarzom rozpoznawanie subtelnych różnic, które mogą umknąć ludzkim oczom.
„Doszliśmy teraz do punktu, w którym możemy lepiej ocenić, czy rak będzie rozwijał się szybko, czy wolno i jak zmienić leczenie pacjentów w oparciu o algorytmy, a nie etapy kliniczne lub ocenę histopatologiczną” – powiedział Golden.To będzie ogromny krok naprzód."
Dodał: „AI może również poprawić produktywność, identyfikując interesujące nas cechy slajdów, zanim klinicyści przejrzą dane. Sztuczna inteligencja może filtrować slajdy i kierować nas, aby zobaczyć właściwą treść, abyśmy mogli ocenić, co jest ważne, a co nie. To poprawia efektywność wykorzystania patologów i zwiększa wartość ich badania każdego przypadku”.
Wprowadź inteligencję do urządzeń i maszyn medycznych
Inteligentne urządzenia przejmują środowiska konsumenckie i zapewniają urządzenia, od wideo w czasie rzeczywistym w lodówce po samochody wykrywające rozproszenie uwagi kierowcy.
W środowisku medycznym inteligentne urządzenia są niezbędne do monitorowania pacjentów na oddziałach intensywnej terapii iw innych miejscach.Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zwiększenia możliwości identyfikacji pogorszenia stanu, np. wskazania rozwoju sepsy czy dostrzeżenia powikłań, może znacznie poprawić wyniki i obniżyć koszty leczenia.
„Kiedy mówimy o integracji różnych danych w całym systemie opieki zdrowotnej, musimy zintegrować i ostrzec lekarzy OIOM, aby interweniowali tak wcześnie, jak to możliwe, i że agregacja tych danych nie jest dobrą rzeczą, jaką mogą zrobić ludzie” – powiedział Mark Michalski , dyrektor wykonawczy Centrum Nauki Danych Klinicznych w BWh.Wstawienie inteligentnych algorytmów do tych urządzeń zmniejsza obciążenie poznawcze lekarzy i zapewnia, że pacjenci są leczeni tak szybko, jak to możliwe."
8.upowszechnianie immunoterapii w leczeniu nowotworów
Immunoterapia jest jednym z najbardziej obiecujących sposobów leczenia raka.Wykorzystując własny układ odpornościowy organizmu do atakowania nowotworów złośliwych, pacjenci mogą być w stanie pokonać uporczywe guzy.Jednak tylko nieliczni pacjenci reagują na obecny schemat immunoterapii, a onkolodzy nadal nie dysponują precyzyjną i wiarygodną metodą określania, którzy pacjenci odniosą korzyści z tego schematu.
Algorytmy uczenia maszynowego i ich zdolność do syntezy bardzo złożonych zestawów danych mogą być w stanie wyjaśnić unikalny skład genów poszczególnych osób i zapewnić nowe opcje terapii celowanej.
„Ostatnio najbardziej ekscytującym odkryciem były inhibitory punktów kontrolnych, które blokują białka wytwarzane przez niektóre komórki odpornościowe” — wyjaśnia dr long Le, dyrektor ds. patologii obliczeniowej i rozwoju technologii w kompleksowym centrum diagnostycznym Massachusetts General Hospital (MGH).Ale nadal nie rozumiemy wszystkich problemów, co jest bardzo skomplikowane.Zdecydowanie potrzebujemy więcej danych pacjentów.Te terapie są stosunkowo nowe, więc niewielu pacjentów je stosuje.Dlatego niezależnie od tego, czy musimy zintegrować dane w ramach organizacji, czy w wielu organizacjach, będzie to kluczowy czynnik zwiększania liczby pacjentów, który będzie napędzał proces modelowania."
9. Zamień elektroniczną dokumentację medyczną w wiarygodne prognozy ryzyka
Elektroniczna dokumentacja medyczna (jej) jest skarbnicą danych pacjentów, ale dla dostawców i programistów wydobywanie i analizowanie dużej ilości informacji w dokładny, terminowy i niezawodny sposób stanowi ciągłe wyzwanie.
Problemy z jakością i integralnością danych, w połączeniu z pomieszaniem formatów danych, ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi danymi wejściowymi oraz niekompletnymi zapisami, utrudniają ludziom dokładne zrozumienie, w jaki sposób przeprowadzać znaczącą stratyfikację ryzyka, analizę predykcyjną i wspomaganie decyzji klinicznych.
Dr Ziad OBERMEYER, adiunkt medycyny ratunkowej w Brigham Women's Hospital (BWh) i adiunkt w Harvard Medical School (HMS), powiedział: „Zintegrowanie danych w jednym miejscu wymaga ciężkiej pracy. Ale innym problemem jest zrozumienie co ludzie otrzymują, gdy przewidują chorobę w elektronicznej dokumentacji medycznej (jej). Ludzie mogą słyszeć, że algorytmy sztucznej inteligencji mogą przewidzieć depresję lub udar, ale okazuje się, że faktycznie przewidują wzrost kosztów udaru. To bardzo różni się od sam się uderzy”.
Kontynuował: „poleganie na wynikach MRI wydaje się zapewniać bardziej szczegółowy zestaw danych. Ale teraz musimy pomyśleć o tym, kogo stać na MRI? Tak więc ostateczna prognoza nie jest oczekiwanym wynikiem”.
Analiza NMR zaowocowała wieloma skutecznymi narzędziami do oceny ryzyka i stratyfikacji, zwłaszcza gdy badacze wykorzystują techniki głębokiego uczenia się do identyfikowania nowych połączeń między pozornie niezwiązanymi ze sobą zestawami danych.
OBERMEYER uważa jednak, że zapewnienie, że algorytmy te nie identyfikują błędów ukrytych w danych, ma kluczowe znaczenie dla wdrożenia narzędzi, które mogą naprawdę poprawić opiekę kliniczną.
„Największym wyzwaniem jest upewnienie się, że dokładnie wiemy, co przewidzieliśmy, zanim zaczniemy otwierać czarną skrzynkę i zastanawiać się, jak przewidzieć” – powiedział.
10.Monitorowanie stanu zdrowia za pomocą urządzeń do noszenia i urządzeń osobistych
Prawie wszyscy konsumenci mogą teraz używać czujników do zbierania danych o wartości zdrowotnej.Od smartfonów z funkcją śledzenia kroków po urządzenia do noszenia, które śledzą tętno przez cały dzień, w każdej chwili można wygenerować coraz więcej danych związanych ze zdrowiem.
Zbieranie i analizowanie tych danych oraz uzupełnianie informacji dostarczanych przez pacjentów za pośrednictwem aplikacji i innych domowych urządzeń monitorujących może zapewnić wyjątkową perspektywę dla zdrowia jednostek i grup.
Sztuczna inteligencja będzie odgrywać ważną rolę w pozyskiwaniu użytecznych spostrzeżeń z tej dużej i zróżnicowanej bazy danych.
Ale dr Omar Arnout, neurochirurg w Brigham Women's Hospital (BWh), dyrektor CO centrum wyników neurobiologii obliczeniowej, powiedział, że pomoc pacjentom w przystosowaniu się do tych intymnych, ciągłych danych z monitorowania może wymagać dodatkowej pracy.
„Kiedyś mogliśmy swobodnie przetwarzać dane cyfrowe” – powiedział.Ale ponieważ wycieki danych mają miejsce w Cambridge Analytics i na Facebooku, ludzie będą coraz bardziej ostrożni, jeśli chodzi o to, komu udostępniać jakie dane."
Dodał, że pacjenci mają większe zaufanie do swoich lekarzy niż do dużych firm, takich jak Facebook, co może złagodzić dyskomfort związany z dostarczaniem danych do programów badawczych na dużą skalę.
„Prawdopodobnie, że dane do noszenia będą miały znaczący wpływ, ponieważ uwaga ludzi jest bardzo przypadkowa, a zebrane dane są bardzo szorstkie” – powiedział Arnout.Dzięki ciągłemu gromadzeniu szczegółowych danych istnieje większe prawdopodobieństwo, że pomogą one lekarzom w lepszej opiece nad pacjentami."
11. Spraw, aby smartfony były potężnym narzędziem diagnostycznym
Eksperci uważają, że obrazy uzyskiwane ze smartfonów i innych zasobów na poziomie konsumenckim staną się ważnym uzupełnieniem obrazowania jakości klinicznej, zwłaszcza w obszarach o niedostatecznym dostępie lub w krajach rozwijających się, dzięki dalszemu korzystaniu z zaawansowanych funkcji urządzeń przenośnych.
Jakość mobilnej kamery poprawia się z każdym rokiem i może generować obrazy, które można wykorzystać do analizy algorytmu AI.Dermatologia i okulistyka to pierwsi beneficjenci tego trendu.
Brytyjscy naukowcy opracowali nawet narzędzie do identyfikowania chorób rozwojowych poprzez analizę zdjęć twarzy dzieci.Algorytm może wykrywać dyskretne cechy, takie jak linia żuchwy u dzieci, położenie oczu i nosa oraz inne atrybuty, które mogą wskazywać na nieprawidłowości twarzy.Obecnie narzędzie może łączyć wspólne obrazy z ponad 90 chorobami, aby zapewnić wsparcie w podejmowaniu decyzji klinicznych.
Dr Hadi shafiee, dyrektor mikro/nanomedycyny i cyfrowego laboratorium zdrowia w Brigham Women's Hospital (BWh), powiedziała: „większość ludzi jest wyposażona w potężne telefony komórkowe z wbudowanymi wieloma różnymi czujnikami. To dla nas wielka szansa. gracze z branży zaczęli budować oprogramowanie i sprzęt AI w swoich urządzeniach. To nie przypadek. W naszym cyfrowym świecie każdego dnia generowanych jest ponad 2,5 miliona terabajtów danych. W dziedzinie telefonów komórkowych producenci uważają, że mogą to wykorzystać danych dla sztucznej inteligencji w celu świadczenia bardziej spersonalizowanych, szybszych i bardziej inteligentnych usług”.
Używanie smartfonów do zbierania obrazów oczu pacjentów, zmian skórnych, ran, infekcji, leków lub innych przedmiotów może pomóc w rozwiązaniu problemu niedoboru ekspertów w obszarach niedostatecznie obsługiwanych, przy jednoczesnym skróceniu czasu diagnozowania niektórych dolegliwości.
„W przyszłości mogą wystąpić pewne ważne wydarzenia i możemy skorzystać z tej okazji, aby rozwiązać niektóre ważne problemy związane z zarządzaniem chorobami w punkcie opieki” – powiedział Shafiee
12. Innowacyjne podejmowanie decyzji klinicznych dzięki przyłóżkowej sztucznej inteligencji
Ponieważ branża opieki zdrowotnej zwraca się w stronę usług płatnych, coraz bardziej oddala się od pasywnej opieki zdrowotnej.Celem każdego świadczeniodawcy jest zapobieganie chorobom przewlekłym, ostrym przypadkom chorobowym i nagłemu pogorszeniu, a struktura wynagrodzeń ostatecznie pozwala im opracować procesy, które mogą zapewnić aktywną i predykcyjną interwencję.
Sztuczna inteligencja zapewni wiele podstawowych technologii dla tej ewolucji, wspierając analizę predykcyjną i narzędzia wspierające decyzje kliniczne, aby rozwiązywać problemy, zanim dostawcy zdadzą sobie sprawę z potrzeby podjęcia działań.Sztuczna inteligencja może zapewnić wczesne ostrzeganie przed epilepsją lub posocznicą, co zwykle wymaga dogłębnej analizy bardzo złożonych zestawów danych.
Brandon Westover, MD, dyrektor ds. danych klinicznych w Massachusetts General Hospital (MGH), powiedział, że uczenie maszynowe może również pomóc w dalszym zapewnianiu opieki pacjentom w stanie krytycznym, takim jak pacjenci w śpiączce po zatrzymaniu krążenia.
Wyjaśnił, że w normalnych warunkach lekarze muszą sprawdzać dane EEG tych pacjentów.Proces ten jest czasochłonny i subiektywny, a wyniki mogą się różnić w zależności od umiejętności i doświadczenia klinicystów.
Powiedział: „U tych pacjentów trend może być powolny.Czasami, gdy lekarze chcą sprawdzić, czy ktoś wraca do zdrowia, mogą przeglądać dane monitorowane raz na 10 sekund.Jednak sprawdzenie, czy zmienił się z 10 sekund danych zebranych w ciągu 24 godzin, jest jak sprawdzanie, czy włosy urosły w międzyczasie.Jeśli jednak zostaną wykorzystane algorytmy sztucznej inteligencji i duże ilości danych od wielu pacjentów, łatwiej będzie dopasować to, co ludzie widzą do długoterminowych wzorców, i można znaleźć pewne subtelne ulepszenia, które wpłyną na podejmowanie decyzji przez lekarzy w pielęgniarstwie ."
Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji klinicznych, oceny ryzyka i wczesnego ostrzegania to jeden z najbardziej obiecujących obszarów rozwoju tej rewolucyjnej metody analizy danych.
Zapewniając zasilanie nowej generacji narzędzi i systemów, klinicyści mogą lepiej zrozumieć niuanse choroby, skuteczniej świadczyć usługi pielęgniarskie i rozwiązywać problemy z wyprzedzeniem.Sztuczna inteligencja zapoczątkuje nową erę poprawy jakości leczenia klinicznego i dokona ekscytujących przełomów w opiece nad pacjentem.
Czas postu: 06-08-2021
