Inteligjenca artificiale pritet të bëhet një forcë transformuese në fushën e kujdesit shëndetësor.Pra, si përfitojnë mjekët dhe pacientët nga ndikimi i mjeteve të drejtuara nga AI?
Industria e sotme e kujdesit shëndetësor është shumë e pjekur dhe mund të bëjë disa ndryshime të mëdha.Nga sëmundjet kronike dhe kanceri tek radiologjia dhe vlerësimi i rrezikut, industria e kujdesit shëndetësor duket se ka mundësi të panumërta për të përdorur teknologjinë për të vendosur ndërhyrje më të sakta, efikase dhe efektive në kujdesin ndaj pacientit.
Me zhvillimin e teknologjisë, pacientët kanë kërkesa gjithnjë e më të larta për mjekët dhe numri i të dhënave në dispozicion vazhdon të rritet me një ritëm alarmues.Inteligjenca artificiale do të bëhet një motor për të promovuar përmirësimin e vazhdueshëm të kujdesit mjekësor.
Krahasuar me analizat tradicionale dhe teknologjinë e vendimmarrjes klinike, inteligjenca artificiale ka shumë përparësi.Kur algoritmi i të mësuarit ndërvepron me të dhënat e trajnimit, ai mund të bëhet më i saktë, duke u mundësuar mjekëve të fitojnë njohuri të paprecedentë mbi diagnozën, procesin e infermierisë, ndryshueshmërinë e trajtimit dhe rezultatet e pacientit.
Në forumin botëror të inovacionit mjekësor të inteligjencës artificiale 2018 (wmif) të mbajtur nga Partners Healthcare, studiuesit mjekësorë dhe ekspertët klinikë shtjelluan teknologjitë dhe fushat e industrisë mjekësore që ka më shumë gjasa të kenë një ndikim të rëndësishëm në adoptimin e inteligjencës artificiale në të ardhmen. dekadë.
Anne kiblanksi, MD, kryetare e CO në wmif në 2018 dhe Gregg Meyer, MD, zyrtari kryesor akademik i Partners Healthcare, thanë se ky lloj "përmbysjeje" i sjellë në çdo fushë të industrisë ka potencialin të sjellë përfitime të rëndësishme për pacientët dhe ka të gjerë potencialin e suksesit të biznesit.
Me ndihmën e ekspertëve nga partnerët e kujdesit shëndetësor, duke përfshirë Dr. Keith Dreyer, Profesor i Shkollës Mjekësore të Harvardit (HMS), shefi i shkencës së të dhënave të partnerëve, dhe Dr. Katherine andreole, drejtore e strategjisë dhe operacioneve kërkimore në Spitalin e Përgjithshëm të Massachusetts (MGH) , propozoi 12 mënyra se si AI do të revolucionarizojë shërbimet mjekësore dhe shkencën.
1. Unifikoni të menduarit dhe makinën përmes ndërfaqes së kompjuterit të trurit
Përdorimi i kompjuterit për të komunikuar nuk është një ide e re, por krijimi i një ndërfaqeje të drejtpërdrejtë midis teknologjisë dhe të menduarit njerëzor pa tastierë, maus dhe ekran është një fushë kërkimore kufitare, e cila ka zbatim të rëndësishëm për disa pacientë.
Sëmundjet dhe traumat e sistemit nervor mund të bëjnë që disa pacientë të humbasin aftësinë e bisedës kuptimplotë, lëvizjes dhe ndërveprimit me të tjerët dhe mjedisin e tyre.Ndërfaqja e kompjuterit të trurit (BCI) e mbështetur nga inteligjenca artificiale mund të rivendosë ato përvoja bazë për pacientët që shqetësohen për humbjen e këtyre funksioneve përgjithmonë.
"Nëse shoh një pacient në njësinë e kujdesit intensiv të neurologjisë i cili papritur humbet aftësinë për të vepruar ose për të folur, shpresoj që të rikthehem aftësia e tij për të komunikuar ditën tjetër," tha Leigh Hochberg, MD, drejtor i qendrës për neuroteknologji dhe neurorehabilitim në. Spitali i Përgjithshëm i Massachusetts (MGH).Duke përdorur ndërfaqen e kompjuterit të trurit (BCI) dhe inteligjencën artificiale, ne mund të aktivizojmë nervat që lidhen me lëvizjen e duarve dhe duhet të jemi në gjendje ta bëjmë pacientin të komunikojë me të tjerët të paktën pesë herë gjatë gjithë aktivitetit, si p.sh. përdorimi i teknologjive të kudogjendura të komunikimit si p.sh. si kompjuterë tabletë ose telefona celularë."
Ndërfaqja e kompjuterit të trurit mund të përmirësojë shumë cilësinë e jetës së pacientëve me sklerozë laterale amiotrofike (ALS), goditje në tru ose sindromë atrezie, si dhe 500000 pacientë me dëmtim të palcës kurrizore në mbarë botën çdo vit.
2. Zhvilloni gjeneratën e ardhshme të mjeteve të rrezatimit
Imazhet e rrezatimit të marra nga imazhet e rezonancës magnetike (MRI), skanerët CT dhe rrezet X ofrojnë dukshmëri jo invazive në brendësi të trupit të njeriut.Megjithatë, shumë procedura diagnostikuese ende mbështeten në mostrat e indeve fizike të marra nga biopsia, e cila ka rrezikun e infeksionit.
Ekspertët parashikojnë se në disa raste, inteligjenca artificiale do të mundësojë që gjenerata e ardhshme e mjeteve të Radiologjisë të jetë mjaft e saktë dhe e detajuar për të zëvendësuar kërkesën për mostra të indeve të gjalla.
Alexandra golby, MD, drejtore e neurokirurgjisë së drejtuar nga imazhi në Spitalin e Grave Brigham (BWh), tha, "ne duam të sjellim ekipin e imazherisë diagnostikuese së bashku me kirurgët ose radiologët intervenues dhe patologët, por është një sfidë e madhe për ekipe të ndryshme për të arritur bashkëpunimin dhe konsistencën e qëllimeve. Nëse duam që radiologjia të sigurojë informacionin e disponueshëm aktualisht nga mostrat e indeve, atëherë do të duhet të jemi në gjendje të arrijmë standarde shumë të afërta në mënyrë që të dimë faktet themelore të çdo piksel të caktuar."
Suksesi në këtë proces mund t'u mundësojë mjekëve që të kuptojnë më saktë performancën e përgjithshme të tumorit, në vend që të marrin vendime për trajtimin bazuar në një pjesë të vogël të atributeve të tumorit malinj.
AI gjithashtu mund të përcaktojë më mirë invazivitetin e kancerit dhe të përcaktojë në mënyrë më të përshtatshme objektivin e trajtimit.Përveç kësaj, inteligjenca artificiale po ndihmon në realizimin e "biopsisë virtuale" dhe promovimin e inovacionit në fushën e Radiologjisë, e cila është e angazhuar të përdorë algoritme të bazuara në imazhe për të karakterizuar karakteristikat fenotipike dhe gjenetike të tumoreve.
3. Zgjerimi i shërbimeve mjekësore në zonat e pashërbyera ose në zhvillim
Mungesa e ofruesve të kujdesit shëndetësor të trajnuar në vendet në zhvillim, duke përfshirë teknikët e ultrazërit dhe radiologët, do të zvogëlojë në masë të madhe shanset e përdorimit të shërbimeve mjekësore për të shpëtuar jetën e pacientëve.
Takimi vuri në dukje se ka më shumë radiologë që punojnë në gjashtë spitale në Boston me të famshmen Longwood Avenue sesa në të gjitha spitalet në Afrikën Perëndimore.
Inteligjenca artificiale mund të ndihmojë në zbutjen e ndikimit të mungesës kritike të mjekëve duke marrë përsipër disa nga përgjegjësitë diagnostikuese që zakonisht u caktohen njerëzve.
Për shembull, një mjet imazhi i AI mund të përdorë rrezet X të gjoksit për të ekzaminuar simptomat e tuberkulozit, zakonisht me të njëjtën saktësi si një mjek.Kjo veçori mund të vendoset përmes një aplikacioni për ofruesit në zona me burime të varfëra, duke reduktuar nevojën për radiologë diagnostikues me përvojë.
"Kjo teknologji ka potencial të madh për të përmirësuar kujdesin shëndetësor," tha Dr. Jayashree Kalpathy Cramer, asistent i neuroshkencës dhe profesor i asociuar i Radiologjisë në Spitalin e Përgjithshëm të Massachusetts (MGH)
Sidoqoftë, zhvilluesit e algoritmit të AI duhet të marrin parasysh me kujdes faktin se njerëzit e kombësive ose rajoneve të ndryshme mund të kenë faktorë fiziologjikë dhe mjedisorë unikë, të cilët mund të ndikojnë në performancën e sëmundjes.
"Për shembull, popullsia e prekur nga sëmundjet në Indi mund të jetë shumë e ndryshme nga ajo në Shtetet e Bashkuara," tha ajo.Kur zhvillojmë këto algoritme, është shumë e rëndësishme të sigurohemi që të dhënat të përfaqësojnë paraqitjen e sëmundjes dhe diversitetin e popullatës.Ne jo vetëm që mund të zhvillojmë algoritme të bazuara në një popullsi të vetme, por gjithashtu shpresojmë që ajo të mund të luajë një rol në popullata të tjera."
4. Ulja e barrës së përdorimit të të dhënave elektronike shëndetësore
Regjistri elektronik i shëndetit (ajo) ka luajtur një rol të rëndësishëm në rrugëtimin dixhital të industrisë së kujdesit shëndetësor, por ky transformim ka sjellë probleme të shumta që lidhen me mbingarkesën konjitive, dokumentet e pafundme dhe lodhjen e përdoruesve.
Zhvilluesit e të dhënave elektronike të shëndetit (të saj) tani po përdorin inteligjencën artificiale për të krijuar një ndërfaqe më intuitive dhe për të automatizuar rutinat që kërkojnë shumë kohë nga përdoruesi.
Dr. Adam Landman, nënpresident dhe shefi i informacionit i Brigham Health, tha se përdoruesit shpenzojnë shumicën e kohës në tre detyra: dokumentacionin klinik, futjen e porosive dhe renditjen e kutive të tyre hyrëse.Njohja dhe diktimi i të folurit mund të ndihmojnë në përmirësimin e përpunimit të dokumenteve klinike, por mjetet e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) mund të mos jenë të mjaftueshme.
“Mendoj se mund të jetë e nevojshme të tregohemi më të guximshëm dhe të konsiderojmë disa ndryshime, të tilla si përdorimi i regjistrimit të videove për trajtim klinik, ashtu si policia që vesh kamera”, tha Landman.Inteligjenca artificiale dhe mësimi i makinerive mund të përdoren më pas për të indeksuar këto video për rikthim në të ardhmen.Ashtu si Siri dhe Alexa, të cilët përdorin asistentë të inteligjencës artificiale në shtëpi, asistentët virtualë do të sillen në shtratin e pacientëve në të ardhmen, duke lejuar klinikët të përdorin inteligjencën e integruar për të hyrë në urdhrat mjekësorë."
AI mund të ndihmojë gjithashtu në trajtimin e kërkesave rutinë nga kutitë hyrëse, të tilla si suplementet e barnave dhe njoftimi i rezultateve.Mund të ndihmojë gjithashtu në prioritizimin e detyrave që vërtet kanë nevojë për vëmendjen e klinicistëve, duke e bërë më të lehtë për pacientët të përpunojnë listat e tyre të detyrave, shtoi Landman.
5.Rreziku i rezistencës ndaj antibiotikëve
Rezistenca ndaj antibiotikëve është një kërcënim në rritje për njerëzit, sepse përdorimi i tepërt i këtyre barnave kryesore mund të çojë në evoluimin e superbaktereve që nuk i përgjigjen më trajtimit.Bakteret rezistente ndaj shumë ilaçeve mund të shkaktojnë dëme serioze në mjedisin spitalor, duke vrarë dhjetëra mijëra pacientë çdo vit.Vetëm Clostridium difficile i kushton rreth 5 miliardë dollarë në vit sistemit të kujdesit shëndetësor amerikan dhe shkakton më shumë se 30000 vdekje.
Të dhënat EHR ndihmojnë për të identifikuar modelet e infeksionit dhe për të nxjerrë në pah rrezikun përpara se pacienti të fillojë të shfaqë simptoma.Përdorimi i mjeteve të mësimit të makinerive dhe inteligjencës artificiale për të drejtuar këto analiza mund të përmirësojë saktësinë e tyre dhe të krijojë sinjalizime më të shpejta dhe më të sakta për ofruesit e kujdesit shëndetësor.
"Mjetet e inteligjencës artificiale mund të përmbushin pritshmëritë për kontrollin e infeksionit dhe rezistencën ndaj antibiotikëve," tha Dr. Erica Shenoy, zëvendës drejtore e kontrollit të infeksionit në Spitalin e Përgjithshëm të Massachusetts (MGH).Nëse nuk e bëjnë, atëherë të gjithë do të dështojnë.Për shkak se spitalet kanë shumë të dhëna EHR, nëse nuk i përdorin plotësisht ato, nëse nuk krijojnë industri që janë më të zgjuara dhe më të shpejta në hartimin e provave klinike dhe nëse nuk përdorin EHR që krijojnë këto të dhëna, do të përballen me dështimin."
6.Krijoni analiza më të sakta për imazhet patologjike
Dr. Jeffrey Golden, kreu i departamentit të patologjisë në spitalin e grave në Brigham (BWh) dhe profesor i patologjisë në HMS, tha se patologët ofrojnë një nga burimet më të rëndësishme të të dhënave diagnostikuese për një gamë të plotë të ofruesve të shërbimeve mjekësore.
"70% e vendimeve të kujdesit shëndetësor bazohen në rezultate patologjike dhe midis 70% dhe 75% e të gjitha të dhënave në EHR vijnë nga rezultate patologjike," tha ai.Dhe sa më të sakta të jenë rezultatet, aq më shpejt do të bëhet diagnoza e saktë.Ky është qëllimi që patologjia dixhitale dhe inteligjenca artificiale kanë një shans për të arritur."
Analiza e nivelit të thellë të pikselit në imazhe të mëdha dixhitale u mundëson mjekëve të njohin dallimet delikate që mund t'u shpëtojnë syve të njeriut.
“Tani kemi ardhur në pikën ku mund të vlerësojmë më mirë nëse kanceri do të zhvillohet me shpejtësi apo ngadalë, dhe si të ndryshojmë trajtimin e pacientëve bazuar në algoritme dhe jo në fazat klinike apo klasifikimin histopatologjik”, tha Golden.Do të jetë një hap i madh përpara."
Ai shtoi, "AI mund të përmirësojë gjithashtu produktivitetin duke identifikuar veçoritë me interes në sllajde përpara se klinicistët të rishikojnë të dhënat. AI mund të filtrojë nëpër sllajde dhe të na udhëheqë për të parë përmbajtjen e duhur në mënyrë që të mund të vlerësojmë se çfarë është e rëndësishme dhe çfarë jo. Kjo përmirëson efikasitetin e përdorimit të patologëve dhe rrit vlerën e studimit të tyre për çdo rast”.
Sillni inteligjencën në pajisjet dhe makinat mjekësore
Pajisjet inteligjente po pushtojnë mjediset e konsumatorit dhe ofrojnë pajisje që variojnë nga video në kohë reale brenda frigoriferit deri te makinat që zbulojnë shpërqendrimin e shoferit.
Në një mjedis mjekësor, pajisjet inteligjente janë thelbësore për monitorimin e pacientëve në ICU dhe gjetkë.Përdorimi i inteligjencës artificiale për të rritur aftësinë për të identifikuar përkeqësimin e gjendjes, si për shembull duke treguar se sepsis po zhvillohet, ose perceptimi i komplikimeve mund të përmirësojë ndjeshëm rezultatet dhe mund të zvogëlojë kostot e trajtimit.
"Kur flasim për integrimin e të dhënave të ndryshme në të gjithë sistemin e kujdesit shëndetësor, ne duhet të integrojmë dhe paralajmërojmë mjekët e ICU që të ndërhyjnë sa më shpejt që të jetë e mundur dhe se grumbullimi i këtyre të dhënave nuk është një gjë e mirë që mund të bëjnë mjekët njerëzorë," tha Mark Michalski. , drejtor ekzekutiv i Qendrës Shkencore të të dhënave klinike në BWh.Futja e algoritmeve inteligjente në këto pajisje redukton barrën njohëse të mjekëve dhe siguron që pacientët të trajtohen sa më shpejt që të jetë e mundur."
8.promovimi i imunoterapisë për trajtimin e kancerit
Imunoterapia është një nga mënyrat më premtuese për trajtimin e kancerit.Duke përdorur sistemin imunitar të trupit për të sulmuar tumoret malinje, pacientët mund të jenë në gjendje të kapërcejnë tumoret kokëfortë.Megjithatë, vetëm disa pacientë i përgjigjen regjimit aktual të imunoterapisë dhe onkologët ende nuk kanë një metodë të saktë dhe të besueshme për të përcaktuar se cilët pacientë do të përfitojnë nga regjimi.
Algoritmet e mësimit të makinerisë dhe aftësia e tyre për të sintetizuar grupe të dhënash shumë komplekse mund të jenë në gjendje të sqarojnë përbërjen unike të gjeneve të individëve dhe të ofrojnë opsione të reja për terapinë e synuar.
"Kohët e fundit, zhvillimi më emocionues ka qenë frenuesit e pikave të kontrollit, të cilët bllokojnë proteinat e prodhuara nga disa qeliza imune," shpjegon Dr. Long Le, drejtor i patologjisë llogaritëse dhe zhvillimit të teknologjisë në qendrën e plotë diagnostikuese të Spitalit të Përgjithshëm të Massachusetts (MGH).Por ne ende nuk i kuptojmë të gjitha problemet, gjë që është shumë e ndërlikuar.Na duhet patjetër më shumë të dhëna për pacientët.Këto trajtime janë relativisht të reja, kështu që jo shumë pacientë i marrin ato.Prandaj, nëse ne kemi nevojë të integrojmë të dhëna brenda një organizate ose nëpër organizata të shumta, do të jetë një faktor kyç në rritjen e numrit të pacientëve për të nxitur procesin e modelimit."
9.Të ktheni të dhënat elektronike shëndetësore në parashikues të besueshëm të rrezikut
Regjistri elektronik i shëndetit (ajo) është një thesar i të dhënave të pacientit, por është një sfidë e vazhdueshme për ofruesit dhe zhvilluesit që të nxjerrin dhe analizojnë një sasi të madhe informacioni në mënyrë të saktë, në kohë dhe të besueshme.
Problemet e cilësisë dhe integritetit të të dhënave, së bashku me konfuzionin e formatit të të dhënave, hyrjen e strukturuar dhe të pastrukturuar dhe regjistrimet jo të plota, e bëjnë të vështirë për njerëzit që të kuptojnë me saktësi se si të kryejnë shtresimin kuptimplotë të rrezikut, analizën parashikuese dhe mbështetjen e vendimeve klinike.
Dr. Ziad OBERMEYER, asistent profesor i mjekësisë së urgjencës në Spitalin e grave në Brigham (BWh) dhe asistent profesor në Shkollën Mjekësore të Harvardit (HMS), tha, "ka një punë të vështirë për të bërë për të integruar të dhënat në një vend. Por një problem tjetër është të kuptosh çfarë marrin njerëzit kur parashikojnë një sëmundje në regjistrin elektronik të shëndetit (ajo). Njerëzit mund të dëgjojnë se algoritmet e inteligjencës artificiale mund të parashikojnë depresionin ose goditjen në tru, por zbulojnë se ata në të vërtetë po parashikojnë një rritje të kostos së goditjes në tru. Është shumë e ndryshme nga goditje vetë."
Ai vazhdoi, "bazimi në rezultatet e MRI duket se ofron një grup të dhënash më specifike. Por tani duhet të mendojmë se kush mund të përballojë MRI? Pra, parashikimi përfundimtar nuk është rezultati i pritur."
Analiza NMR ka prodhuar shumë mjete të suksesshme për vlerësimin dhe shtresimin e rrezikut, veçanërisht kur studiuesit përdorin teknika të të mësuarit të thellë për të identifikuar lidhje të reja midis grupeve të të dhënave në dukje të palidhura.
Megjithatë, OBERMEYER beson se sigurimi që këto algoritme të mos identifikojnë paragjykimet e fshehura në të dhëna është thelbësore për vendosjen e mjeteve që mund të përmirësojnë vërtet kujdesin klinik.
"Sfida më e madhe është të sigurohemi se dimë saktësisht se çfarë kemi parashikuar përpara se të fillojmë të hapim kutinë e zezë dhe të shikojmë se si të parashikojmë," tha ai.
10. Monitorimi i gjendjes shëndetësore nëpërmjet pajisjeve të veshshme dhe pajisjeve personale
Pothuajse të gjithë konsumatorët tani mund të përdorin sensorë për të mbledhur të dhëna rreth vlerës së shëndetit.Nga telefonat inteligjentë me gjurmues hapash deri te pajisjet e veshura që gjurmojnë rrahjet e zemrës gjatë gjithë ditës, gjithnjë e më shumë të dhëna të lidhura me shëndetin mund të gjenerohen në çdo kohë.
Mbledhja dhe analizimi i këtyre të dhënave dhe plotësimi i informacionit të ofruar nga pacientët nëpërmjet aplikacioneve dhe pajisjeve të tjera monitoruese në shtëpi mund të ofrojë një perspektivë unike për shëndetin e individit dhe të turmës.
AI do të luajë një rol të rëndësishëm në nxjerrjen e njohurive të zbatueshme nga kjo bazë të dhënash e madhe dhe e larmishme.
Por Dr. Omar Arnout, një neurokirurg në spitalin e grave në Brigham (BWh), drejtor i CO i qendrës për rezultatet e neuroshkencës kompjuterike, tha se mund të duhet punë shtesë për të ndihmuar pacientët të përshtaten me këto të dhëna monitorimi intime dhe të vazhdueshme.
"Ne ishim mjaft të lirë për të përpunuar të dhënat dixhitale," tha ai.Por ndërsa rrjedhjet e të dhënave ndodhin në analitikën e Kembrixhit dhe Facebook, njerëzit do të jenë gjithnjë e më të kujdesshëm se kush të ndajë çfarë të dhënash ndajnë."
Pacientët priren t'u besojnë mjekëve të tyre më shumë sesa kompanive të mëdha si Facebook, shtoi ai, gjë që mund të ndihmojë në lehtësimin e shqetësimit të ofrimit të të dhënave për programet kërkimore në shkallë të gjerë.
"Ka të ngjarë që të dhënat e veshjes të kenë një ndikim të rëndësishëm sepse vëmendja e njerëzve është shumë aksidentale dhe të dhënat e mbledhura janë shumë të përafërta," tha Arnout.Duke mbledhur vazhdimisht të dhëna të grimcuara, të dhënat ka më shumë gjasa të ndihmojnë mjekët të kujdesen më mirë për pacientët."
11.bëjini telefonat inteligjentë një mjet të fuqishëm diagnostikues
Ekspertët besojnë se imazhet e marra nga telefonat inteligjentë dhe burimet e tjera të nivelit të konsumatorit do të bëhen një shtesë e rëndësishme për imazhet cilësore klinike, veçanërisht në zonat e pashërbyera ose vendet në zhvillim, duke vazhduar të përdorin funksionet e fuqishme të pajisjeve portative.
Cilësia e kamerës celulare po përmirësohet çdo vit dhe mund të gjenerojë imazhe që mund të përdoren për analizën e algoritmit të AI.Dermatologjia dhe oftalmologjia janë përfituesit e hershëm të këtij trendi.
Studiuesit britanikë madje kanë zhvilluar një mjet për të identifikuar sëmundjet e zhvillimit duke analizuar imazhet e fytyrave të fëmijëve.Algoritmi mund të zbulojë tipare diskrete, të tilla si linja e mandibulës së fëmijëve, pozicioni i syve dhe hundës, dhe atribute të tjera që mund të tregojnë anomalitë e fytyrës.Aktualisht, mjeti mund të përputhet me imazhet e zakonshme me më shumë se 90 sëmundje për të ofruar mbështetje për vendimet klinike.
Dr Hadi Shafiee, drejtor i laboratorit të mjekësisë mikro/nano dhe shëndetit dixhital në spitalin e grave në Brigham (BWh), tha: "shumica e njerëzve janë të pajisur me telefona celularë të fuqishëm me shumë sensorë të ndryshëm të integruar. Është një mundësi e shkëlqyer për ne. Pothuajse të gjithë Lojtarët e industrisë kanë filluar të ndërtojnë softuer dhe harduer Ai në pajisjet e tyre. Nuk është rastësi. Në botën tonë dixhitale, gjenerohen më shumë se 2.5 milion terabajt të dhëna çdo ditë. Në fushën e telefonave celularë, prodhuesit besojnë se mund ta përdorin këtë të dhëna për inteligjencën artificiale për të ofruar shërbime më të personalizuara, më të shpejta dhe më inteligjente.
Përdorimi i telefonave inteligjentë për të mbledhur imazhe të syve të pacientëve, lezione të lëkurës, plagë, infeksione, ilaçe ose subjekte të tjera mund të ndihmojë në adresimin e mungesës së ekspertëve në zonat e pashërbyera, ndërkohë që redukton kohën për të diagnostikuar ankesa të caktuara.
"Mund të ketë disa ngjarje të mëdha në të ardhmen dhe ne mund të përfitojmë nga kjo mundësi për të zgjidhur disa probleme të rëndësishme të menaxhimit të sëmundjeve në pikën e kujdesit," tha Shafiee.
12. Vendimmarrja inovative klinike me AI pranë shtratit
Ndërsa industria e kujdesit shëndetësor kthehet në shërbime të bazuara në tarifa, ajo po largohet gjithnjë e më shumë nga kujdesi shëndetësor pasiv.Parandalimi përpara sëmundjeve kronike, ngjarjeve akute të sëmundjes dhe përkeqësimit të papritur është qëllimi i çdo ofruesi dhe struktura e kompensimit përfundimisht i lejon ata të zhvillojnë procese që mund të arrijnë ndërhyrje aktive dhe parashikuese.
Inteligjenca artificiale do të sigurojë shumë teknologji bazë për këtë evolucion, duke mbështetur analizat parashikuese dhe mjetet mbështetëse të vendimeve klinike, për të zgjidhur problemet përpara se ofruesit të kuptojnë nevojën për të ndërmarrë veprime.Inteligjenca artificiale mund të japë një paralajmërim të hershëm për epilepsinë ose sepsinë, e cila zakonisht kërkon analizë të thellë të grupeve të të dhënave shumë komplekse.
Brandon Westover, MD, drejtor i të dhënave klinike në Spitalin e Përgjithshëm të Massachusetts (MGH), tha se mësimi i makinerive mund të ndihmojë gjithashtu në mbështetjen e ofrimit të vazhdueshëm të kujdesit për pacientët me sëmundje kritike, siç janë ata në koma pas arrestit kardiak.
Ai shpjegoi se në kushte normale, mjekët duhet të kontrollojnë të dhënat EEG të këtyre pacientëve.Ky proces kërkon kohë dhe subjektiv, dhe rezultatet mund të ndryshojnë në varësi të aftësive dhe përvojës së klinicistëve.
Ai tha: “Tendenca e këtyre pacientëve mund të jetë e ngadaltë.Ndonjëherë kur mjekët duan të shohin nëse dikush po shërohet, ata mund të shikojnë të dhënat e monitoruara një herë në 10 sekonda.Megjithatë, për të parë nëse ka ndryshuar nga 10 sekonda e të dhënave të mbledhura në 24 orë është si të shikosh nëse flokët janë rritur ndërkohë.Megjithatë, nëse përdoren algoritme të inteligjencës artificiale dhe sasi të mëdha të dhënash nga shumë pacientë, do të jetë më e lehtë të përputhet ajo që njerëzit shohin me modelet afatgjata dhe mund të gjenden disa përmirësime delikate, të cilat do të ndikojnë në vendimmarrjen e mjekëve në infermierinë. ."
Përdorimi i teknologjisë së inteligjencës artificiale për mbështetjen e vendimeve klinike, vlerësimin e rrezikut dhe paralajmërimin e hershëm është një nga fushat më premtuese të zhvillimit të kësaj metode revolucionare të analizës së të dhënave.
Duke ofruar fuqi për një gjeneratë të re mjetesh dhe sistemesh, klinicistët mund të kuptojnë më mirë nuancat e sëmundjes, të ofrojnë shërbime infermierore në mënyrë më efektive dhe të zgjidhin problemet paraprakisht.Inteligjenca artificiale do të sjellë një epokë të re të përmirësimit të cilësisë së trajtimit klinik dhe do të bëjë përparime emocionuese në kujdesin ndaj pacientëve.
Koha e postimit: Gusht-06-2021
