Yapay zekanın sağlık alanında bir dönüşüm gücü olması bekleniyor.Peki, doktorlar ve hastalar yapay zeka destekli araçların etkisinden nasıl yararlanır?
Bugünün sağlık sektörü çok olgun ve bazı büyük değişiklikler yapabilir.Sağlık sektörü, kronik hastalıklar ve kanserden radyoloji ve risk değerlendirmesine kadar, hasta bakımında daha kesin, verimli ve etkili müdahaleler uygulamak için teknolojiyi kullanmak için sayısız fırsata sahip gibi görünüyor.
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte hastaların doktorlara olan gereksinimleri giderek artıyor ve mevcut verilerin sayısı endişe verici bir hızla artmaya devam ediyor.Yapay zeka, tıbbi bakımın sürekli iyileştirilmesini teşvik eden bir motor haline gelecektir.
Geleneksel analiz ve klinik karar verme teknolojisi ile karşılaştırıldığında yapay zekanın birçok avantajı vardır.Öğrenme algoritması eğitim verileriyle etkileşime girdiğinde daha doğru hale gelebilir ve doktorların teşhis, hemşirelik süreci, tedavi değişkenliği ve hasta sonuçları hakkında benzeri görülmemiş içgörüler elde etmesini sağlar.
Partners Healthcare tarafından düzenlenen 2018 Dünya yapay zeka tıbbi inovasyon forumunda (wmif), tıp araştırmacıları ve klinik uzmanlar, tıp endüstrisinin önümüzdeki yıllarda yapay zekanın benimsenmesinde önemli bir etkiye sahip olma olasılığı en yüksek olan teknolojileri ve alanları üzerinde ayrıntılı olarak durdular. on yıl.
2018'de wmif'in CO başkanı Anne kiblanksi ve Partners Healthcare'in akademik başkanı Dr. Gregg Meyer, her endüstri alanına getirilen bu tür bir "yıkım"ın hastalara önemli faydalar sağlama potansiyeline sahip olduğunu ve geniş bir etki alanına sahip olduğunu söyledi. iş başarısı potansiyeli.
Aralarında Harvard Medical School (HMS) Profesörü, ortakların veri bilimi başkanı Dr. Keith Dreyer ve Massachusetts General Hospital'da (MGH) araştırma stratejisi ve operasyonlar direktörü Dr. Katherine andreole de dahil olmak üzere iş ortaklarının sağlık uzmanlarının yardımıyla , yapay zekanın tıbbi hizmetler ve bilimde devrim yaratacağı 12 yol önerdi.
1. Beyin bilgisayar arabirimi aracılığıyla düşünme ve makineyi birleştirin
İletişim kurmak için bilgisayar kullanmak yeni bir fikir değil, ancak teknoloji ile insan düşüncesi arasında klavye, fare ve ekran olmadan doğrudan bir arayüz oluşturmak, bazı hastalar için önemli uygulamaları olan öncü bir araştırma alanıdır.
Sinir sistemi hastalıkları ve travma, bazı hastaların başkalarıyla ve çevreleriyle anlamlı konuşma, hareket etme ve etkileşim kurma yeteneğini kaybetmesine neden olabilir.Yapay zeka tarafından desteklenen beyin bilgisayarı arayüzü (BCI), bu işlevleri sonsuza kadar kaybetmekten endişe duyan hastalar için bu temel deneyimleri geri yükleyebilir.
Nöroteknoloji ve nörorehabilitasyon merkezi direktörü MD Leigh Hochberg, "Nöroloji yoğun bakım ünitesinde aniden hareket etme veya konuşma yeteneğini kaybeden bir hasta görürsem, ertesi gün iletişim kurma yeteneğini geri kazanmayı umuyorum" dedi. Massachusetts Genel Hastanesi (MGH).Beyin bilgisayar arayüzü (BCI) ve yapay zeka kullanarak el hareketi ile ilgili sinirleri harekete geçirebilir ve her yerde bulunan iletişim teknolojilerini kullanmak gibi tüm aktivite boyunca hastanın başkalarıyla en az beş kez iletişim kurmasını sağlayabilmeliyiz. tablet bilgisayarlar veya cep telefonları olarak."
Beyin bilgisayarı arabirimi, amyotrofik lateral skleroz (ALS), inme veya atrezi sendromu olan hastaların yanı sıra her yıl dünya çapında omurilik yaralanması olan 500.000 hastanın yaşam kalitesini büyük ölçüde artırabilir.
2. Yeni nesil radyasyon araçlarını geliştirin
Manyetik rezonans görüntüleme (MRI), BT tarayıcıları ve X-ışınları ile elde edilen radyasyon görüntüleri, insan vücudunun iç kısmına invazif olmayan bir görüş sağlar.Bununla birlikte, birçok teşhis prosedürü hala, enfeksiyon riski taşıyan biyopsi ile elde edilen fiziksel doku örneklerine dayanmaktadır.
Uzmanlar, bazı durumlarda yapay zekanın, yeni nesil Radyoloji araçlarının canlı doku örneklerine olan talebin yerini alacak kadar doğru ve ayrıntılı olmasını sağlayacağını tahmin ediyor.
Brigham Kadın Hastanesi'nde (BWh) görüntü kılavuzluğunda nöroşirürji direktörü olan MD Alexandra Golby, "Tanısal görüntüleme ekibini cerrahlar veya girişimsel radyologlar ve patologlarla bir araya getirmek istiyoruz, ancak farklı ekiplerin işbirliği yapması büyük bir zorluk. ve hedeflerin tutarlılığı. Radyolojinin şu anda doku örneklerinden elde edilen bilgileri sağlamasını istiyorsak, o zaman herhangi bir pikselin temel gerçeklerini bilmek için çok yakın standartlara ulaşabilmemiz gerekecek. "
Bu süreçteki başarı, klinisyenlerin kötü huylu tümörün özelliklerinin küçük bir kısmına dayalı tedavi kararları vermek yerine, tümörün genel performansını daha doğru bir şekilde anlamalarını sağlayabilir.
Yapay zeka ayrıca kanserin istilacılığını daha iyi tanımlayabilir ve tedavi hedefini daha uygun bir şekilde belirleyebilir.Buna ek olarak yapay zeka, tümörlerin fenotipik ve genetik özelliklerini karakterize etmek için görüntü tabanlı algoritmalar kullanmayı taahhüt eden Radyoloji alanında "sanal biyopsi" gerçekleştirmeye ve yeniliği teşvik etmeye yardımcı oluyor.
3. Yetersiz hizmet alan veya gelişmekte olan bölgelerde tıbbi hizmetleri genişletin
Gelişmekte olan ülkelerde ultrason teknisyenleri ve radyologlar dahil olmak üzere eğitimli sağlık hizmeti sağlayıcılarının eksikliği, hastaların hayatlarını kurtarmak için tıbbi hizmetleri kullanma şansını büyük ölçüde azaltacaktır.
Toplantıda, ünlü Longwood Avenue ile Boston'daki altı hastanede, Batı Afrika'daki tüm hastanelerden daha fazla radyologun çalıştığına dikkat çekildi.
Yapay zeka, normalde insanlara verilen teşhis sorumluluklarından bazılarını devralarak kritik bir klinisyen eksikliğinin etkisini hafifletmeye yardımcı olabilir.
Örneğin, bir AI görüntüleme aracı, tüberküloz semptomlarını incelemek için genellikle bir doktorla aynı doğrulukla göğüs röntgeni kullanabilir.Bu özellik, kaynakların yetersiz olduğu bölgelerdeki sağlayıcılar için bir uygulama yoluyla dağıtılabilir ve deneyimli teşhis radyologlarına olan ihtiyacı azaltır.
Massachusetts General Hospital'da (MGH) nörobilim yardımcısı ve Radyoloji doçenti Dr. jayashree kalpathy Cramer, "Bu teknolojinin sağlık hizmetlerini iyileştirmek için büyük bir potansiyeli var" dedi.
Bununla birlikte, AI algoritması geliştiricileri, farklı milletlerden veya bölgelerden insanların, hastalığın performansını etkileyebilecek benzersiz fizyolojik ve çevresel faktörlere sahip olabileceği gerçeğini dikkatlice düşünmelidir.
"Örneğin, Hindistan'da hastalıktan etkilenen nüfus Amerika Birleşik Devletleri'ndekinden çok farklı olabilir" dedi.Bu algoritmaları geliştirirken, verilerin hastalık sunumunu ve popülasyonun çeşitliliğini temsil etmesini sağlamak çok önemlidir.Yalnızca tek bir popülasyona dayalı algoritmalar geliştirmekle kalmayıp, bunun diğer popülasyonlarda da rol oynayabileceğini umuyoruz."
4. Elektronik sağlık kayıtlarının kullanım yükünü azaltın
Elektronik sağlık kaydı (her), sağlık sektörünün dijital yolculuğunda önemli bir rol oynamıştır ancak bu dönüşüm, bilişsel aşırı yük, bitmek bilmeyen belgeler ve kullanıcı yorgunluğu ile ilgili sayısız sorunu da beraberinde getirmiştir.
Elektronik sağlık kaydı geliştiricileri artık daha sezgisel bir arayüz oluşturmak ve çok fazla kullanıcı zamanı alan rutinleri otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanıyor.
Brigham Health'in başkan yardımcısı ve bilgi sorumlusu Dr. Adam Landman, kullanıcıların zamanlarının çoğunu üç görevle geçirdiklerini söyledi: klinik dokümantasyon, sipariş girişi ve gelen kutularını sıralama.Konuşma tanıma ve dikte, klinik belge işlemeyi iyileştirmeye yardımcı olabilir, ancak doğal dil işleme (NLP) araçları yeterli olmayabilir.
Landman, "Daha cesur olmak ve polisin kamera takması gibi klinik tedavi için video kaydı kullanmak gibi bazı değişiklikleri düşünmek gerekebileceğini düşünüyorum" dedi.Yapay zeka ve makine öğrenimi, daha sonra bu videoları gelecekte almak üzere dizine eklemek için kullanılabilir.Tıpkı evde yapay zeka asistanları kullanan Siri ve Alexa gibi, sanal asistanlar da gelecekte hasta başucuna getirilecek ve klinisyenlerin tıbbi siparişleri girmek için gömülü zekayı kullanmasına olanak tanıyacak."
Yapay Zeka, ilaç takviyeleri ve sonuçların bildirilmesi gibi gelen kutularından gelen rutin isteklerin işlenmesine de yardımcı olabilir.Landman ayrıca, klinisyenlerin gerçekten ilgilenmesi gereken görevlere öncelik verilmesine yardımcı olabilir ve hastaların yapılacaklar listelerini işlemesini kolaylaştırır.
5. Antibiyotik direnci riski
Antibiyotik direnci, insanlar için büyüyen bir tehdittir çünkü bu kilit ilaçların aşırı kullanımı, artık tedaviye yanıt vermeyen süperbakterilerin evrimine yol açabilir.Çoklu ilaca dirençli bakteriler, hastane ortamında her yıl on binlerce hastayı öldürerek ciddi hasarlara neden olabilir.Clostridium difficile tek başına ABD sağlık sistemine yılda yaklaşık 5 milyar dolara mal oluyor ve 30.000'den fazla ölüme neden oluyor.
EHR verileri, hasta semptom göstermeye başlamadan önce enfeksiyon modellerini belirlemeye ve riski vurgulamaya yardımcı olur.Bu analizleri yürütmek için makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarını kullanmak, doğruluklarını artırabilir ve sağlık hizmeti sağlayıcıları için daha hızlı ve daha doğru uyarılar oluşturabilir.
Massachusetts Genel Hastanesi'nde (MGH) enfeksiyon kontrolü müdür yardımcısı Dr. Erica Shenoy, "Yapay zeka araçları, enfeksiyon kontrolü ve antibiyotik direncine yönelik beklentileri karşılayabilir" dedi.Eğer yapmazlarsa, o zaman herkes başarısız olur.Hastaneler çok fazla EHR verisine sahip olduğu için, eğer bunlardan tam olarak faydalanmazlarsa, klinik araştırma tasarımında daha akıllı ve hızlı endüstriler yaratmazlarsa ve bu verileri oluşturan EHR'leri kullanmazlarsa, başarısızlıkla karşı karşıya kalacaklar."
6.Patolojik görüntüler için daha doğru analizler oluşturun
Brigham Kadın Hastanesi'nde (BWh) patoloji bölümü başkanı ve HMS'de patoloji profesörü olan Dr. Jeffrey golden, patologların çok çeşitli tıbbi hizmet sağlayıcıları için en önemli tanısal veri kaynaklarından birini sağladığını söyledi.
"Sağlık hizmetleri kararlarının %70'i patolojik sonuçlara dayalıdır ve EHR'lerdeki tüm verilerin %70 ila %75'i patolojik sonuçlardan gelir" dedi.Ve sonuçlar ne kadar doğru olursa, doğru teşhis o kadar çabuk yapılır.Bu, dijital patolojinin ve yapay zekanın ulaşma şansına sahip olduğu hedeftir."
Büyük dijital görüntüler üzerinde derin piksel seviyesi analizi, doktorların insan gözünden kaçabilecek ince farkları tanımasını sağlar.
Golden, "Artık kanserin hızlı mı yoksa yavaş mı gelişeceğini ve hastaların tedavisini klinik evreler veya histopatolojik derecelendirmeden ziyade algoritmalara göre nasıl değiştireceğimizi daha iyi değerlendirebileceğimiz noktaya geldik" dedi.İleriye doğru büyük bir adım olacak."
"Yapay zeka ayrıca, klinisyenler verileri incelemeden önce slaytlardaki ilgi çekici özellikleri belirleyerek üretkenliği artırabilir. Yapay zeka, slaytları filtreleyebilir ve neyin önemli neyin önemsiz olduğunu değerlendirebilmemiz için doğru içeriği görmemiz için bize rehberlik edebilir. patologların kullanım etkinliği ve her bir vakayı incelemelerinin değerini artırmaktadır."
Tıbbi cihazlara ve makinelere zeka getirin
Akıllı cihazlar, tüketici ortamlarını ele geçiriyor ve buzdolabının içindeki gerçek zamanlı videodan sürücülerin dikkatinin dağıldığını tespit eden arabalara kadar çeşitli cihazlar sunuyor.
Tıbbi bir ortamda, yoğun bakım ünitelerinde ve diğer yerlerdeki hastaları izlemek için akıllı cihazlar gereklidir.Yapay zekanın, sepsisin gelişmekte olduğunu belirtmek veya komplikasyonların algılanması gibi, durumun kötüleşmesini belirleme yeteneğini geliştirmek için kullanılması, sonuçları önemli ölçüde iyileştirebilir ve tedavi maliyetlerini azaltabilir.
Mark Michalski, "Farklı verileri sağlık sistemi genelinde entegre etmekten bahsettiğimizde, entegre etmemiz ve yoğun bakım doktorlarını mümkün olduğunca erken müdahale etmeleri için uyarmamız gerekiyor ve bu verilerin toplanmasının insan doktorların yapabileceği iyi bir şey olmadığını" söyledi. , BWh'deki klinik veri Bilim Merkezi'nin yönetici direktörü.Bu cihazlara akıllı algoritmalar eklemek, doktorların üzerindeki bilişsel yükü azaltır ve hastaların mümkün olan en kısa sürede tedavi edilmesini sağlar."
8. kanser tedavisi için immünoterapiyi teşvik etmek
İmmünoterapi, kanseri tedavi etmenin en umut verici yollarından biridir.Kötü huylu tümörlere saldırmak için vücudun kendi bağışıklık sistemini kullanarak, hastalar inatçı tümörlerin üstesinden gelebilir.Bununla birlikte, mevcut immünoterapi rejimine yalnızca birkaç hasta yanıt veriyor ve onkologlar, hangi hastaların rejimden fayda göreceğini belirlemek için kesin ve güvenilir bir yönteme sahip değiller.
Makine öğrenimi algoritmaları ve oldukça karmaşık veri kümelerini sentezleme becerileri, bireylerin benzersiz gen kompozisyonunu aydınlatabilir ve hedefe yönelik tedavi için yeni seçenekler sağlayabilir.
Massachusetts General Hospital (MGH) kapsamlı teşhis merkezinde hesaplamalı patoloji ve teknoloji geliştirme direktörü Dr. long Le, "Son zamanlarda en heyecan verici gelişme, belirli bağışıklık hücreleri tarafından üretilen proteinleri bloke eden kontrol noktası inhibitörleri oldu" diye açıklıyor.Ama hala çok karmaşık olan tüm sorunları anlamıyoruz.Kesinlikle daha fazla hasta verisine ihtiyacımız var.Bu tedaviler nispeten yenidir, bu nedenle pek çok hasta bunları uygulamaz.Bu nedenle, verileri ister bir kuruluş içinde ister birden çok kuruluş genelinde entegre etmemiz gereksin, modelleme sürecini yönlendirmek için hasta sayısını artırmada kilit bir faktör olacaktır."
9. Elektronik sağlık kayıtlarını güvenilir risk belirleyicilerine dönüştürün
Elektronik sağlık kaydı (onun), hasta verilerinin bir hazinesidir, ancak sağlayıcılar ve geliştiriciler için büyük miktarda bilgiyi doğru, zamanında ve güvenilir bir şekilde çıkarmak ve analiz etmek sürekli bir zorluktur.
Veri formatı karışıklığı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış girdiler ve eksik kayıtlarla birleşen veri kalitesi ve bütünlük sorunları, insanların anlamlı risk sınıflandırması, öngörücü analiz ve klinik karar desteğini nasıl gerçekleştireceklerini doğru bir şekilde anlamalarını zorlaştırır.
Brigham Kadın Hastanesi'nde (BWh) acil tıp yardımcı doçenti ve Harvard Tıp Okulu'nda (HMS) yardımcı doçent olan Dr. Ziad OBERMEYER, "Verileri tek bir yere entegre etmek için yapılması gereken bazı zor işler var. Ancak başka bir sorun da anlamaktır. insanlar elektronik sağlık kayıtlarında bir hastalığı tahmin ettiklerinde ne elde ederler.İnsanlar yapay zeka algoritmalarının depresyon veya inmeyi tahmin edebildiğini duyabilir, ancak aslında inmenin maliyetinde bir artış öngördüklerini görebilirler. inme kendisi."
Sözlerine şöyle devam etti: "MRI sonuçlarına güvenmek daha spesifik bir veri seti sağlıyor gibi görünüyor.
NMR analizi, özellikle araştırmacılar görünüşte ilgisiz veri kümeleri arasındaki yeni bağlantıları belirlemek için derin öğrenme tekniklerini kullandıklarında, birçok başarılı risk puanlama ve sınıflandırma aracı üretmiştir.
Ancak OBERMEYER, bu algoritmaların verilerde gizli önyargıları belirlememesini sağlamanın, klinik bakımı gerçekten iyileştirebilecek araçların devreye alınması için çok önemli olduğuna inanıyor.
"En büyük zorluk, kara kutuyu açıp nasıl tahmin yapacağımıza bakmadan önce tam olarak neyi tahmin ettiğimizi bildiğimizden emin olmaktır" dedi.
10.Giyilebilir cihazlar ve kişisel cihazlar aracılığıyla sağlık durumunun izlenmesi
Neredeyse tüm tüketiciler artık sağlık değeri hakkında veri toplamak için sensörleri kullanabilir.Adım izleyicili akıllı telefonlardan tüm gün kalp atış hızını takip eden giyilebilir cihazlara kadar her an sağlıkla ilgili daha fazla veri üretilebilir.
Bu verileri toplamak, analiz etmek ve hastalar tarafından sağlanan bilgileri uygulamalar ve diğer ev izleme cihazları aracılığıyla desteklemek, bireysel ve kalabalık sağlığı için benzersiz bir bakış açısı sağlayabilir.
AI, bu büyük ve çeşitli veritabanından eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmede önemli bir rol oynayacaktır.
Ancak Brigham Kadın Hastanesi'nde (BWh) bir beyin cerrahı olan ve hesaplamalı nörobilim sonuçları merkezinin CO direktörü olan Dr. Omar Arnout, hastaların bu samimi, devam eden izleme verilerine uyum sağlamasına yardımcı olmak için ek çalışma gerektirebileceğini söyledi.
"Dijital verileri işlemek için oldukça özgürdük" dedi.Ancak Cambridge analytics ve Facebook'ta veri sızıntıları meydana geldikçe, insanlar kimin hangi verileri paylaşacağı konusunda giderek daha dikkatli olacak."
Hastalar, doktorlarına Facebook gibi büyük şirketlerden daha fazla güvenme eğiliminde, diye ekledi, bu da büyük ölçekli araştırma programları için veri sağlamanın rahatsızlığını hafifletmeye yardımcı olabilir.
Arnout, "Giyilebilir verilerin önemli bir etkiye sahip olması muhtemel çünkü insanların dikkati çok tesadüfi ve toplanan veriler çok kaba" dedi.Kesintisiz olarak ayrıntılı veri toplayarak, verilerin doktorların hastalara daha iyi bakmasına yardımcı olma olasılığı daha yüksektir."
11. akıllı telefonları güçlü bir teşhis aracı yapın
Uzmanlar, akıllı telefonlardan ve diğer tüketici seviyesindeki kaynaklardan elde edilen görüntülerin, taşınabilir cihazların güçlü işlevlerini kullanmaya devam ederek, özellikle yetersiz hizmet alan bölgelerde veya gelişmekte olan ülkelerde klinik kalitede görüntüleme için önemli bir tamamlayıcı olacağına inanıyor.
Mobil kameranın kalitesi her yıl artıyor ve AI algoritma analizi için kullanılabilecek görüntüler üretebiliyor.Dermatoloji ve oftalmoloji bu eğilimin ilk yararlanıcılarıdır.
İngiliz araştırmacılar, çocukların yüz görüntülerini analiz ederek gelişimsel hastalıkları tespit etmek için bir araç bile geliştirdiler.Algoritma, çocukların çene çizgisi, gözlerin ve burnun konumu gibi farklı özellikleri ve yüz anormalliklerini gösterebilecek diğer özellikleri algılayabilir.Şu anda araç, klinik karar desteği sağlamak için 90'dan fazla hastalıkla ortak görüntüleri eşleştirebilir.
Brigham Kadın Hastanesi'ndeki (BWh) mikro/nano tıp ve dijital sağlık laboratuvarı müdürü Dr. sektör oyuncuları cihazlarına Ai yazılım ve donanımları kurmaya başladılar.Bu tesadüf değil.Dijital dünyamızda her gün 2.5 milyon terabayttan fazla veri üretiliyor.Cep telefonu alanında üreticiler bunu kullanabileceklerine inanıyor. daha kişiselleştirilmiş, daha hızlı ve daha akıllı hizmetler sağlamak için yapay zekaya yönelik veriler.”
Hastaların gözlerinin, cilt lezyonlarının, yaralarının, enfeksiyonlarının, uyuşturucularının veya diğer konuların görüntülerini toplamak için akıllı telefonların kullanılması, belirli şikayetlerin teşhis edilmesi için gereken süreyi azaltırken, yetersiz hizmet alan bölgelerdeki uzman eksikliğini gidermeye yardımcı olabilir.
Shafiee, "Gelecekte bazı önemli olaylar olabilir ve bu fırsattan yararlanarak bakım noktasındaki bazı önemli hastalık yönetimi sorunlarını çözebiliriz." dedi.
12. Hastabaşı AI ile yenilikçi klinik karar verme
Sağlık sektörü ücretli hizmetlere yöneldikçe pasif sağlık hizmetlerinden giderek uzaklaşmaktadır.Kronik hastalıklardan, akut hastalık olaylarından ve ani kötüleşmeden önce önleme, her sağlayıcının hedefidir ve tazminat yapısı, nihai olarak, aktif ve öngörücü müdahaleyi gerçekleştirebilecek süreçleri geliştirmelerine olanak tanır.
Yapay zeka, tahmine dayalı analiz ve klinik karar destek araçlarını destekleyerek, sağlayıcılar harekete geçme ihtiyacını fark etmeden önce sorunları çözmek için bu evrim için birçok temel teknoloji sağlayacaktır.Yapay zeka, genellikle oldukça karmaşık veri kümelerinin derinlemesine analizini gerektiren epilepsi veya sepsis için erken uyarı sağlayabilir.
Massachusetts General Hospital'da (MGH) klinik veriler direktörü olan Dr. Brandon Westover, makine öğreniminin kalp durmasından sonra komadakiler gibi kritik hastalara sürekli bakım sağlanmasını desteklemeye yardımcı olabileceğini söyledi.
Normal şartlarda doktorların bu hastaların EEG verilerini kontrol etmesi gerektiğini anlattı.Bu süreç zaman alıcı ve sübjektiftir ve sonuçlar klinisyenlerin becerilerine ve deneyimlerine göre değişebilir.
“Bu hastalarda gidişat yavaş olabilir.Bazen doktorlar birinin iyileşip iyileşmediğini görmek istediklerinde, her 10 saniyede bir izlenen verilere bakabilirler.Ancak 24 saatte toplanan 10 saniyelik veriden değişip değişmediğini görmek, bu arada saçların uzamış olup olmadığına bakmak gibidir.Ancak yapay zeka algoritmaları ve birçok hastadan alınan büyük miktarda veri kullanılırsa, insanların gördüklerini uzun vadeli kalıplarla eşleştirmek daha kolay olacak ve doktorların hemşirelikte karar vermesini etkileyecek bazı ince iyileştirmeler bulunabilir. ."
Klinik karar desteği, risk puanlama ve erken uyarı için yapay zeka teknolojisinin kullanılması, bu devrim niteliğindeki veri analizi yönteminin en umut verici gelişme alanlarından biridir.
Yeni nesil araç ve sistemlere güç sağlayarak, klinisyenler hastalığın nüanslarını daha iyi anlayabilir, hemşirelik hizmetlerini daha etkin bir şekilde sunabilir ve sorunları önceden çözebilir.Yapay zeka, klinik tedavinin kalitesini iyileştirmede yeni bir çağ başlatacak ve hasta bakımında heyecan verici atılımlar yapacak.
Gönderim zamanı: Ağu-06-2021
