Inovace ve zdravotnictví

Jak AI podpoří další vlnu inovací ve zdravotnictví

Není pochyb o tom, že data jsou připravena transformovat zdravotní péči, protože má tolik jiných odvětví, ale bude potřebovat pomocnou ruku. Dnes se poskytovatelé zdravotní péče shromažďují exabajty údajů o pacientovi z nemocnic, klinik, zobrazovacích a patologických laboratoří a dalších. Tato data obsahují velké množství poznatků o lidském zdraví, ale jejich nedostatečná struktura a naprostý objem znamenají, že jsou daleko za hranicemi lidské schopnosti dešifrovat je.

Naštěstí mohou sofistikovaná řešení AI a strojového učení nést pochodeň inovací.

Ve zdravotnictví je hodnotou strojového učení jeho kapacita pro zpracování obrovských souborů dat, které jsou daleko za hranicí lidských schopností. Vstupují nezpracovaná nestrukturovaná data a přicházejí klinické poznatky, které pomáhají lékařům plánovat a poskytovat lepší péči za nižší cenu. Zatímco nebe je limit, pokud jde o výhody strojového učení, budování těchto složitých algoritmů vyžaduje čas. V příštích pěti až deseti letech očekáváme, že zdravotničtí pracovníci budou sklízet přínosy inovací založených na zdravotní péči v těchto oblastech:

  1. Pokročilá analýza obrazu

Pokročilá analýza obrazu Lékaři jsou vysoce kvalifikovaní a některé jejich práce odrážejí jejich obrovskou přidanou hodnotu. Stále však existuje potřeba, aby profesionálové trávili čas opakovanými úkoly, jako je analýza obrazu. Například v radiologii tráví lékaři čas prohlížením snímků z CT, MR, ultrazvuku, PET, mamografie a dalších. Zobrazovací řešení podporovaná umělou inteligencí využívají pokročilé schopnosti technologie rozpoznávání vzoru k zvýraznění obrazových funkcí, identifikaci časných prediktorů rakoviny, stanovení priorit případů a snížení objemu práce potřebné k provedení přesné diagnózy. Vzhledem k tomu, že AI zpracovává stále více datových sad, je nevyhnutelné, že tato technologie zatmění schopnost lidských lékařů rozpoznat příznaky nemoci co nejdříve.

Pojďme dnes diskutovat o vašem požadavku na školení AI.

  1. Detekce nemocí

Kvůli vysokým nákladům se zobrazování ve zdravotnictví obvykle provádí pouze k potvrzení diagnózy. Je to efektivní řešení, ale takové, které umělá inteligence slibuje, že ji nahradí a nahradí. Provedením hloubkové analýzy velkého množství historických dat může AI předvídat možnost nemoci nebo nemoci v neuvěřitelně raných fázích. Například při pohledu na celou populaci pacientů, která se těsně shoduje s demografickým vývojem konkrétního jedince, kromě anamnézy příbuzných, by AI mohla dojít k závěru, že u pacienta je velmi pravděpodobné, že u něj dojde k nemoci, jako jsou srdeční choroby, roky předtím, než lékař mohl vždy přesně stanovit diagnózu.

  1. Objev léků

Všichni jsme na vlastní oči viděli, jak důležité je navrhovat a vyrábět účinné léky a vakcíny pro boj s nově objevenou nemocí. Historicky tento proces trval obrovské investice času a peněz, přičemž časové harmonogramy vývoje se v některých případech rozšířily na více než deset let. Schopnost AI křížově odkazovat na léky, o nichž je známo, že jsou bezpečné a účinné, a replikovat části svých vzorců, aby navrhly nové iterace, by mohla být průkopnická, což potenciálně zachrání nespočet životů a pomůže předcházet další globální pandemii.

  1. Digitální konzultace

Digitální konzultace Pandemie nepochybně podnítila inovace v oblasti telehealth, ale k tomu, aby byly virtuální návštěvy stejně účinné jako fyzická návštěva ordinace, je ještě dlouhá cesta. AI může tuto mezeru odstranit mnoha způsoby. Strojové učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP) například pomůže usnadnit sběr symptomů pouhým hlasem pacienta. V kombinaci s analýzou elektronického zdravotního záznamu pacienta může AI zdůraznit pravděpodobné zdravotní problémy, které by měli lékaři přezkoumat. Díky předčasnému zpracování informací AI zvyšuje objem pacientů, s nimiž se lékaři dokážou vypořádat, zvyšuje účinnost virtuálních návštěv a v důsledku toho dokonce minimalizuje riziko infekce způsobené fyzickými interakcemi.

Ve společnosti Shaip je naším cílem zahájit vzrušující budoucnost inovací ve zdravotnictví podporou firem v jejich iniciativách AI. Pomáháme organizacím budovat a školit modely AI a NLP licencováním používání více než 10 milionů sad lékařských dat, které se skládají z obrázků, dat elektronických zdravotních záznamů a dokonce i řeči lékaře. Naše data jsou 100% chráněna zdravotními informacemi, jsou přesně komentována a pocházejí z více než 60 různých geografických oblastí, což zajišťuje vysoce kvalitní výsledky.

Od základu také hluboce chápeme AI, což znamená, že můžeme půjčit naše zkušenosti s výběrem nezaujatých kohort, anotace údajů o zdravotní péčia požadavky učení s částečným dohledem k zajištění úspěchu našich klientů. Další informace o řešeních, která může společnost Shaip pomoci zavést, najdete na adrese a požádat o demo dnes.

Sociální sdílení

Mohlo by se vám také líbit