لفترة طويلة ، كنا نقرأ عن دور شرح البيانات في التعلم الآلي ووحدات الذكاء الاصطناعي. نحن نعلم أن التعليق التوضيحي لبيانات الجودة هو جانب حتمي يؤثر دائمًا على النتائج التي تنتجها هذه الأنظمة.
ومع ذلك ، ما هي تقنيات التعليقات التوضيحية المختلفة المستخدمة في ملف منظمة العفو الدولية للرعاية الصحية فضاء؟ بالنسبة لصناعة معقدة للغاية وواسعة وحاسمة ، ما هي التدابير والإجراءات التي يتخذها خبراء التعليقات التوضيحية للبيانات لوضع علامة على بيانات الرعاية الصحية الهامة وتنفيذها ومتابعتها لوضع علامة على بيانات الرعاية الصحية الهامة من عدد لا يحصى من المصادر؟
حسنًا ، هذا هو بالضبط ما سنستكشفه في هذا المنشور اليوم. من الفهم الأساسي للأنواع المختلفة لتقنيات التعليقات التوضيحية للبيانات ، سنقوم بإلغاء تأمين المستوى 2 واستكشاف تقنيات التعليقات التوضيحية المختلفة المستخدمة في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتنوعة.
شرح البيانات لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المختلفة
Chatbots
لنبدأ بالأساسيات أولاً. تثبت روبوتات المحادثة أو روبوتات المحادثة أنها أجنحة عالية الكفاءة للإدارة السريرية ، والصحة المتنقلة ، والمزيد. من مساعدة المرضى في حجز المواعيد لتشخيصهم واستشارات الرعاية الصحية إلى مساعدتهم في معالجة أعراضهم وحيويتهم لعلامات الأمراض والمخاوف ، أصبحت روبوتات المحادثة رفيقة رائعة لكل من المرضى ومقدمي الرعاية الصحية.
لكي تقدم روبوتات المحادثة نتائج دقيقة ، يتعين عليها معالجة ملايين البايت من البيانات. قد يثبت التشخيص أو التوصية الخاطئة أنها ضارة بالمرضى ومحيطهم. على سبيل المثال ، إذا أعطى أحد التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المصمم لإعطاء نتائج في التقييم الأولي لـ Covid-19 نتائج خاطئة ، فقد يؤدي ذلك إلى انتقال العدوى. لهذا السبب يجب أن يتم التدريب الكافي على الذكاء الاصطناعي قبل بدء تشغيل المنتج أو الحل.
لأغراض التدريب ، يستخدم الخبراء عمومًا تقنيات مثل التعرف على الكيانات و تحليل المشاعر.
شرح التصوير الرقمي
في حين أن عملية التشخيص رقمية بمساعدة الأنظمة والأجهزة المتطورة ، فإن استنتاجات النتائج لا تزال في الغالب تتمحور حول الإنسان. هذا يعرض النتائج للتفسير الخاطئ ، أو حتى إغفال المخاوف الجوهرية.
الآن ، يمكن لوحدات الذكاء الاصطناعي القضاء على كل هذه الحالات ويمكنها اكتشاف حتى أصغر الحالات الشاذة أو المخاوف من التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية وتقارير الأشعة السينية. بصرف النظر عن النتائج الدقيقة ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي توفير النتائج بسرعة أيضًا.
إلى جانب عمليات الفحص التقليدية ، يتم استخدام التصوير الحراري أيضًا للكشف المبكر عن مخاوف مثل سرطان الثدي. تتم دراسة الأشعة تحت الحمراء المنبعثة من الأورام لمعرفة المزيد من الأعراض والإبلاغ عنها وفقًا لذلك.
لهذه الأغراض المعقدة ، ينشر المحاربون في شرح البيانات آليات مثل وضع علامات على تقارير التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية والأشعة السينية وبيانات التصوير الحراري. ثم تتعلم وحدات الذكاء الاصطناعي من مجموعات البيانات المشروحة هذه للتدريب بشكل مستقل.
تطوير الأدوية وعلاجها
أحد أحدث الأمثلة على تطوير الأدوية من خلال وحدات الذكاء الاصطناعي هو صياغة لقاحات Covid-19. في غضون أشهر من تفشي المرض ، تمكن الباحثون ومقدمو الرعاية الصحية من فك شفرة لقاحات Covid-19. ويرجع ذلك في الغالب إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وقدرتها على محاكاة التفاعلات الدوائية والكيميائية ، والتعلم من العديد من المجلات الصحية ، والأوراق المنشورة ، والوثائق البحثية ، والمقالات العلمية ، والمزيد لاكتشاف الأدوية.
الرؤى التي لا يمكن أن تكون أبدًا تحت رادار البشر (مع الأخذ في الاعتبار حجم مجموعات البيانات المستخدمة لاكتشاف الأدوية والتجارب السريرية) يمكن مواءمتها وتحليلها بسهولة بواسطة وحدات الذكاء الاصطناعي للحصول على استنتاجات ونتائج فورية. يتيح ذلك لمتخصصي الرعاية الصحية تسريع التجارب وإجراء اختبارات صارمة وإرسال نتائجهم للحصول على الموافقات المناسبة.
بصرف النظر عن اكتشاف الأدوية ، تساعد وحدات الذكاء الاصطناعي أيضًا الأطباء على التوصية بالعقاقير الشخصية التي من شأنها التأثير على جرعاتهم وتوقيتاتهم بناءً على الظروف الأساسية والاستجابات البيولوجية والمزيد.
للمرضى الذين يعانون من أمراض المناعة الذاتية والمخاوف العصبية والأمراض المزمنة ، يتم وصف العديد من الأدوية. قد يعني هذا رد فعل بين الأدوية. من خلال توصيات الأدوية الشخصية ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ قرار أكثر استنارة فيما يتعلق بوصف الأدوية.
لكي يحدث كل ذلك ، يعمل المعلقون على وضع علامات على بيانات البرمجة اللغوية العصبية ، وبيانات من أشعة البيانات ، والصور الرقمية ، والسجلات الصحية الإلكترونية ، وبيانات المطالبات المقدمة من شركات التأمين ، والبيانات التي تم جمعها وتجميعها بواسطة الأجهزة القابلة للارتداء ، والمزيد.
مراقبة المريض ورعايته
لا يبدأ الطريق الحاسم إلى الشفاء إلا بعد الجراحة أو التشخيص. يقع على عاتق المريض مسؤولية استعادة صحته ورفاهيته بشكل عام. بفضل الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، أصبح هذا الأمر سلسًا بشكل تدريجي.
يتم العثور على المرضى الذين خضعوا لعلاجات السرطان أو أولئك الذين يعانون من مشاكل الصحة العقلية بشكل متزايد الروبوتات التحادثية معاون، مساعد، مفيد، فاعل خير. من استفسارات ما بعد الخروج من المستشفى إلى مساعدة المرضى على تجاوز الانهيارات العاطفية ، تصل روبوتات المحادثة كرفيق ومساعدين في نهاية المطاف. شاركت منظمة AI تسمى Northwell Health أيضًا تقريرًا يفيد بأن ما يقرب من 96 ٪ من مرضاها أظهروا مشاركة أفضل للمرضى مع روبوتات المحادثة هذه.
تتلخص تقنيات التعليقات التوضيحية في هذا في وضع علامات على النص والبيانات الصوتية من السجلات الصحية ، وبيانات من التجارب السريرية ، والمحادثات ، وتحليلات النوايا ، والتصوير الرقمي والوثائق ، والمزيد.
في المخص:
حالات الاستخدام مثل هذه تضع معايير معيارية للتدريب على الذكاء الاصطناعي ومنهجيات التعليقات التوضيحية. تعمل هذه أيضًا كخرائط طريق لجميع تحديات التعليقات التوضيحية للبيانات الفريدة التي تنشأ في المستقبل بسبب ظهور حالات وحلول استخدام أحدث.
ومع ذلك ، لا ينبغي أن يمنعك ذلك من المغامرة في تطوير الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية. إذا كنت بدأت للتو وتبحث عن الجودة والكفاءة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، الحصول على اتصال معنا اليوم. نحن نتوقع دائمًا تحديات جديدة ونبقى في المقدمة.
