يدعم الذكاء الاصطناعي كل قطاع ، وصناعة الرعاية الصحية ليست استثناءً. تجني صناعة الرعاية الصحية فوائد البيانات التحويلية وتؤدي إلى تطوير مكثف في أنظمة الكشف المبكر والتشخيص ومراقبة المرضى لتحسين تقديم الرعاية الصحية.
بلغت قيمة السوق العالمية للرعاية الصحية AI 11 مليار دولار ومن المتوقع أن تصل 188 مليار دولار بحلول 2030.
يزدهر الذكاء الاصطناعي على كميات كبيرة من بيانات الرعاية الصحية من مقدمي الرعاية من المستشفيات ومراكز الرعاية ومختبرات التصوير وعلم الأمراض ودور العجزة والعيادات وغير ذلك. للتحليل الصحيح لهذه البيانات إمكانات غير محدودة لتحويل صحة الإنسان ، ومع ذلك ، فإن التنسيق غير المنظم للبيانات التي تم جمعها من المصادر الديناميكية يجعل من المستحيل التحليل والتحول.
لحسن الحظ ، فإن الطريق إلى الرعاية الصحية التحويلية ممكن من خلال الابتكار الذي تقوده حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يمكنه استخلاص رؤى إكلينيكية من البيانات الأولية وغير المهيكلة ، إلا أن تطوير الخوارزميات المتقدمة لا يزال يستهلك الكثير من الوقت والموارد. ومع ذلك ، مع الوتيرة التي ينمو بها السوق ، فمن المعقول أن نتوقع أن توفر حلول الرعاية الصحية القائمة على الذكاء الاصطناعي فوائد لا مثيل لها للمهنيين الطبيين في جوانب مختلفة.
أين يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تحفيز ابتكار أفضل للرعاية الصحية؟
الكشف المبكر عن المرض
الوعد بعملية تشخيص أفضل هو أحد الإمكانات المهمة للذكاء الاصطناعي في تطبيقات الرعاية الصحية. يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى ML لتحديد المرضى الذين يعانون من حالات شائعة ونادرة غير مكتشفة. ستكون أدوات ML المتخصصة قادرة على تفسير البيانات الموجودة في السجلات الصحية الإلكترونية ، والتصوير الطبي ، وتقارير المختبر ، وملاحظات الطبيب للمرضى لضمان ظروف التشخيص المبكر المستهدفة والتنبؤ بإمكانية الإصابة بالأمراض. يوفر الاكتشاف والتشخيص المبكر إمكانية الوصول إلى علاجات الرعاية الصحية في الوقت المناسب ، وخفض تكاليف العلاج ، وزيادة ثقة الطبيب والمريض.
الوعد بعملية تشخيص أفضل هو أحد الإمكانات المهمة للذكاء الاصطناعي في تطبيقات الرعاية الصحية. يمكن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى ML لتحديد المرضى الذين يعانون من حالات شائعة ونادرة غير مكتشفة. ستكون أدوات ML المتخصصة قادرة على تفسير البيانات الموجودة في السجلات الصحية الإلكترونية ، والتصوير الطبي ، وتقارير المختبر ، وملاحظات الطبيب للمرضى لضمان ظروف التشخيص المبكر المستهدفة والتنبؤ بإمكانية الإصابة بالأمراض. يوفر الاكتشاف والتشخيص المبكر إمكانية الوصول إلى علاجات الرعاية الصحية في الوقت المناسب ، وخفض تكاليف العلاج ، وزيادة ثقة الطبيب والمريض.تحليل موثوق للصور
يعد تحليل التصوير جانبًا مهمًا من التحليل الطبي والعلاجات. ومع ذلك ، يقضي الأطباء والمهنيون الطبيون وقتًا طويلاً في أداء المهام المتكررة والحرجة مثل تحليل الصور والتقارير المعملية وعمل الدم.
باستخدام التكنولوجيا المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للأطباء تقليل الوقت الذي يقضونه في التصوير المقطعي المحوسب وتصوير الثدي بالأشعة المقطعية والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني والتصوير بالرنين المغناطيسي وغير ذلك. يمكنهم الاستفادة من إمكانات قدرات التعرف على الأنماط المتقدمة للذكاء الاصطناعي لتحديد الميزات المألوفة والأنماط المحددة والمؤشرات المبكرة للحالات وتحديد أولويات الحالات بناءً على التشخيص.
اكتشاف المخدرات المحسن
تتمثل إحدى القوى الثورية الرئيسية للذكاء الاصطناعي في قدرته على المساعدة في تصميم وإنتاج أدوية قيمة لمكافحة الظروف الجديدة والقائمة. نحن بحاجة إلى حلول أفضل لعملية تطوير الأدوية. فإنه يأخذ 12 سنة لدواء جديد ينتقل من معمل الأبحاث إلى السوق وأخيراً إلى المريض.بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية المتقدمة ، من الممكن معالجة قضايا اكتشاف الأدوية ، وإعادة تحديد الأغراض ، والتطورات الصيدلانية. يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات كبيرة من البيانات الهامة التي تساعد في تصميم الأدوية ، وفهم التركيب الكيميائي ، وتحديد المرشحين المحتملين ، وتحليل تفاعلات البروتين الدوائي.
يمكن أن تكون قدرة الذكاء الاصطناعي على استخلاص رؤى من بيانات الأدوية التاريخية ومجموعات البيانات البيولوجية والصيغ المرجعية المتقاطعة رائدة في إنقاذ عدد لا يحصى من الأرواح.
استشارات رقمية سلسة
لقد حفز الوباء بلا شك الابتكار في مجال الرعاية الصحية عن بُعد ، ولكن لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه لجعل الزيارات الافتراضية فعالة مثل الزيارات المادية إلى عيادة الطبيب.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في سد هذه الفجوة بعدة طرق. على سبيل المثال ، سيساعد التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) على تسهيل جمع الأعراض باستخدام صوت المريض.
بالاقتران مع تحليل السجل الصحي الإلكتروني للمريض ، يمكن للذكاء الاصطناعي تسليط الضوء على المخاوف الصحية المحتملة للأطباء لمراجعتها. من خلال معالجة المعلومات في وقت مبكر ، يزيد الذكاء الاصطناعي من حجم المرضى الذين يمكن للأطباء التعامل معهم ، ويحسن فعالية الزيارات الافتراضية ، بل ويقلل من مخاطر العدوى من التفاعلات الجسدية.
تتمثل إحدى القوى الثورية الرئيسية للذكاء الاصطناعي في قدرته على المساعدة في تصميم وإنتاج أدوية قيمة لمكافحة الظروف الجديدة والقائمة. نحن بحاجة إلى حلول أفضل لعملية تطوير الأدوية. فإنه يأخذ وفي الختام
يحتل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي موقع الصدارة في تحفيز التغييرات والتطورات المذهلة في صناعة الرعاية الصحية. في Shaip ، نحن في مفترق طرق للتحول في صناعة الرعاية الصحية. بفضل خبرتنا في تطوير أدوات مبتكرة ومتقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمستقبل صناعة الرعاية الصحية أن يوفر صحة أفضل للجميع.
نحن نساعد المؤسسات على بناء وتطوير ونشر نماذج رائدة للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية مدربة على أكثر من 10 ملايين سجل بيانات طبية مرخص. يتم شرح مجموعات البيانات عالية الجودة لدينا بدقة ، ومجموعات البيانات الطبية من مصادر أخلاقية من الصور ، والتقارير المعملية ، وخطاب الطبيب ، والسجلات الصحية الإلكترونية من مجموعات متنوعة من المرضى لضمان نتائج موثوقة للغاية.
لدينا أيضًا فهم عميق للذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء ، حتى نتمكن من تقديم خبرتنا في اختيار مجموعات غير متحيزة ، شرح بيانات الرعاية الصحية، ومتطلبات التعلم شبه الخاضع للإشراف لضمان نجاح عملائنا. لمزيد من المعلومات حول الحلول التي يمكن أن يساعد Shaip في وضعها ، يرجى التواصل مع و تواصل معنا اليوم.
