ابتكار الرعاية الصحية

كيف سيعزز الذكاء الاصطناعي الموجة التالية من ابتكارات الرعاية الصحية

ليس هناك شك في أن البيانات مهيأة لتحويل الرعاية الصحية كما هو الحال في العديد من القطاعات الأخرى ، لكنها ستحتاج إلى يد العون. اليوم ، يجمع مقدمو الرعاية الصحية إكسابايت من بيانات المريض من المستشفيات والعيادات ومختبرات التصوير وعلم الأمراض والمزيد. تحتوي هذه البيانات على ثروة من البصيرة في صحة الإنسان ، لكن افتقارها إلى البنية والحجم الهائل يعني أنها تتجاوز حدود قدرة الإنسان على فك تشفيرها.

لحسن الحظ ، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي المتطورة أن تحمل شعلة الابتكار.

في مجال الرعاية الصحية ، تكمن قيمة التعلم الآلي في قدرته على معالجة مجموعات البيانات الضخمة التي تتجاوز نطاق قدرة الإنسان. يتم إدخال البيانات الأولية غير المنظمة وتخرج الرؤى السريرية ، مما يساعد الأطباء على التخطيط وتقديم رعاية أفضل بتكلفة أقل. في حين أن السماء هي الحد الأقصى فيما يتعلق بفوائد التعلم الآلي ، فإن بناء هذه الخوارزميات المعقدة يستغرق وقتًا. في السنوات الخمس إلى العشر القادمة ، نتوقع أن نرى المتخصصين الطبيين يجنون ثمار الابتكار القائم على الرعاية الصحية في هذه المجالات:

  1. تحليل الصور المتقدم

التحليل المتقدم للصور المهنيون الطبيون مدربون تدريباً عالياً ، وبعض أعمالهم تعكس قيمتها المضافة الهائلة. ومع ذلك ، لا تزال هناك حاجة للمحترفين لقضاء بعض الوقت في المهام المتكررة مثل تحليل الصور. في علم الأشعة ، على سبيل المثال ، يقضي الأطباء وقتًا في النظر إلى الصور المأخوذة من فحوصات التصوير المقطعي المحوسب ، والتصوير بالرنين المغناطيسي ، والموجات فوق الصوتية ، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني ، والتصوير الشعاعي للثدي ، وغير ذلك. تستخدم حلول التصوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي قدرات التكنولوجيا المتقدمة للتعرف على الأنماط لتسليط الضوء على ميزات الصورة ، وتحديد المؤشرات المبكرة للسرطان ، وتحديد أولويات الحالات ، وتقليل حجم العمالة المطلوبة لإجراء تشخيصات دقيقة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يعالج المزيد والمزيد من مجموعات البيانات ، فمن المحتم أن تتفوق التكنولوجيا على قدرة الأطباء البشريين على اكتشاف علامات المرض في أقرب وقت ممكن.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

  1. كشف المرض

نظرًا لارتفاع تكلفته ، لا يتم تصوير الرعاية الصحية بشكل عام إلا لتأكيد التشخيص. إنه حل فعال ، لكنه حل يعد الذكاء الاصطناعي بقلبه واستبداله. من خلال إجراء تحليل متعمق لكميات ضخمة من البيانات التاريخية ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بإمكانية الإصابة بالمرض أو المرض في مراحل مبكرة بشكل لا يصدق. على سبيل المثال ، من خلال النظر إلى مجموعة كاملة من المرضى تتطابق بشكل وثيق مع التركيبة السكانية لفرد معين بالإضافة إلى التاريخ الطبي للأقارب ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستنتج أن المريض من المحتمل جدًا أن يصاب بمرض مثل أمراض القلب قبل سنوات من قيام الطبيب بذلك. من أي وقت مضى بدقة التشخيص.

  1. إكتشاف عقار

لقد رأينا جميعًا بشكل مباشر مدى أهمية تصميم وإنتاج عقاقير ولقاحات فعالة لمكافحة مرض تم اكتشافه حديثًا. من الناحية التاريخية ، استغرقت هذه العملية استثمارات ضخمة من الوقت والمال ، مع امتداد الجداول الزمنية للتطوير إلى أكثر من عقد في بعض الحالات. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على الإحالة المرجعية للأدوية المعروفة بأنها آمنة وفعالة وتكرار أجزاء من صيغها لاقتراح تكرارات جديدة يمكن أن تكون رائدة ، ومن المحتمل أن تنقذ أرواحًا لا تعد ولا تحصى وتساعد على منع الجائحة العالمية التالية.

  1. استشارة رقمية

الاستشارات الرقمية لقد حفز الوباء بلا شك الابتكار في مجال الرعاية الصحية عن بُعد ، ولكن لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه لجعل الزيارات الافتراضية فعالة مثل الزيارة الفعلية إلى عيادة الطبيب. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في سد هذه الفجوة بعدة طرق. سيساعد التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، على سبيل المثال ، في تسهيل جمع الأعراض باستخدام صوت المريض فقط. 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 نتيجة لذلك.

في Shaip ، هدفنا هو الدخول في مستقبل مثير للابتكار في مجال الرعاية الصحية من خلال دعم الشركات في مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. نحن نساعد المؤسسات في بناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية من خلال ترخيص استخدام أكثر من 10 ملايين مجموعة بيانات طبية تتكون من الصور وبيانات السجلات الصحية الإلكترونية وحتى خطاب الطبيب. بياناتنا خالية من المعلومات الصحية المحمية بنسبة 100٪ ، ومزودة بتعليقات توضيحية دقيقة ، ومصادر من أكثر من 60 منطقة جغرافية متنوعة ، مما يضمن نتائج عالية الجودة.

لدينا أيضًا فهم عميق للذكاء الاصطناعي من الألف إلى الياء ، مما يعني أنه يمكننا 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 طلب عرض اليوم.

شارك الاجتماعية

ربما يعجبك أيضا