ماذا لو قلنا لك أنه في المرة القادمة التي تلتقط فيها صورة ذاتية ، يتوقع هاتفك الذكي أنه من المحتمل أن تصاب بحب الشباب في اليومين المقبلين؟ تبدو مثيرة للفضول ، أليس كذلك؟ حسنًا ، هذا هو المكان الذي نتجه إليه جميعًا بشكل جماعي.
عالم التكنولوجيا مليء بالطموحات. فمن خلال أفكارنا وابتكاراتنا وأهدافنا، نتقدم كمجتمع. ويتجلى ذلك بوضوح في تطور الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية ، حيث تُعالج بعض أكثر المشكلات إلحاحاً وتُحل بمساعدة التكنولوجيا.
اليوم ، نحن على وشك طرح نماذج التعلم الآلي التي يمكنها التنبؤ بدقة بظهور الأمراض الوراثية والوقت الذي يتحول فيه الورم إلى سرطان. نحن نعمل على نماذج أولية للجراحين الآليين ومراكز تدريب للأطباء مزودة بتقنية الواقع الافتراضي. حتى على المستويات التشغيلية ، قمنا بتحسين إدارة الأسرة والمرضى ، والرعاية عن بعد ، وتوزيع الأدوية ، والمزيد من المهام الزائدة آليًا وأتمتة من خلال أنظمة تعمل بالذكاء الاصطناعي.
مع استمرارنا في الحلم بطرق أفضل لتقديم الرعاية الصحية ، دعونا نستكشف ونفهم بعض الجوانب الرئيسية في تطور الرعاية الصحية وكيف تساعد التكنولوجيا ، وخاصة علم البيانات وأجنحتها ، في هذا النمو الهائل.
هذا المنشور مخصص لإبراز أهمية البيانات في تطوير أنظمة ووحدات الرعاية الصحية ، وبعض حالات الاستخدام البارزة ، والتحديات الناشئة عن العملية.
أهمية البيانات في الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية
الآن ، قبل أن نبدأ في فهم بعض حالات الاستخدام والتطبيقات الأكثر تعقيدًا للذكاء الاصطناعي ، دعنا ندرك أن متوسط تطبيقات الرعاية الصحية واللياقة البدنية لديك على هاتفك مدعوم بوحدات الذكاء الاصطناعي. لقد خضعوا لسنوات من التدريب لتحليل بياناتك ووصفها واستنتاجها بدقة وتصورها في رؤى.
بتوسيع نطاق هذا المطلب، ستحصل على أنظمة متطورة تتطلب بيانات من مصادر متعددة، مثل تقنيات الرؤية الحاسوبية والسجلات الصحية الإلكترونية وغيرها، لأداء مهام معقدة. تذكر الإنجازات الرائدة في علم الأورام التي ذكرناها سابقًا، فمثل هذه الحلول تتطلب كميات هائلة من البيانات السياقية لإنتاج نتائج دقيقة. ولتحقيق ذلك، يتعين على المُعلِّقين والخبراء استخلاص البيانات من عمليات المسح والتقارير، مثل صور الأشعة السينية، والتصوير بالرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي المحوسب، وغيرها، وتصنيف كل عنصر فيها.
يتعين على المتخصصين في الرعاية الصحية العمل على تحديد الاهتمامات والحالات المختلفة وتصنيفها حتى تتمكن الآلات من فهمها بشكل أفضل ومعالجة نتائج أكثر دقة. لذلك ، فإن جميع النتائج والتشخيصات وخطط العلاج تنبع من البيانات والمعالجة الدقيقة لها.
نظرًا لكون البيانات في صميم الرعاية الصحية ، فلنعترف بأن البيانات تمهد الطريق لغد أكثر صحة.
حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
- بينما نتحدث عن التطورات في الإجراءات والأدوات الجراحية ، تحدد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية ما إذا كانت العمليات الجراحية مطلوبة في المقام الأول. من خلال المعالجة الدقيقة للبيانات ، يمكن للأنظمة محاكاة الحالات ومشاركة ما إذا كان يمكن معالجة المخاوف من خلال الأدوية وتغيير نمط الحياة.
- يساعدنا الذكاء الاصطناعي أيضًا في تشخيص الأمراض الفيروسية من خلال العوامل الممرضة المتسلسلة وراثيًا والتوصيف.
- كما يتم تطوير ممرضات ومساعدين افتراضيين للمساعدة في رعاية المرضى وتقديم الدعم في عملية التعافي. أثناء الأوبئة ، عندما يكون عدد المرضى مرتفعًا ، يمكن للممرضات الافتراضية مساعدة المنظمات في خفض النفقات التشغيلية وتقديم الرعاية التي يحتاجها المرضى في نفس الوقت. سيتم تدريب هؤلاء الممرضات الرقميات على تنفيذ جميع المهام الأساسية التي يتم تدريب البشر على القيام بها.
- يمكن التنبؤ مسبقًا بالعديد من الأمراض العصبية وأمراض المناعة الذاتية التي لا يمكن علاجها أو عكسها أبدًا من خلال نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يمكن القضاء على الخرف ومرض الزهايمر ومرض باركنسون والمزيد بهذه الطريقة.
- خطط العلاج والأدوية الشخصية ممكنة أيضًا باستخدام الذكاء الاصطناعي والوصول إليها انتخابronic السجلات الصحية. من خلال معرفة التاريخ الصحي للمريض ، والحساسية ، والتوافق الكيميائي ، وأكثر من ذلك ، يمكن أن توصي الأجهزة بالأدوية الفعالة.
- يمكن أيضًا تسريع اكتشاف عقاقير جديدة من خلال التجارب السريرية المحاكاة.
التحديات التي ينطوي عليها تطوير حلول الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية
- جيل متسق الرعاية الصحية تمثل البيانات تحديًا نظرًا لأن نماذج التعلم الآلي تعتمد على توفر كميات هائلة من مجموعات البيانات لتعلم معالجة الاستنتاجات وتقديم النتائج.
- تلتزم صناعة الرعاية الصحية بالعديد من القوانين والامتثال والبروتوكولات للحفاظ على معايير الخصوصية والسرية. تعد إمكانية التشغيل البيني للبيانات حتمية ومملة في نفس الوقت بسبب البروتوكولات التي تحكم المشاركة العادلة للبيانات بين أصحاب المصلحة. يتعين على المنظمات اتخاذ تدابير إضافية لحماية سرية مرضاها ومستخدميها من خلال data إزالة الهوية.
- إن توفر مؤسسات الرعاية الصحية الصغيرة والمتوسطة يمثل أيضًا تحديًا كبيرًا. شرح البيانات ربما تكون لحظة حاسمة تؤثر على النتائج النهائية. نظرًا لأن الرعاية الصحية عبارة عن جناح متخصص للغاية ، يجب أن يتم شرح البيانات الواردة من التقارير وعمليات الفحص بواسطة متخصصي الرعاية الصحية. يعد تجنيدهم تحديًا كبيرًا.
إذن، هذا هو الفهم الأساسي الذي تحتاج إليه لقطاع الرعاية الصحية وتطبيقاته الخاصة بالذكاء الاصطناعي. في الوقت الراهن، تُحرز تطورات هائلة لمعالجة بعض التحديات التي ناقشناها. كما تظهر حالات استخدام وتحديات جديدة في الوقت نفسه. الخلاصة الرئيسية هنا هي أن البيانات ستستمر في التأثير على نتائج الرعاية الصحية، وإذا كنت تعمل على تطوير حلول الذكاء الاصطناعي، فننصحك بالاستعانة بخبراء مثل Shaip للحصول على البيانات.
الفرق الذي تحدثه لا مثيل له.
