الرعاية الصحية

دور جمع البيانات والتعليقات التوضيحية في الرعاية الصحية

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. من خلال أفكارنا وابتكاراتنا وأهدافنا ، نتقدم كمجتمع. هذا صحيح بشكل خاص فيما يتعلق بتطور منظمة العفو الدولية للرعاية الصحية، حيث يتم التعامل مع بعض المشكلات الأكثر صعوبة وحلها 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.

أهمية البيانات في الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون تطبيق mHealth الخاص بك هو الذي يتيح لك فعليًا الحصول على استشارات من طبيب أو حجز موعد معه أو تطبيقًا يسترجع النتائج المتعلقة بالمخاوف الصحية المحتملة بناءً على الأعراض والرفاهية ، يتم تضمين الذكاء الاصطناعي في كل تطبيق للرعاية الصحية اليوم.

قم بتوسيع نطاق هذا المطلب وستحصل على أنظمة متقدمة تتطلب البيانات من مصادر متعددة مثل رؤية الكمبيوتر والسجلات الصحية الإلكترونية والمزيد لأداء المهام المعقدة. تذكر الاختراقات في علم الأورام التي ذكرناها سابقًا ، تتطلب مثل هذه الحلول كميات هائلة من البيانات السياقية لإنتاج نتائج دقيقة. من أجل هذا، المعلقين ويجب على الخبراء مصدر البيانات من عمليات المسح والتقارير مثل الأشعة السينية والتصوير بالرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي المحوسب والمزيد وإضافة تعليقات توضيحية لكل عنصر يرونه عليها.

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.

دعنا نناقش متطلبات بيانات التدريب على الذكاء الاصطناعي اليوم.

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

التحديات التي ينطوي عليها تطوير حلول الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية بغض النظر عن الصناعة التي يتم فيها تنفيذ الذكاء الاصطناعي ، تظل بعض التحديات بارزة وعالمية. هذا صحيح فيما يتعلق بالرعاية الصحية أيضًا. لإعطائك فكرة سريعة ، إليك بعض التحديات الأكثر شيوعًا التي تحد من تقدم الذكاء الاصطناعي في الرعاية 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.

لذلك ، هذا هو الفهم الأساسي الذي تحتاجه لصناعة الرعاية الصحية وتطبيقاتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي. بينما نتحدث ، تحدث الكثير من التطورات لإصلاح بعض التحديات التي ناقشناها. كما تظهر حالات الاستخدام الأحدث والتحديات في وقت واحد. الخلاصة الرئيسية الوحيدة هنا هي أن البيانات ستستمر في تشكيل نتائج الرعاية الصحية ، وإذا كنت تطور حلًا للذكاء الاصطناعي ، فإننا نوصي بالحصول على البيانات من الخبراء مثل شيب.

الفرق الذي تحدثه لا مثيل له.

شارك الاجتماعية