كيف تقود بيانات التدريب على الرعاية الصحية الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية إلى القمر؟
لطالما كان شراء البيانات أولوية تنظيمية. أكثر من ذلك عندما يتم استخدام مجموعات البيانات المعنية لتدريب إعدادات التعلم الذاتي المستقلة. يتخذ تدريب النماذج الذكية ، خاصة تلك التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، نهجًا مختلفًا عن إعداد بيانات الأعمال القياسية. بالإضافة إلى ذلك ، نظرًا لأن الرعاية الصحية هي محور التركيز الرأسي ، فمن المهم التركيز على مجموعات البيانات التي لها غرض بالنسبة لها ولا يتم استخدامها ببساطة لحفظ السجلات.
ولكن لماذا نحتاج حتى إلى التركيز على بيانات التدريب عندما توجد كميات هائلة من بيانات المرضى المنظمة بالفعل في قواعد البيانات الطبية وخوادم دور المسنين والمستشفيات والعيادات الطبية ومؤسسات الرعاية الصحية الأخرى. والسبب هو أن بيانات المريض القياسية لا تُستخدم أو لا يمكن استخدامها لبناء نماذج مستقلة ، والتي تتطلب بعد ذلك بيانات سياقية ومُصنفة لتكون قادرة على اتخاذ قرارات استباقية واستباقية في الوقت المناسب.
هذا هو المكان الذي يتم فيه إدخال بيانات التدريب على الرعاية الصحية في المزيج ، المتوقع كمجموعات بيانات مشروحة أو معنونة. تركز مجموعات البيانات الطبية هذه على مساعدة الآلات والنماذج في تحديد الأنماط الطبية المحددة ، وطبيعة الأمراض ، والتشخيص بأمراض معينة ، والجوانب المهمة الأخرى للتصوير الطبي والتحليل وإدارة البيانات.
ما هي بيانات تدريب الرعاية الصحية - نظرة عامة كاملة؟
إن بيانات التدريب على الرعاية الصحية ليست سوى معلومات ذات صلة مصنفة ببيانات وصفية لكي تتعرف عليها خوارزميات التعلم الآلي وتتعلم منها. بمجرد تسمية مجموعات البيانات أو بالأحرى شرحها ، يصبح من الممكن للنماذج فهم السياق والتسلسل والفئة نفسها ، مما يساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل في الوقت المناسب.
إذا كان لديك ميل إلى التفاصيل ، فإن بيانات التدريب ذات الصلة بالرعاية الصحية تدور حول الصور الطبية المشروحة ، والتي تضمن أن النماذج والآلات الذكية تصبح قادرة في الوقت المناسب على التعرف على الأمراض ، كجزء من الإعداد التشخيصي. بيانات التدريب يمكن أيضًا أن تكون نصية أو بالأحرى نسخها في الطبيعة ، والتي تمكن النماذج بعد ذلك من تحديد البيانات المستخرجة من التجارب السريرية وتلقي مكالمات استباقية تتعلق بإنشاء الأدوية.
لا يزال قليلا معقد جدا بالنسبة لك! حسنًا ، إليك أبسط طريقة لفهم ما تمثله بيانات التدريب على الرعاية الصحية. تخيل تطبيق رعاية صحية مزعوم يمكنه اكتشاف الإصابات بناءً على التقارير والصور التي تقوم بتحميلها على النظام الأساسي ويقترح المسار التالي للعمل. ومع ذلك ، لإجراء مثل هذه المكالمات ، يحتاج التطبيق الذكي إلى تغذية بيانات منسقة ومتسقة يمكنه التعلم منها. نعم ، هذا ما نسميه "بيانات التدريب".
ما هي نماذج الرعاية الصحية الأكثر صلة التي تتطلب بيانات تدريبية؟
تعتبر بيانات التدريب أكثر منطقية لنماذج الرعاية الصحية المستقلة التي يمكن أن تؤثر بشكل تدريجي على حياة عامة الناس ، دون تدخل بشري. أيضًا ، يؤدي التركيز المتزايد على تضخيم قدرات البحث في مجال الرعاية الصحية إلى زيادة نمو السوق في شرح البيانات ؛ بطل لا غنى عنه وغير معروف للذكاء الاصطناعي وله دور فعال في تطوير مجموعات بيانات تدريب دقيقة ومحددة لكل حالة.
ولكن ما هي نماذج الرعاية الصحية التي هي في أمس الحاجة إلى بيانات التدريب؟ حسنًا ، إليك المجالات الفرعية والنماذج التي تسارعت وتيرتها في الآونة الأخيرة ، مما يستدعي الحاجة إلى بعض بيانات التدريب عالية الجودة:
- إعدادات الرعاية الصحية الرقمية: تشمل مجالات التركيز العلاج المخصص والرعاية الافتراضية للمرضى وتحليل البيانات لمراقبة الصحة
- إعدادات التشخيص: تشمل مجالات التركيز التحديد المبكر للأمراض التي تهدد الحياة وذات التأثير الكبير مثل أي شكل من أشكال السرطان والآفات.
- أدوات الإبلاغ والتشخيص: تشمل مجالات التركيز تطوير سلالة مدركة من ماسحات التصوير المقطعي المحوسب ، واكتشاف التصوير بالرنين المغناطيسي ، وأدوات الأشعة السينية أو التصوير
- محللات الصور: تشمل مجالات التركيز تحديد مشاكل الأسنان وأمراض الجلد وحصوات الكلى والمزيد
- معرّفات البيانات: تشمل مجالات التركيز تحليل التجارب السريرية لتحسين إدارة المرض ، وتحديد خيارات العلاج الجديدة لأمراض معينة ، وخلق الأدوية
- إعدادات حفظ السجلات: تشمل مجالات التركيز الحفاظ على سجلات المرضى وتحديثها ، والمتابعة الدورية لمستحقات المريض ، وحتى الموافقة المسبقة على المطالبات ، من خلال تحديد التفاصيل الجوهرية لبوليصة التأمين.
تتطلب نماذج الرعاية الصحية هذه بيانات تدريب دقيقة لتكون أكثر إدراكًا واستباقية.
لماذا تعتبر بيانات التدريب على الرعاية الصحية مهمة؟
كما يتضح من طبيعة النماذج ، يتطور دور التعلم الآلي بشكل تدريجي عندما يتعلق الأمر بمجال الرعاية الصحية. نظرًا لأن إعدادات الذكاء الاصطناعي المدركة أصبحت من الضروريات المطلقة في مجال الرعاية الصحية ، فإن الأمر يتعلق بمعالجة اللغات الطبيعية ، ورؤية الكمبيوتر ، والتعلم العميق لإعداد بيانات التدريب ذات الصلة للنماذج للتعلم منها.
أيضًا ، على عكس العمليات القياسية والثابتة مثل حفظ سجلات المريض ومعالجة المعاملات وغير ذلك ، لا يمكن استهداف نماذج الرعاية الصحية الذكية مثل الرعاية الافتراضية ومحللي الصور وغيرها باستخدام مجموعات البيانات التقليدية. هذا هو السبب في أن بيانات التدريب تصبح أكثر أهمية في الرعاية الصحية ، كخطوة عملاقة في المستقبل.
يمكن فهم أهمية بيانات التدريب على الرعاية الصحية والتأكد منها بشكل أفضل من خلال حقيقة أنه من المتوقع أن ينمو حجم السوق فيما يتعلق بتنفيذ أدوات شرح البيانات في الرعاية الصحية لإعداد بيانات التدريب بنسبة 500٪ على الأقل في عام 2027 ، مقارنةً بعام 2020.
ولكن هذا ليس كل شيء ، فالنماذج الذكية التي يتم تدريبها بشكل صحيح في المقام الأول يمكن أن تساعد أجهزة الرعاية الصحية في خفض التكاليف الإضافية عن طريق أتمتة العديد من المهام الإدارية وتوفير ما يصل إلى 30٪ من التكاليف المتبقية.
ونعم ، خوارزميات ML المدربة قادرة على تحليل عمليات المسح ثلاثية الأبعاد ، على الأقل 3 مرة أسرع مما تتم معالجتها اليوم ، في عام 1000.
يبدو واعدا ، أليس كذلك!
استخدام حالات الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية
بصراحة ، فإن مفهوم بيانات التدريب ، المستخدم لتمكين نماذج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية ، يبدو لطيفًا بعض الشيء ما لم نلقي نظرة فاحصة على حالات الاستخدام والتطبيقات في الوقت الفعلي لها.
إعداد الرعاية الصحية الرقمية
إن إعدادات الرعاية الصحية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مع خوارزميات مدربة بدقة موجهة نحو توفير أفضل رعاية رقمية ممكنة للمرضى. يمكن للإعدادات الرقمية والافتراضية باستخدام تقنية البرمجة اللغوية العصبية والتعلم العميق وتقنية رؤية الكمبيوتر تقييم الأعراض وتشخيص الحالات من خلال تجميع البيانات من مصادر مختلفة ، وبالتالي تقليل وقت العلاج بنسبة 70٪ على الأقل.
استخدام الموارد
أدى ظهور الوباء العالمي إلى تقليص معظم التجهيزات الطبية للموارد. ولكن بعد ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية ، إذا أصبح جزءًا من المخطط الإداري ، أن يساعد المؤسسات الطبية في إدارة ندرة الموارد ، واستخدام وحدة العناية المركزة ، والجوانب الأخرى من ندرة التوافر ، بشكل أفضل.
تحديد المرضى المعرضين لمخاطر عالية
يسمح الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية ، عند تطبيقه في قسم سجل المرضى ، لسلطات المستشفيات بتحديد الآفاق عالية الخطورة التي لديها فرصة للإصابة بأمراض خطيرة. يساعد هذا النهج في تخطيط العلاج بشكل أفضل ويسهل عزل المريض.
البنية التحتية المتصلة
حسب ما أصبح ممكنًا بواسطة الذكاء الاصطناعي الداخلي لشركة آي بي إم ، أي واتسون, أصبح إعداد الرعاية الصحية الحديث متصلًا الآن ، بفضل تكنولوجيا المعلومات السريرية. تهدف حالة الاستخدام هذه إلى تحسين قابلية التشغيل البيني بين الأنظمة وإدارة البيانات.
بالإضافة إلى حالات الاستخدام المذكورة ، يلعب الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية دورًا في:
- توقع حد إقامة المريض
- توقع عدم الحضور لتوفير موارد المستشفى وتكاليفها
- توقع المرضى الذين قد لا يجددون الخطط الصحية
- تحديد المشاكل المادية والتدابير العلاجية المقابلة
من منظور أكثر بدائية ، الرعاية الصحية يهدف إلى تحسين تكامل البيانات ، والقدرة على تنفيذ التحليلات التنبؤية بشكل أفضل ، وقدرات حفظ السجلات للإعداد المعني.
ولكن لجعل حالات الاستخدام هذه ناجحة بدرجة كافية ، يجب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية بالبيانات المشروحة.
دور مجموعات البيانات ذات المعايير الذهبية للرعاية الصحية
نماذج التدريب جيدة لكن ماذا عن البيانات؟ نعم ، أنت بحاجة إلى مجموعات بيانات ، والتي يجب بعد ذلك شرحها لتتوافق مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
ولكن لا يمكنك فقط سحب البيانات من أي قناة والاستمرار في مواكبة معايير تكامل البيانات. هذا هو السبب في أنه من المهم الاعتماد على مقدمي الخدمات مثل Shaip الذين يقدمون مجموعة واسعة من مجموعات البيانات الموثوقة وذات الصلة للمؤسسات للاستفادة منها. إذا كنت تخطط لإعداد نموذج AI للرعاية الصحية ، يتيح لك Shaip الاختيار من بين تصورات الإنسان الآلي وبيانات المحادثة والإملاء المادي وملاحظات الطبيب.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تحديد حالات الاستخدام لجعل مجموعات البيانات متوافقة مع عمليات الرعاية الصحية الأساسية أو الذكاء الاصطناعي للمحادثة لاستهداف الوظائف الإدارية. ولكن هذا ليس كل شيء ، حتى أن المعلقين وجامعي البيانات ذوي الخبرة يقدمون دعمًا متعدد اللغات عندما يتعلق الأمر بالتقاط ونشر مجموعات البيانات المفتوحة لنماذج التدريب.
بالعودة إلى ما يقدمه Shaip ، يمكنك ، كمبتكر ، الوصول إلى الملفات الصوتية ذات الصلة والملفات النصية والحرفية وملاحظات الإملاء وحتى مجموعة بيانات الصور الطبية ، اعتمادًا على الوظيفة التي تريد أن يمتلكها النموذج.
ختامية
الرعاية الصحية ، كقطاع عام ، في فورة ابتكارية ، وأكثر من ذلك في حقبة ما بعد الجائحة. ومع ذلك ، فإن المؤسسات ورجال الأعمال الصحيين والمطورين المستقلين يخططون باستمرار لتطبيقات وأنظمة جديدة تكون استباقية بذكاء ويمكنها تقليل الجهد البشري إلى حد كبير من خلال التعامل مع المهام المتكررة والمستهلكة للوقت.
هذا هو السبب في أنه من الأهمية بمكان تدريب الإعدادات أولاً أو بالأحرى النماذج بشكل مثالي باستخدام مجموعات البيانات المنسقة والمُصنَّفة بدقة ، وهو أمر يتم الاستعانة بمصادر خارجية بشكل أفضل لمقدمي الخدمات الموثوق بهم لتحقيق الكمال والدقة.
