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 أن تحمل حلول التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المتطورة شعلة الابتكار.
في الرعاية الصحية ، قيمة آلة التعلم هي قدرتها على معالجة مجموعات البيانات الضخمة التي تتجاوز نطاق قدرة الإنسان. يتم إدخال البيانات الأولية غير المنظمة ، وتظهر 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:
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 العمل المطلوب لإجراء تشخيصات دقيقة. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي يعالج المزيد والمزيد من مجموعات البيانات ، فإن التكنولوجيا ستفوق حتماً قدرة الأطباء البشريين على اكتشاف علامات المرض في أقرب وقت ممكن.
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.
اكتشاف المخدرات
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.
الاستشارات الرقمية
حفز الوباء بلا شك الابتكار في مساحة الرعاية الصحية عن بعد. ومع ذلك ، لا يزال هناك طريق طويل لنقطعه لجعل الزيارات الافتراضية فعالة مثل الزيارة الفعلية إلى مكتب 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 على الأطباء 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.
كوينسمارت. Beste Bitcoin-Börse في أوروبا
المصدر: https://www.iotforall.com/powering-the-next-wave-of-healthcare-innovation-with-ai
