AI Trends Staff adlı geliştiriciden
Hastaneler ve doktor muayenehaneleri hastalarına ilişkin tansiyondan genetik dizilemeye kadar çok büyük miktarda veri topluyor. Veriler dijitalleştirilebilirken, hasta tedavisine yardımcı olmak için kullanılması zor olabilir. Ancak sağlık sektörü, hasta bakımına yardımcı olabilecek verilerdeki kalıpları bulmak için yapay zekayı kullanma konusunda giderek daha iyi hale geliyor.
"Sanırım sağlık hizmetlerinde ortalama hasta veya gelecekteki hasta yapay zekadan zaten etkileniyor. Boston merkezli bir hastane ve doktorlar ağı olan Partners HealthCare System'in baş inovasyon sorumlusu Chris Coburn, bir hesapta bunun mutlaka farkında olmadıklarını belirtti. WebMD. Yapay zekanın hasta bakımına uygulanması henüz başlangıç aşamasındadır ve yayılmaktadır.
Örnek olarak patoloji, radyoloji, omurga cerrahisi, kalp cerrahisi ve dermatolojiden bahseden Coburn, "Yapay zeka ile ilgili aktif bir çalışma olmayan bir [sağlık] alanını kolaylıkla adlandıramam" dedi.
Ve tabii ki girişimciler bir iş fırsatı görüyor. GNS Healthcare of Cambridge, Mass., "yeni nesil" hasta verilerine erişimiyle birleşen nedensel bir makine öğrenimi ve simülasyon teknolojisi sunarak hangi kan kanseri hastalarının kemik iliği nakillerinden en fazla fayda sağlayacağının belirlenmesine yardımcı olabilir. Şirket bazılarında genetik imza buldu multipl miyelom Nakilden fayda göreceklerini öne süren hastalar.
"Artık hastalık modelleri oluşturmak, olası her tedavi senaryosunda bilgisayar tabanlı silikon simülasyonları çalıştırmak ve doktoru her birey için biyolojisine göre doğru tedavi konusunda bilgilendirmek için veriye, teknolojiye ve işlem hızına sahibiz. Yapay zekanın gerçek gücü bu," dedi GNS Healthcare kurucu ortağı Iya Kahlil. Dr. Kahlil, GNS Healthcare ve Via Science ürünlerinin temelini oluşturan hesaplama motorunu birlikte icat eden bir fizikçidir. Uzmanlığı ilaç keşfi, ilaç geliştirme ve bakım noktasında uygulanabilecek tedavi algoritmaları alanındaki uygulamaları kapsamaktadır.
Yapay zekanın tıpta kullanımının artmasıyla ilgili zorluklar arasında, büyük hacimli verileri işlerken hasta verilerini gizli tutma gereklilikleri de yer alıyor. İlaç devi Amgen'in strateji, ticarileştirme ve inovasyondan sorumlu kıdemli başkan yardımcısı Mike Nohaile, büyük veri kümelerinden isimlerin çıkarılabileceğini ancak günümüzde insanların genetik kodlarıyla tanımlanabileceğini belirtti.
Doktorların ayrıca verilerdeki ırksal ve demografik önyargılara karşı da dikkatli olmaları gerekiyor; Yapay zekayı çalıştıran algoritmaları anlamak ve yorumlamak zordur. Dr. Nohaile, "Karar verme konusunda bir kara kutuya güvenmek istemiyorum çünkü onun taraflı olup olmadığını bilmiyorum" dedi. "Bunu çok düşünüyoruz."
Klinik Tanılarda Yapay Zeka
Yapay zeka algoritmaları hastalıkları doktorlardan daha hızlı ve daha doğru teşhis edebiliyor; CEO'su Terence Mills, yapay zekanın özellikle görüntü tabanlı test sonuçlarından hastalıkları tespit etmede iyi olduğunu yazıyor AI.iobir veri bilimi ve mühendislik şirketi, yakın zamanda şunu yazıyor: Forbes. AI.io, web sitesinde ürünlerini "kısaca beyaz kutu yapay zeka" ve "Beyaz kutu yapay zeka iyi inşa edilmiş bir evse, kara kutu yapay zeka da temel ve çerçevedir" şeklinde tanımlıyor.
Geçen yılın son zamanları, Google'ın DeepMind 50D kiralık taramaları analiz ederek 3'den fazla göz hastalığı türünü doğru bir şekilde tespit edecek bir sinir ağını eğitmeyi başardı ve yapay zeka teknolojisinin gerçek anormallikleri belirlemede ne kadar etkili olabileceğini gösterdi.
Erken teşhis, önleyici tedbirler gibi kanserin etkili tedavisinin anahtarıdır. Farklı melanom türleri gibi belirli kanser türlerinin erken aşamalarda tespit edilmesi çok zordur. Yapay zeka algoritmaları biyopsi görüntülerini ve MRI taramalarını tarayıp analiz edebiliyor 1,000 kat daha hızlı %87 doğruluk oranıyla doktorlardan daha fazla.
Hassas İlaç
İlaç ideal olarak hastanın tanısına yönelik doğru tedaviye göre hassasiyetle dağıtılır. Hassas tıp, çok miktarda verinin yorumlanmasına bağlıdır.
Tedavi geçmişi, kısıtlamalar, kalıtsal özellikler ve yaşam tarzı gibi hastanın verileri, en etkili ilacı belirlemek için kullanılır. Verilerin bu organizasyonu, makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmaları için güçlü bir seçimdir. Yapay zeka veri yönetimi sistemleri, anlamlı sonuçlar çıkarmak ve tahminlerde bulunmak için büyük hacimli verileri depolayabilir ve düzenleyebilir.
Yapay zeka sistemleri, doktorların bireysel hastalar için hassas ilaç formüle etmelerine yardımcı olmak amacıyla hastanelerin ve sağlık tesislerinin hasta veri depolarının arşivlerine göz atabilir. Yapay zeka reçete sistemleri, hastanın tıbbi geçmişini inceleyebilir ve hastanın ilacı reçete edildiği gibi alma olasılığını belirlemeye yardımcı olabilir.
