Sağlık sektörünün birincil amacı, uygun bakım, ilaç tedavisi ve izleme yoluyla sağlıkla ilgili sorunları iyileştirmektir.
Ve mevcut senaryoda, kronik sağlık koşullarındaki artış, teknolojik gelişmeler, personel sıkıntısı nedeniyle artan işgücü maliyetleri ve pahalı altyapı gibi birçok faktör nedeniyle küresel sağlık hizmetleri pazarı yükseliyor.
tarafından rapor AraştırmavePazarlar Küresel sağlık hizmetleri fırsatları ve stratejilerinde, sektörün 7.3'ten bu yana yıllık% 2014 büyüme oranı gösterdiğinden bahsetti. Yalnızca 2018'de, sektör 11.9 trilyon dolar değerinde.
Büyüme aynı zamanda sağlıkla ilgili farkındalığın artmasına ve bu segmentteki insanların aldığı artan teknoloji desteğine bağlanıyor.
Zamanla, teknoloji kullanımı sağlık sektörüne daha iyisi için yapısal değişiklikler getirdi. Hastanelerde sonsuz idari süreçleri yönetmek, kişiselleştirilmiş bakım ve tedavi sağlamak veya daha iyi erişimi kolaylaştırmak olsun, mobil sağlık hizmetleri gibi teknolojik gelişmeler ve sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi, sağlık sektörünü büyük ölçüde kolaylaştırdı.
Sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin mobil cihazların daha kolay erişilebilirliğiyle birleşiminin sağlık hizmetlerini nasıl dönüştürdüğünü daha derinlemesine inceleyelim.
MHealth'in Yükselişi
Akıllı telefonların ve diğer mobil cihazların kullanımındaki artış, insanların sağlıklarını yönetmek için doktorları ve hastaneleriyle etkileşimde bulunma biçiminde bir değişikliğe neden oldu. Doktor randevularını yönetmekten sağlık kayıtlarını tutmaya kadar her şey için bir uygulama var ve insanlar bunları kullanıyor.
Yalnızca ABD'de 2.4'de 2017 milyar'a yakın tıbbi mobil uygulama vardı. Yapılan araştırmaya göre 11.2 yılına kadar 2025 Milyar'a ulaşacağı tahmin edilmektedir. (Statista).
Bu noktada, bu segmentte faaliyet gösteren işletmelerin ilgi çekici, etkili ve kullanıcının ilgi alanlarına ve hedeflerine hitap eden uygun çözümler geliştirmek için alışılmışın dışında düşünmesi gerekir.
Daha önce tartıştığımız gibi, mHealth sağlık sektörünü yeniden tanımlıyor ve burada sağlık şirketlerinin iş stratejilerine mHealth'i dahil ederek neden fayda sağlayacağına bakacağız:
Neden mHealth'e Yatırım Yapmalı?
- Tıbbi Alt Sektörlerde Patlama
Diyabet, teletıp, genomik ve diğerleri gibi alt sektörlere önem verilmektedir. Hastalar şu anda mobil uygulama ve giyilebilir teknolojiyi kullanarak glikoz seviyelerini izleyebilmektedir. Bu segmentte başka fırsatlar da vardır ve diğer tıbbi alt sektörleri tanımlamanız sadece bir zaman meselesidir.
Teletıp, telekomünikasyon yoluyla hizmet sunduğu için büyüyen bir sektördür. Bu tıbbi alt sektörler, sağlık görevlilerine ve tüketicilere, genel sağlıklarını iyileştirebilecek daha iyi ve uyarlanabilir sağlık çözümleri için fırsatlar sunuyor.
- Operasyonel Verimlilik ve Artan Katılım
Hastanede veya diğer bakım birimlerinde kesintisiz bir operasyon akışı olduğunda, tüketicilerin deneyimini iyileştirir. Bakıcılar, uygun bakımı sunmanın yanı sıra, sağlık hizmeti operasyonlarını sorunsuz hale getirmekle ilgili idari, mali ve hatta teknik görevlere de katılırlar.
MHealth çözümleri ile işlerini verimli bir şekilde yönetebilirler. Daha iyi bordro çözümleri sunmaktan randevu ve hatırlatıcılarla ilgilenmeye kadar, tüm işlemler iyi tanımlanmış bir mHealth uygulaması içinde iyi tanımlanmıştır.
- Hastaları Güçlendirir
Hastanın kalp atış hızını ve diğer faktörleri ölçebilen ve izleyebilen bir mobil uygulama yerleştirdiğinizde, aslında hastaları güçlendiriyor ve sağlıkla ilgili tutumlarını iyileştiriyorsunuz. Sağlıkları hakkında daha fazla endişe duyacaklar ve mümkün olduğunca onunla ilgilenecekler.
Aslında, sağlık hizmetlerindeki gelişmeler ve giyilebilir teknolojiye verilen güçle birlikte, daha fazla hastanın kendi glikoz seviyelerini ve diğer faktörleri ölçmekle ilgilendiğini ve böylece onları kontrol altında tuttuğunu göreceksiniz. Daha pürüzsüz ve sağlıklı bir yaşam sürmelerini sağlayan diyet kısıtlamalarını kendi kendilerine uygularlar.
- Daha İyi Erişim ve Daha Kısa Bekleme Hatları
Son olarak, mobil sağlık hizmetleri pazarı, sağlık hizmeti sağlayıcılarını sağlık hizmeti çözümlerine erişenlerle buluşturuyor. Bu, doğrudan erişim ve anında randevuları mümkün kılar.
Aslında, mHealth çözümleri insanlara randevu vermenin bir yolunu bulmuş, böylece her randevu için bekleme süresini azaltmış ve deneyimi artırmıştır.
Makine Öğrenimi ve Sağlık Sektörü
Küresel yapay zeka ekonomisinde 2022'ye kadar tahmini artış, 3.9'deki 1.2 trilyon dolardan 2018 trilyon dolardır. Bu artış, makine öğrenimi araçları ve derin öğrenme tekniklerine bağlanabilir.
Yalnızca sağlık sektöründeki harcamaların 36.1 yılında% 2025 YBBO ile 50.2 Milyar Dolara ulaşacağı tahmin edilmektedir. Bu teknolojiye en büyük yatırımcıların hastaneler ve hekimler ile bireysel bakıcılar olacağı tahmin ediliyor.
Pek çok girişim, makine öğrenimi uygulaması yoluyla teşhislere odaklanıyor. Aslında, öz sermaye ve fonların çoğu, teşhis doğruluğunu artırmaya yardımcı olduğu ve sağlık uzmanlarının tedavi planlarına yardımcı olabilecek veriler elde etmesine yardımcı olduğu için bu segmentte elde edilir.
Teşhisin yanı sıra, sağlık hizmetlerinde derin öğrenme, tıp uzmanları arasındaki temel etkileşimleri belirlemeye ve daha iyi evde sağlık bakımı için yöntemleri belirlemeye yardımcı olabilir.
Makine öğreniminin bir alt kümesi olan Derin Öğrenme, verilerdeki kalıpları belirlemek için algoritmaları eğitmek için yoğun bir şekilde kullanılır.
Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi, daha iyi veri analizi ve daha hızlı ve daha derin içgörüler için katmanlı algoritma mimarisini kullanır. Derin öğrenme sürecinde, veriler birden çok katmandan geçirilir ve her katman, sonucu tanımlamak için önceki katmandan elde edilen çıktıyı kullanır. Bu, tekniğin doğruluğunu ve sonuçlarını iyileştirir.
Sağlık hizmeti söz konusu olduğunda, analiz edilecek çok fazla veri olduğunu ve ayrıca analiz yapmadan önce kaldırılması gereken gürültü olduğunu belirtmek önemlidir. Makine öğrenimi algoritmaları, ağıyla eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülebilen net verileri belirleyebilir. Algoritmalar, hastayı anlamalarına ve onlar tarafından gösterilen özelliklere dayalı olarak farklı verileri açıkça sınıflandırabilir - benzer özellikler gösteren hastalar, ince anormallikler içeren tıbbi görüntüler ve diğer ilgili veriler. Bu, sağlık uzmanlarının daha hızlı analiz yapmasına, hastaları daha iyi teşhis etmesine ve tedavi etmesine yardımcı olur.
Sağlık Hizmetlerinde Makine Öğreniminin Uygulamaları
Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi artık sağlık hizmetleri alanındaki farklı kullanım durumlarına uygulanmaktadır. Aşağıda, sağlık alanında makine öğrenimi tarafından giderek daha fazla kolaylaştırılan çeşitli uygulamalardan bazıları açıklanmaktadır -
- Daha İyi Görüntüleme Teknikleri
Çoğu doktor, hastanın karşılaştığı sorunu teşhis etmek için büyük ölçüde MRI, CT taraması ve diğer görüntüleme yöntemlerine güvenir. Bu, doktorların bu hastalar için tedaviyi belirlemesine ve planlamasına ve dolayısıyla daha hızlı iyileşmelerine yardımcı olur.
Bununla birlikte, manuel teşhisin hata potansiyeli vardır. Bu, herhangi bir muhakeme hatası olması durumunda, hasta için zararlı olan yanlış teşhis ve tedavi planına yol açabilir. Bununla birlikte, sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi ile doktorlar teşhisi otomatikleştirebilir ve doğru verileri geri getirebilir, bu da onlara daha hızlı ve verimli tedavi planları ve hastalar için iyileştirilmiş tedavi konusunda yardımcı olabilir.
Mesela kanseri ele alalım. Çoğu durumda, doktorlar, hastanın hastalıktan muzdarip olup olmadığına gerçekten karar vermeden önce hastalara birkaç test ve manuel teşhis yaptırmak zorundadır. Bunun yerine, makinelere beslenen makine öğrenimi algoritmalarıyla, makineler son verileri geçmiş sonuçlarla birleştirebilecek, eşleşen semptomları karşılaştırabilecek ve tanımlayabilecektir. Buna göre, algoritma hastanın hastalıktan muzdarip olup olmadığını belirleyecektir. Doktorların kanser evresini teşhis etmesine de yardımcı olacak, bu da doktorların yükünü bir nebze azaltacak ve etkili teşhis ve tedavi sağlamalarına yardımcı olacaktır.
- Sağlık Sigortası Dolandırıcılıklarının Tespiti
Sağlık sigortası dolandırıcılıkları uzun zamandır yaygın. Yanlış bilgi sunarak bir sigorta tazminatını güvence altına almak veya tüm formaliteleri tamamlamamak, bu segmentte oldukça fazla dolandırıcılık var.
İnsan kaynaklarının bu sahtekarlıkları tespit edebilmesi ve sistemde var olan hataları tanıması çok zordur. Tam da bu nedenle sigorta algılama çözümleri derin öğrenme ile tanımlanmıştır. Makineler, sigorta tazminatı için tamamen doldurulmuş ve iyi dosyalanmış formları tespit etmek için kullanılan teknikleri öğrenir. Bu öğrenme tamamlandıktan sonra, yollarına gelen her yeni veri mevcut verilerle karşılaştırılır ve bu da dolandırıcılıkları hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit etmelerini sağlar.
Dolandırıcılıkların yanı sıra sigorta satışı da başka bir alandır. makine öğrenme teknikleri kabul edilebilir. Sigortanın nasıl tüketildiği ve satın alındığı hakkında daha fazla bilgi edinerek, satıcının müşterinin ilgisini çekecek ve dönüşümü tamamlayacak yöntemleri tanımlaması daha kolay olacaktır. Kişiselleştirilmiş sigorta çözümleri satışından kişiselleştirilmiş indirimler sunmaya kadar, makine öğrenimi algoritmaları yardımıyla izlenebilecek çeşitli pazarlama teknikleri vardır.
- Erken Dönemde Hastalıkların Saptanması
Tedavi planını erkenden belirleyebilmek ve hastanın iyi bir yaşam tarzı elde etmesine yardımcı olmak için erken aşamada tespit etmeniz gereken birçok hastalık vardır.
Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi altındaki denetimli ve denetimsiz öğrenme algoritmalarının bir kombinasyonu, hastalıkların erken teşhisinde doktorlara daha iyi yardım sağlar. Tartışıldığı gibi, makine öğrenimi algoritmaları yeni verileri belirli bir hastalıkla ilgili mevcut verilerle karşılaştırır ve semptomlar kırmızı bir bayrak gösteriyorsa, doktorlar buna göre harekete geçebilir.
- Kişiselleştirilmiş Tedavi
Hepimizin bildiği gibi, aynı hastalık için iki hasta veya semptomları tam olarak aynı değildir. Sonuç olarak, doktorlar genellikle bir bireyin semptomlarının, hastalık geçmişinin ve tedavisinin kombinasyonuna göre ilaçlar reçete ederler.
İle makine öğrenme Sağlık hizmetlerinde doktorlar, hasta için elektronik sağlık kayıtlarına dayalı analize erişebilirler. Bu, doktorların hastaya en uygun tedavinin türü konusunda daha hızlı karar vermesine yardımcı olacaktır. Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi, doktorların, hastanın ilaçta gerekli değişikliklere hazır olup olmadığını anlamalarına da yardımcı olabilir. Bu, en başından itibaren doğru tedaviyi teşvik etmeye yardımcı olacaktır.
- İlaç Keşfi ve Araştırması
İlaç keşfi ve icatlarıyla ilgili araştırmalar, kapsamlı miktarda verinin işlenmesini ve bitmeyen klinik denemeleri içerir.
Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi ile ilaç geliştirmenin farklı aşamalarına daha hızlı ulaşılabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi daha kısa bir zaman aralığında işlemeye ve hesaplanan kanıta dayalı sonuçlar üretmeye yardımcı olabilir.
İlaç geliştirmede makine öğreniminin tam teşekküllü uygulaması hala başlangıç aşamasında olsa da, uygun araştırma ve testlerle sağlık sektörü, makine öğrenimi ve büyük verinin uygun şekilde uygulanmasıyla her yıl 300 milyar ABD doları gelir elde edebilir. McKinsey.
Dikkate Alınacak Temel Faktörler
Sağlık hizmetleri uygulama çözümlerinde makine öğrenimini uygularken birkaç şeyi aklınızda tutmanız gerekir. Uygulama, sorunsuz operasyonel ihtiyaçları karşılayacak şekilde bu faktörlere göre planlanmalıdır.
- Sağlık Hizmetleri Standartlarıyla Eşleştirme
Verilerin gizliliğini ve güvenliğini korumak için ideal olarak mevcut sağlık hizmetleri standartlarını dahil etmelisiniz. Uygulamanın güvenilir olmasına yardımcı olacak ve tüm standart protokollerin takip edilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır. Mobil uygulamayı geliştirmeye başlamadan önce, işletmeyi planladığınız pazarda işleyen standartları bilmelisiniz.
- Tasarımınızı Planlayın
Kullanılabilir ve sezgisel bir uygulama planlamak, kullanıcılar 15 ila 50 yaş aralığında olabileceğinden, sağlık hizmetleri segmentinde çok önemlidir. Uygulamaya eklediğiniz öğelerin minimum düzeyde olduğundan emin olmanız gerekir. Uygulamayı tasarlamaya başlamadan önce beyaz alan ve diğer tasarım parametreleri iyi düşünülmelidir.
Uygulamanın ilk katılım sürecinin basit olmasını sağlamak da önemlidir. Öğrenme eğrisini minimumda tutun. Kullanıcıların, uygulama tasarımını tanımlayabilmek için önceki uygulama kullanımlarından öğrendiklerini kullanmalarına izin verin.
- Birlikte Çalışabilirliğe İzin Ver
Her hastanenin, tüm operasyonel ve yönetici ile ilgili verilerin toplandığı kendi standart yazılımı vardır. Mevcut makinelerde bulunan verilerden öğrenebilmek için uygulamanızın bu yazılımla birlikte çalışabilir olduğundan emin olun.
Özetliyor
Sağlık kuruluşunuzda mobil uygulamayı veya makine öğrenimini doğru bir şekilde uygulayabilmek için, aşağıdaki gibi güvenilir bir ortağa sahip olmak zorunludur. Maruti Teknoloji Laboratuvarları.
Maruti Techlabs olarak, sağlık hizmetleri alanının karmaşıklığını anlıyoruz, endüstriyi araştırmak için zaman harcıyoruz, mevcut boşlukları tespit ediyoruz ve nihayet verimli ve etkili teknolojik çözümlerle zorlukların üstesinden geliyoruz.
İhtiyaçlarınıza ve kullanım durumlarınıza uygun özelleştirilmiş sağlık çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Bizimle temasa geçin.
Kaynak: https://marutitech.com/machine-learning-in-healthcare/
