Yazar hakkında daha fazla bilgi edinmek için tıklayın Ben Lorica.
Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde uygulanması, diğer sektörlerden önemli ölçüde farklı olan bir dizi zorluk ve hususu beraberinde getirir. Buna rağmen, bakımı iyileştirmek için en son teknolojiden yararlanarak yapay zekayı hayata geçirme konusunda da liderlerden biri oldu. Rakamlar her şeyi açıklıyor: Sağlık hizmetleri pazarındaki küresel yapay zekanın 4.9'de 2020 milyar dolardan XNUMX'ye yükselmesi bekleniyor. 45.2 dolar 2026 milyar. Bu büyümeyi yönlendiren önemli faktörlerden bazıları, sağlık hizmeti verilerinin çok büyük olması ve veri kümelerinin artan karmaşıklığı, artan sağlık bakım maliyetlerini azaltma ihtiyacı ve gelişen hasta ihtiyaçlarıdır.
Derin öğrenmeörneğin son birkaç yılda klinik ortamda önemli ilerlemeler kaydetti. Özellikle bilgisayarlı görme, tarama ve teşhise yardımcı olmak için tıbbi görüntülemede değerini kanıtlamıştır. Doğal dil işleme (NLP) metin madenciliği ve veri paylaşımı ile hem sözleşmeye dayalı hem de düzenleyici kaygıların giderilmesinde önemli bir değer sağlamıştır. COVID-19'un ardından görüldüğü gibi, aşı ve ilaç geliştirme gibi girişimleri hızlandırmak için ilaç ve biyoteknoloji şirketleri tarafından yapay zeka teknolojisinin giderek daha fazla benimsenmesi, yapay zekanın devasa potansiyelinin yalnızca bir örneğidir.
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında halihazırda inanılmaz ilerlemeler görüyoruz, ancak henüz ilk günler ve değerini gerçekten ortaya çıkarmak için, sektörü şekillendiren zorlukları, araçları ve hedef kullanıcıları anlama konusunda yapılması gereken çok iş var. Yeni araştırma John Kar Laboratuvarları ve Gradyan Akışı, 2021 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Araştırma Raporu, tam da şu konuya ışık tutuyor: neredeyiz, nereye gidiyoruz ve oraya nasıl gideceğiz. Küresel araştırma, yapay zekanın benimsenmesinin farklı aşamalarında, coğrafyalarda ve teknik yeterlilikte sağlık kuruluşları için önemli hususları araştırıyor ve yapay zekanın bugünkü sağlık hizmetlerindeki durumuna kapsamlı bir bakış sağlıyor.
En önemli bulgulardan biri, yapay zeka uygulaması söz konusu olduğunda hangi teknolojilerin ilk akla geldiğidir. 2021'in sonuna kadar hangi teknolojileri uygulamaya koymayı planladıkları sorulduğunda yanıt verenlerin neredeyse yarısı şunu belirtti: veri entegrasyonu. Yaklaşık üçte biri, halihazırda kullandıkları veya yıl sonuna kadar kullanmayı planladıkları teknolojiler arasında doğal dil işleme (NLP) ve iş zekasını (BI) belirtiyor. Teknik lider olarak kabul edilenlerin yarısı veri entegrasyonu, NLP, iş zekası ve veri ambarı teknolojilerini kullanıyor veya yakında kullanacak. Bu araçların büyük miktarlarda veriyi anlamlandırmaya yardımcı olma gücüne sahip olduğu ve aynı zamanda düzenleyici ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını da akılda tuttuğu göz önüne alındığında, bu mantıklıdır.
Yapay zeka araçları ve teknolojileri için hedef kullanıcılar sorulduğunda, yanıt verenlerin yarısından fazlası hedef kullanıcıları arasında klinisyenleri belirledi. Bu, yapay zekanın geçmiş yıllarda olduğu gibi yalnızca teknoloji uzmanları ve veri bilimcileri tarafından değil, sağlık hizmetleri sunmakla görevli kişiler tarafından da kullanıldığını gösteriyor. Bu sayı, olgun organizasyonları veya iki yıldan uzun süredir üretimde yapay zeka modellerini kullanan organizasyonları değerlendirirken daha da yükseliyor. İlginçtir ki, olgun kuruluşlardan yanıt verenlerin yaklaşık %60'ı hastaların aynı zamanda yapay zeka teknolojilerinin de kullanıcısı olduğunu belirtti. Sohbet robotlarının ve tele sağlığın ortaya çıkışıyla birlikte önümüzdeki birkaç yıl içinde yapay zekanın hem hastalar hem de sağlayıcılar için nasıl çoğalacağını görmek ilginç olacak.
Yapay zeka çözümleri oluşturmaya yönelik yazılımlar dikkate alındığında, açık kaynaklı yazılımların (%53) genel bulut sağlayıcılarına (%42) göre hafif bir üstünlüğü vardı. Bir ila iki yıl sonrasına bakıldığında, katılımcılar hem ticari yazılım hem de ticari SaaS kullanımına açık olduklarını belirttiler. Açık kaynaklı yazılım, kullanıcılara verileri üzerinde bulut sağlayıcılarının sağlayamayacağı düzeyde bir özerklik sağlar; bu nedenle, sağlık hizmetleri gibi sıkı denetime tabi bir sektörün veri paylaşımı konusunda ihtiyatlı olması büyük bir sürpriz değildir. Benzer şekilde, yapay zeka modellerini üretime dağıtma deneyimine sahip şirketlerin çoğunluğu, üçüncü taraflardan veya yazılım sağlayıcılarından gelen değerlendirmeler yerine, modelleri kendi verilerini ve izleme araçlarını kullanarak doğrulamayı tercih ediyor. Daha önceki aşamadaki şirketler üçüncü taraf ortakları keşfetmeye daha açıkken, daha olgun kuruluşlar daha muhafazakar bir yaklaşım benimseme eğilimindedir.
Yapay zeka çözümlerini, yazılım kitaplıklarını veya SaaS çözümlerini ve birlikte çalışılacak danışmanlık şirketlerini değerlendirmek için kullanılan temel kriterler sorulduğunda genel olarak tutumlar aynı kaldı. Her ne kadar cevaplar her kategori için biraz farklılık gösterse de, teknik liderler yazılım satıcılarıyla veya danışmanlıkla veri paylaşımı yapılmamasını değerlendirdi şirketler, kendi modellerini eğitme yeteneği ve en son teknoloji doğruluğu en önemli önceliklerdir. Çözümler ve potansiyel ortaklar sorulduğunda sağlık hizmetine özel modeller ve sağlık hizmeti veri mühendisliği, entegrasyonu ve uyumluluğu konusundaki uzmanlık listenin başında yer aldı. Gizlilik, doğruluk ve sağlık hizmetleri deneyimi, yapay zekanın benimsenmesini sağlayan güçlerdir. Veriler büyümeye devam ettikçe ve teknoloji ve güvenlik önlemleri geliştikçe yapay zekanın daha da fazla büyümeye hazır olduğu açıktır. Bazen hızlı bir şekilde benimsenme konusunda geride kalan sağlık hizmetleri, yapay zekayı benimsiyor ve şimdiden onun önemli etkisini görmeye başlıyor. Yapay zekanın yaklaşımı, en iyi araçları, teknolojileri ve uygulamaları diğer sektörlerden farklı olsa da, gelecek yılın anket sonuçlarında bizi neyin beklediğini görmek heyecan verici olacak.
Coinsmart. Europa İçindeki En İyi Bitcoin-Börse
Kaynak: https://www.dataversity.net/the-ai-trends-reshaping-health-care/
