De gezondheidszorg heeft altijd geprofiteerd van technologische vooruitgang en hun aanbod. Van pacemakers en röntgenfoto's tot elektronische reanimatie en meer, de gezondheidszorg heeft dankzij de rol van technologie enorm veel waarde kunnen toevoegen aan de samenleving en de evolutie ervan. De evolutie in deze fase van vooruitgang is kunstmatige intelligentie (AI) en aanverwante technologieën zoals machine learning, deep learning, NLPEn nog veel meer.
Op meer manieren dan je je kunt voorstellen, helpen AI- en machine learning-concepten artsen en chirurgen om naadloos kostbare levens te redden, ziekten en zorgen op te sporen zelfs vóór hun komst, patiënten beter te beheren, effectiever deel te nemen aan hun herstelproces en meer. Door AI-gestuurde oplossingen en machine learning-modellen zijn organisaties over de hele wereld in staat om mensen betere gezondheidszorg te bieden.
Maar hoe versterken deze twee technologieën ziekenhuizen en zorgverleners precies? Wat zijn de echte tastbare toepassingen van use cases die ze onvermijdelijk maken? Nou, laten we het uitzoeken.
De rol van machinaal leren in de gezondheidszorg
Voor niet-ingewijden is machine learning een subset van AI waarmee machines autonoom concepten kunnen leren, gegevens kunnen verwerken en de gewenste resultaten kunnen leveren. Door verschillende leertechnieken, zoals onbewaakt, begeleid leren en meer, leren machine learning-modellen gegevens te verwerken via voorwaarden en clausules en tot resultaten te komen. Dit maakt ze ideaal om voorschrijvende en voorspellende inzichten te verkrijgen.
Deze inzichten helpen enorm bij de organisatorische en administratieve kant van de zorgverlening, zoals patiënt- en bedbeheer, bewaking op afstand, afsprakenbeheer, het maken van dienstroosters en meer. Dagelijks besteden zorgprofessionals 25% van hun tijd aan overbodige taken zoals dossierbeheer en -updates en claimverwerking, waardoor ze de zorg niet naar behoren kunnen leveren.
De implementatie van machine learning-modellen zou automatisering kunnen bewerkstelligen en menselijke tussenkomst kunnen elimineren op plaatsen waar ze het minst nodig zijn. Bovendien helpt machine learning ook bij het optimaliseren van de betrokkenheid en het herstel van patiënten door tijdige waarschuwingen en meldingen naar patiënten te sturen over hun medicijnen, afspraken, het verzamelen van rapporten en meer.
Naast deze administratieve voordelen zijn er nog andere praktische voordelen van machine learning in: gezondheidszorg. Laten we eens kijken wat ze zijn.
Realistische toepassingen van machine learning
Ziektedetectie en efficiënte diagnose
Een van de belangrijkste toepassingen van machine learning in de gezondheidszorg is de vroege detectie en efficiënte diagnose van ziekten. Zorgen als erfelijke en genetische aandoeningen en bepaalde vormen van kanker zijn in de vroege stadia moeilijk te identificeren, maar met goed opgeleide machine learning-oplossingen kunnen ze nauwkeurig worden opgespoord.
Dergelijke modellen ondergaan jarenlange training van computervisie en andere datasets. Ze zijn getraind om zelfs de kleinste anomalieën in het menselijk lichaam of een orgaan op te sporen om een melding te activeren voor verdere analyse. Een goed voorbeeld van deze use-case is IBM Watson Genomic, wiens genoomgestuurde sequencing-model, aangedreven door cognitieve computing, zorgt voor snellere en effectievere manieren om problemen te diagnosticeren.
Efficiënt beheer van medische dossiers
Ondanks de vooruitgang is het bijhouden van elektronische medische dossiers nog steeds een plaag van zorg in de zorgsector. Hoewel het waar is dat het een stuk eenvoudiger is geworden in vergelijking met wat we eerder gezamenlijk gebruikten, zijn gezondheidsgegevens nog steeds overal aanwezig.
Dit is nogal ironisch omdat medische dossiers gecentraliseerd en gestroomlijnd moeten worden (laten we ook interoperabel niet vergeten). Veel cruciale details die in records ontbreken, zijn echter vergrendeld of verkeerd. De invloed van machine learning verandert dit echter allemaal, aangezien projecten van MathWorks en Google helpen bij het automatisch bijwerken van zelfs offline records door middel van handschriftdetectietechnologieën. Dit zorgt ervoor dat zorgprofessionals in verschillende branches tijdig toegang hebben tot patiëntgegevens om hun werk te kunnen doen.
Diabetes detectie
Het probleem met een ziekte als diabetes is dat veel mensen het langdurig hebben zonder symptomen te ervaren. Dus als ze voor het eerst de symptomen en effecten van diabetes ervaren, is het al vrij laat. Dergelijke gevallen kunnen echter worden voorkomen door modellen voor machine learning.
Een systeem gebouwd op algoritmen zoals Naive Bayes, KNN, Decision Tree en meer zou kunnen worden gebruikt om gezondheidsgegevens te verwerken en het begin van diabetes te voorspellen door middel van details van de leeftijd, levensstijlkeuzes, dieet, gewicht en andere cruciale details van een persoon. Dezelfde algoritmen kunnen ook worden gebruikt om leverziekten nauwkeurig op te sporen.
Gedragsmodificatie
Gezondheidszorg gaat verder dan het behandelen van ziekten en kwalen. Het gaat om het algehele welzijn. Vaak onthullen wij als mensen meer over onszelf en wat we doormaken met onze lichamelijke gebaren, houdingen en algemeen gedrag. Door machine learning gestuurde modellen kunnen ons nu helpen dergelijke onbewuste en onvrijwillige acties te identificeren en de noodzakelijke veranderingen in levensstijl aan te brengen. Dit kan zo simpel zijn als wearables die je aanraden om je lichaam te bewegen na langere perioden van inactiviteit of apps die je vragen om je lichaamshoudingen te corrigeren.
Nieuwe medicijnen en medicijnen ontdekken
Veel grote gezondheidsproblemen zijn nog steeds niet te genezen. Hoewel er aan de ene kant onmiddellijk levensbedreigende problemen zijn zoals kanker en aids, zijn er ook chronische ziekten die mensen hun hele leven kunnen opeten, zoals auto-immuunziekten en neurologische aandoeningen.
Machine learning helpt organisaties en medicijnfabrikanten enorm om sneller en effectiever medicijnen te bedenken voor ernstige ziekten. Door gesimuleerde klinische proeven, sequencing en patroondetectie zijn bedrijven nu in staat om hun experimenteer- en observatieprocessen te versnellen. Parallel aan de reguliere geneeskunde worden met behulp van machine learning ook veel onconventionele therapieën en remedies ontwikkeld.
Afsluiten
Machine learning vermindert de tijd die wij mensen nodig hebben om de volgende fase van evolutie te bereiken aanzienlijk. We gaan nu sneller vooruit dan hoe we hier kwamen. Met meer use-cases, experimenten en toepassingen kunnen we bespreken hoe kanker is genezen of hoe een verwoestende pandemie de komende jaren is vermeden dankzij een eenvoudige smartphone-app. AI in Gezondheidszorg brengt een revolutie teweeg in de medische industrie.
