Eerlijk gezegd leven we in de toekomst waar we een paar jaar geleden allemaal van droomden. Als het nauwkeurig voorspellen van een gebeurtenis of gebeurtenis decennia geleden een van onze primaire bedoelingen was met technologie, bevinden we ons eigenlijk op het moment dat dit idee werkelijkheid wordt.
Tegenwoordig voorspellen apparaten zo commercieel als Apple Watches nauwkeurig hartaanvallen en hartproblemen en waarschuwen ze gebruikers van tevoren zodat ze voorzorgsmaatregelen kunnen nemen of contact kunnen opnemen met hun arts. Ondanks een virale ziekte die de plant verwoest, is het volledig dankzij de technologie en de vooruitgang ervan dat we er snel een vaccin voor hebben kunnen kraken en ontwikkelen.
De gezondheidszorg de industrie profiteert enorm van technologie, met name kunstmatige intelligentie. In dit bericht zullen we in detail onderzoeken hoe AI de toekomst van gezondheidstechnologie vormgeeft, de voordelen en de beperkingen die gepaard gaan met het effectief implementeren van AI in ziekenhuizen, diagnostische centra en andere zorgcentra.
Hoe relevant is AI voor de gezondheidszorg?
Het doel van AI is om te presteren op een manier die een mens nooit zou kunnen. Geavanceerde systemen van vandaag kunnen uitzonderlijke berekeningen heel snel uitvoeren, waardoor onderzoekers en gezondheidsexperts het potentieel van technologie kunnen benutten voor onderzoeks- en ontwikkelingsdoeleinden. Bovendien heeft AI ook prescriptieve en voorspellende mogelijkheden, waardoor belanghebbenden beslissingen kunnen nemen die nauwkeurig, relevant en meest effectief zijn.
AI is echter een zeer algemene term. Om een duidelijk beeld te krijgen van hoe relevant AI is, splitsen we het op in verschillende vleugels en begrijpen we de relevantie van elk met verschillende zorgsegmenten.
Machine learning, deep learning en neurale netwerken
De handeling om machines te laten leren en het proces van het autonoom uitvoeren van taken, machine learning en aanverwante technologieën kunnen worden gebruikt om simulaties van medicijncombinaties uit te voeren en bij het leveren van precisiebehandelingen in de gezondheidszorg.
Van het voorspellen van het begin van een erfelijke ziekte bij individuen tot het geven van nauwkeurige resultaten over de effectiviteit van medicijnen in een menselijk lichaam, machine learning, deep learning en neurale netwerken kunnen worden ingezet om te werken aan concepten en onderwerpen die momenteel buiten het bereik van de mens liggen.
NLP
Afgekort als Natural Language Processing, dit heeft alles te maken met de verwerking van spraak en tekst. AI-modules worden gebruikt voor het verwerken en analyseren van spraak en tekst voor sentimenten, vertalingen, spraak-naar-tekst en vice versa, en meer. Een van de opvallende manieren waarop NLP relevant is in de gezondheidszorg, is dat het grote hoeveelheden ongestructureerde gezondheidsgegevens, zoals rapporten, tijdschriften, EPD's en zelfs wetenschappelijke artikelen, kan verzamelen en verwerken en gevolgtrekkingen kan visualiseren.
robots
Wat meer klinkt als een inzet in magazijnen en fabrieken, wordt eigenlijk ook in zorgcentra ingebouwd. Geavanceerde fysieke robots helpen chirurgen van vandaag bij het uitvoeren van precisie-zware invasieve operaties. Operaties in gevoelige organen van het menselijk lichaam, zoals het ruggenmerg, de prostaat, de nek en de hersenen, worden tegenwoordig uitgevoerd met behulp van fysieke robots.
RPA
RPA staat voor Robotic Process Automation, waarbij enkele van de meest overbodige taken in zorgcentra en ziekenhuizen worden geautomatiseerd voor uitvoering. Dit kan zo simpel zijn als het versturen afspraak meldingen of herinneringen aan klanten of zo complex als het bijwerken van de facturering van patiënten of het extraheren van gegevens uit ongestructureerde bronnen.
AI-gerichte use-cases in de gezondheidszorg
Om u een eenvoudig idee te geven van hoe snel zorgketens AI in hun systemen en workflows implementeren, moet u begrijpen dat de marktwaarde van AI in de gezondheidszorg naar verwachting zal groeien met een samengesteld tempo van 41.8% binnen de komende 7 jaar. De marktwaarde bedroeg in het jaar 6.7 ongeveer $ 2020 miljard.
Dit toont alleen maar aan dat het gebruik van kunstmatige intelligentie in de zorg alleen maar toeneemt. Maar wat zijn ze? Laten we het uitzoeken.
- AI wordt gebruikt bij de ontwikkeling van een interface tussen machines en het menselijk brein. Op het gebied van gezondheidszorg is dit systeem gericht op het verbeteren van de kwaliteit van leven van patiënten die lijden aan een beroerte, ALS, locked-in-syndroom of andere onomkeerbare neurologische aandoeningen. Met dergelijke systemen of hulpmiddelen kunnen patiënten beter reageren en communiceren.
- De huidige radiologische hulpmiddelen vereisen de noodzaak van een fysiek monster voor diagnosedoeleinden. Met AI-implementaties worden echter geavanceerde radiologietools ontwikkeld die monsters van biopsieën en andere diagnostische entiteiten kunnen voorspellen of verwerken voor nauwkeurige informatie.
- Ongeacht de vooruitgang in de gezondheidszorg, zijn er nog steeds hoeken van de wereld die de eerstelijnsgezondheidszorg en de voordelen ervan nog moeten zien en ervaren. AI-integratie kan helpen om zorginstellingen naar dergelijke regio's te brengen en het leven en de levensstijl van mensen daar te verbeteren.
- De rol van AI in de oncologie is cruciaal en tegelijkertijd fenomenaal. Geavanceerde algoritmen voor machinaal leren kunnen onderzoekers helpen het begin van een kwaadaardige tumor nauwkeurig te voorspellen of de tijd dat een goedaardige tumor in een kwaadaardige kan veranderen. Vanuit preventief oogpunt wordt AI ook ingezet bij de studie en ontwikkeling van checkpointremmers. Oncologie wordt uitgebreid bestudeerd met behulp van AI voor meer gegevens en doelgerichte besluitvorming voor diagnose en behandelingen.
- AI wordt ook gebruikt om de epidemie van namaakmedicijnen op te sporen en aan te pakken en om patiënten zeker te stellen van de authenticiteit van de medicijnen die ze dagelijks consumeren.
Afsluiten
Hoewel dit een opwindende fase is in de evolutie van de gezondheidszorg, zijn er tal van uitdagingen in beperkingen in de ruimte. De implementatie van AI is niet zo eenvoudig als het klinkt. Het is futuristisch en ambitieus, ja!
De integratie ervan is echter ook ingewikkeld. Er zijn zorgen zoals gegevensinteroperabiliteit, beveiliging, geavanceerde protocollen, standaarden en nalevingen, de-identificatie van gegevens, en meer. Niet alleen dat, de uitdagingen beginnen vanaf het moment dat u besluit een AI-aangedreven . te ontwikkelen gezondheidszorg oplossing omdat je in de eerste plaats heel veel gezondheidsgegevens nodig hebt om je AI-modules te trainen.
Dat is waar betrouwbare bedrijven van houden dragen in beeld komen. We zijn aan het pionieren AI-trainingsgegevens voor de ontwikkeling van geavanceerde gezondheidszorgsystemen die over de hele wereld voor uiteenlopende doeleinden zouden worden gebruikt. Voor meer informatie over hoe u uw AI-trainingsgegevens voor uw project kunt krijgen, uitreiken voor ons vandaag.
