Gezondheidszorg

De rol van gegevensverzameling en annotatie in de gezondheidszorg

Wat als we je zouden vertellen dat de volgende keer dat je een selfie maakt, je smartphone zou voorspellen dat je de komende dagen waarschijnlijk acne zult krijgen? Klinkt intrigerend, toch? Nou, daar gaan we allemaal collectief naar toe.

De techwereld zit vol ambities. Door onze ideeën, innovaties en doelen komen we als samenleving vooruit. Dit geldt met name voor de evolutie van gezondheidszorg AI, waar enkele van de meest prangende problemen worden aangepakt en opgelost met behulp van technologie.

Tegenwoordig staan ​​we op het punt om machine learning-modellen uit te rollen die het begin van erfelijke ziekten en de tijd dat een tumor kankerachtig wordt, nauwkeurig kunnen voorspellen. We werken aan prototypes voor robotchirurgen en VR-enabled trainingscentra voor artsen. Zelfs op operationeel niveau hebben we het bed- en patiëntenbeheer, zorg op afstand, het verstrekken van medicijnen en meer geoptimaliseerd en talloze overbodige taken geautomatiseerd via AI-aangedreven systemen.

Terwijl we blijven dromen van betere manieren om gezondheidszorg te leveren, laten we enkele van de belangrijkste aspecten in de evolutie van de gezondheidszorg onderzoeken en begrijpen en hoe technologie, met name datawetenschap en haar vleugels, helpt bij deze fenomenale groei.

Dit bericht is gewijd aan het naar voren brengen van het belang van gegevens bij de ontwikkeling van zorgsystemen en -modules, enkele prominente gebruiksscenario's en de uitdagingen die uit het proces voortvloeien.

Het belang van data in AI in de gezondheidszorg

Voordat we beginnen met het begrijpen van enkele van de meer complexe use-cases en implementaties van AI, laten we ons realiseren dat de gemiddelde gezondheidszorg- en fitness-apps die je op je telefoon hebt, worden aangedreven door AI-modules. Zij hebben jarenlange training gehad om uw data nauwkeurig te analyseren, voor te schrijven en af ​​te leiden en te visualiseren tot inzichten.

Het belang van gegevens in de gezondheidszorg Ai Het kan uw mHealth-app zijn waarmee u virtueel een arts kunt raadplegen of een afspraak met hen kunt maken, of een app die resultaten ophaalt over mogelijke gezondheidsproblemen op basis van uw symptomen en welzijn. AI is tegenwoordig ingebed in elke zorgtoepassing.

Schaal deze vereiste verder en u beschikt over geavanceerde systemen die: gegevens nodig uit meerdere bronnen zoals computer vision, elektronische medische dossiers en meer om complexe taken uit te voeren. Denk aan de doorbraken in de oncologie die we eerder noemden, dergelijke oplossingen vereisen enorme hoeveelheden contextuele gegevens om nauwkeurige resultaten te produceren. Voor deze, annotatoren en experts moeten (bron) gegevens van scans en rapporten zoals röntgenfoto's, MRI's, CT-scans en meer en annoteer elk afzonderlijk element dat ze erop zien.

Beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg moeten verschillende problemen en gevallen identificeren en deze labelen, zodat machines ze beter kunnen begrijpen en nauwkeurigere resultaten kunnen verwerken. Alle resultaten, diagnoses en behandelplannen komen dus voort uit data en de precieze verwerking ervan.

Nu data de kern vormen van de gezondheidszorg, laten we erkennen dat data de weg vrijmaakt voor een gezondere toekomst.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

AI-gebruiksscenario's in de gezondheidszorg

  • Terwijl we het hebben over vooruitgang in chirurgische procedures en instrumenten, schrijven huidige AI-systemen voor of operaties überhaupt nodig zijn. Door nauwgezette gegevensverwerking kunnen systemen gevallen simuleren en delen of problemen kunnen worden verholpen door medicijnen en veranderingen in levensstijl.
  • AI helpt ons ook bij het diagnosticeren van virale ziekten door middel van genomische sequentie pathogenen en profilering.
  • Virtuele verpleegkundigen en assistenten worden ook ontwikkeld om te helpen bij de patiëntenzorg en ondersteuning te bieden bij hun herstelproces. Tijdens pandemieën, wanneer het aantal patiënten hoog is, kunnen virtuele verpleegkundigen organisaties helpen de operationele kosten te verlagen en tegelijkertijd de zorg te bieden die patiënten nodig hebben. Deze digitale verpleegkundigen zullen worden opgeleid om alle fundamentele taken uit te voeren waarvoor mensen zijn opgeleid.
  • Verschillende neurologische en auto-immuunziekten die nooit kunnen worden genezen of ongedaan gemaakt, kunnen van tevoren worden voorspeld via AI- en machine learning-modellen. Dementie, Alzheimer, Parkinson en meer kunnen op deze manier worden geëlimineerd.
  • Gepersonaliseerde behandelplannen en medicijnen zijn ook mogelijk met AI en toegang tot kiezenronic gezondheidsdossiers. Door de gezondheidsgeschiedenis, allergieën, chemische compatibiliteit en meer van een patiënt te kennen, kunnen machines door machines effectieve medicijnen worden aanbevolen.
  • De ontdekking van nieuwe medicijnen kan ook worden versneld door middel van gesimuleerde klinische proeven.

Uitdagingen bij de ontwikkeling van AI-oplossingen voor de gezondheidszorg

Uitdagingen bij de ontwikkeling van Ai-oplossingen voor de gezondheidszorg Ongeacht in welke branche AI ​​wordt geïmplementeerd, sommige uitdagingen blijven prominent en universeel. Dat geldt ook voor de zorg. Om u een snel idee te geven, volgen hier enkele van de meest voorkomende uitdagingen die de vooruitgang van AI in de gezondheidszorg beperken:

  • Het genereren van consistente gezondheidszorg data is een uitdaging, aangezien machine learning-modellen afhankelijk zijn van de beschikbaarheid van enorme hoeveelheden datasets om te leren om gevolgtrekkingen te verwerken en resultaten te leveren.
  • De zorgsector is gebonden aan verschillende wetten, nalevingen en protocollen om de privacy- en vertrouwelijkheidsnormen te handhaven. Gegevensinteroperabiliteit is onvermijdelijk en tegelijkertijd vervelend vanwege de protocollen die het eerlijk delen van gegevens tussen belanghebbenden regelen. Organisaties moeten aanvullende maatregelen nemen om de vertrouwelijkheid van hun patiënten en gebruikers te beschermen door middel van: data de-identificatie.
  • De beschikbaarheid van het MKB in de gezondheidszorg is ook een enorme uitdaging. Gegevensannotatie is waarschijnlijk het bepalende moment dat de uiteindelijke resultaten beïnvloedt. Omdat de zorg een zeer gespecialiseerde tak is, moeten gegevens uit rapporten en scans worden geannoteerd door zorgprofessionals. Het werven van hen is een enorme uitdaging.

Dit is dus het fundamentele begrip dat u moet hebben van de zorgsector en zijn AI-specifieke implementaties. Op dit moment vinden er tal van vorderingen plaats om enkele van de problemen die we hebben besproken op te lossen. Tegelijkertijd duiken er ook nieuwere use-cases en uitdagingen op. De enige belangrijke conclusie hier is dat gegevens de resultaten van de gezondheidszorg zullen blijven bepalen en als u een AI-oplossing ontwikkelt, raden we u aan gegevens in te winnen bij experts zoals Shaip.

Het verschil dat het maakt is ongeëvenaard.

Sociale Share