Мы живем в эпоху цифровой трансформации, когда быстрый технологический рост происходит прямо на наших глазах. Хотя некоторые могут быть склонны думать, что мы находимся на пике технологического роста, это всего лишь проблеск того, чего мы можем достичь с помощью этих достижений.
От изобретения рентгеновских лучей до использования ИИ для точной диагностики пациентов с минимальной ошибкой, отрасль здравоохранения, например, извлекла выгоду из таких достижений и, как ожидается, в будущем будет внедрять больше таких технологий. Расширение границ технологий и науки помогло улучшить диагностику, передачу данных, мониторинг пациентов и, конечно же, продолжительность жизни.
Давайте углубимся в особенности некоторых заметных технологических достижений и в то, как они могут еще больше помочь отрасли здравоохранения.
Каким технологиям мы можем доверять, чтобы помочь нам?
Обработка больших объемов данных может быть сложной задачей, особенно в ситуации жизни или смерти. Наука о данных играет важную роль в обработке данных и распознавании закономерностей в этих данных, а также помогает врачам точно диагностировать своих пациентов. Врачи должны полагаться на оценку симптомов пациента, чтобы поставить диагноз. Однако специалисты по данным могут помочь свести к минимуму человеческие ошибки в этом процессе, внедрив предиктивные инструменты анализа данных. Внедрение инструментов визуализации данных может помочь быстрее находить закономерности и упростить обнаружение ошибок.
Искусственный интеллект (ИИ), пожалуй, является самой востребованной и высоко ценимой технологией для исследования. Он известен своим превосходным распознаванием речи, персонализированными рекомендациями по дозировке и бесчисленными возможностями, которые человеку почти невозможно точно воспроизвести. Хотя ИИ существует с 1940-х годов, он все еще находится на ранних стадиях развития. Эксперты определяют, что его применение безгранично, и в настоящее время его внедрение распространяется во многих отраслях. Побочный продукт искусственного интеллекта, машинное обучение, помогает медицинским работникам обрабатывать большие объемы данных и принимать правильные решения без вмешательства человека.
Преимущества внедрения машинного обучения
Точная диагностика.Каждый год в США врачи ошибочно ставят диагноз примерно 60 000 пациентов. Существует высокая вероятность того, что эти человеческие ошибки могут привести к долговременным травмам, а иногда даже к смерти. До сих пор машинное обучение было наиболее эффективным методом, используемым для диагностики таких заболеваний, как редкие виды рака, которые чрезвычайно трудно обнаружить. Внедрение инструментов обработки данных, таких как прогнозная аналитика, может улучшить процесс принятия решений и повысить удовлетворенность пациентов.
Управление информацией. Когда в последний раз врачу приходилось вручную хранить данные, собранные о пациентах? Появление искусственного интеллекта сделало сортировку, регистрацию и совместное использование записей пациентов по нескольким каналам беспрепятственными. Платформы машинного обучения, подключенные к локальным и облачным хранилищам, упрощают обработку данных. Алгоритмы, используемые в таком программном обеспечении, делают его автоматизированным, эффективным и очень экономичным для учреждения, которое его использует.
