Как AI и ML могут помочь отрасли здравоохранения?
Введение
В эпоху возрастающей сложности и объема медицинских данных искусственный интеллект и машинное обучение могут упростить принятие решений на основе данных в секторе здравоохранения. Такие решения обеспечивают более качественную диагностику, чем люди, крупномасштабную автоматизацию цепочки поставок и более точные прогнозы. Использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения широко распространено для преобразования различных аспектов ухода за пациентами, а также административных процессов в отрасли.
Что такое AI и ML?
ИИ — это технология создания интеллектуальных машин, которые ведут себя как люди. Такой интеллект выходит за рамки человеческих возможностей для принятия более эффективных и эффективных решений. Машины, запрограммированные на ИИ, имитируют людей, чтобы принимать решения, делать прогнозы и аналитические рассуждения. Более того, ИИ относится к применению вычислительных алгоритмов для классификации, прогнозирования и анализа больших наборов данных для получения полезной информации.
Между тем, машинное обучение находится под эгидой ИИ. Это статистический метод подбора моделей для анализа данных. Это может помочь научить машины принимать решения и прогнозы на основе данных. Более того, использование машинного обучения в медицинских учреждениях включает оценку качества входных данных и принятие решений, которые служат основой моделей машинного обучения. В интервале качество решений, принимаемых машинами, обученными ML, основано на качестве данных, собранных из EMR. Это также гарантирует, что конечный продукт будет прозрачным, интерпретируемым и этичным.
Применения искусственного интеллекта и машинного обучения в здравоохранении
Распространенное использование технологий искусственного интеллекта и машинного обучения может помочь поставщикам медицинских услуг в уходе за пациентами, административных процессах и решении существующих проблем здравоохранения. широкий спектр приложений.
Некоторые императивные приложения AI и ML и области здравоохранения обсуждаются ниже:
Автоматический анализ изображений
ИИ и машинное обучение могут помочь научить машину просматривать и сканировать клинические изображения без вмешательства человека. Это позволит кардиологам, рентгенологам и другим врачам получать важные сведения и избегать потенциальных ошибок при интерпретации электронных данных о состоянии здоровья. Кроме того, он может принимать более точные решения. Он также может помочь врачам в дружественной, индивидуальной и точной манере на протяжении всего процесса принятия диагностических решений.
Мониторинг работоспособности в режиме реального времени с помощью Интернета вещей
Во время пандемии COVID-19 в больницах по всему миру наблюдался агрессивный рост числа госпитализаций. Вручную специалистам в области здравоохранения или врачам было очень трудно отслеживать быстрое улучшение состояния здоровья пациентов. Тем не менее, системы мониторинга здоровья на основе IoT — это решения для автоматического определения состояния здоровья пациентов. Напротив, AI и ML предоставляют такие решения, используя такие значения данных, как температура тела, частота пульса и насыщение кислородом пациентов, для диагностики состояния здоровья пациентов. Значения данных получаются от носимых устройств (устройств IoT) для мониторинга состояния здоровья в режиме реального времени.
Прогноз эндопротезирования коленного сустава
AI и ML могут оценить жизнеспособность эндопротезирования коленного сустава. Он также может определить, нуждаются ли пациенты с болью в колене в дальнейшем эндопротезировании коленного сустава или нет. В то время как эндопротезирование коленного сустава может включать полную замену коленного сустава, одномартериальную (частичную) замену коленного сустава и замену коленной чашечки (пателлофеморальная артропластика).
Наблюдение за инфекциями
Алгоритмы ИИ могут обнаруживать инфекции, связанные с оказанием медицинской помощи (HAI), в больницах. Использование ИИ является возможным методом эпиднадзора за ИСМП, позволяющим сэкономить время, повысить эффективность профилактики инфекций и повысить точность эпиднадзора.
Объединить поиск лекарств
Алгоритмы ИИ привели к созданию платформы для поиска лекарств, чтобы помочь медицинским компаниям перепрофилировать существующие лекарства и биосоединения. Это возможно при объединении науки о данных, химии и биологии.
Заключение
В заключение, медицинские приложения AI и ML ориентированы на данные о здоровье. Сбор и использование таких данных сопряжено со многими этическими проблемами, такими как неосведомленный сбор данных, чрезмерное раскрытие информации, утечка данных, прозрачность алгоритма, отсутствие правил, управление ИИ и т. д. Таким образом, исследователям важно сосредоточиться на подтвержденные данные для укрепления доверия людей к приложениям искусственного интеллекта, связанным со здоровьем.
Не стесняйтесь аплодировать, если считаете, что это стоит прочитать!
Следуйте за нами IOTric
Свяжитесь с нами https://www.iotric.com/contact/
