Aplikacje uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej 2022: czego powinniśmy się spodziewać?

Uczenie maszynowe (ML) od dłuższego czasu pomaga w intensywnej opiece, diagnostyce i leczeniu na całym świecie. Dane kliniczne i zasoby szpitalne mogą być wykorzystywane znacznie efektywniej za pomocą systemów opartych na ML i sztucznej inteligencji. Początkowo ML wykorzystywano głównie do opracowywania szczepionek, badania chorób i pracy z genomiką. Jednak administracje szpitali szybko przyjmują platformy oparte na ML w celu poprawy swoich usług.

Szpitale mogą również obsługiwać większą liczbę pacjentów za pomocą sztucznej inteligencji i priorytetowo traktować pacjentów wymagających intensywnego nadzoru ze strony człowieka. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja (AI) nie mają na celu zastąpienia pracowników służby zdrowia lub lekarzy, ale po prostu ułatwienie im pracy. Od analizowania dokumentacji pacjentów i sugerowania interwencji, a nawet pomagania w badaniach i syntezie leków, ML napędza to wszystko.

Weźmy przykład, w którym jest około 20 pacjentów wymagających intensywnej opieki, ale na miejscu dostępnych jest tylko 15 lekarzy i opiekunów. W takiej sytuacji sztuczna inteligencja oparta na ML może pomóc określić, którzy pacjenci wymagają natychmiastowego wsparcia ludzkiego. Sztuczna inteligencja może pomóc lekarzom i personelowi szpitalnemu w podejmowaniu skutecznych decyzji w razie potrzeby.

Podobnie załóżmy, że pacjent pilnie potrzebuje interwencji medycznej, ale ma on wcześniejszą dokumentację medyczną, która może nie pozwalać na zastosowanie niektórych leków lub pacjent może wymagać określonej praktyki medycznej lub leczenia. Przeglądanie dokumentacji medycznej wymaga czasu i współpracy z innymi oddziałami i specjalistami. AI może wspomóc ten proces, sugerując najlepsze praktyki dla każdego pacjenta. Leczenie można nawet spersonalizować na podstawie innych danych, takich jak grupy demograficzne i genomy.

Ucz się uczenia maszynowego online z najlepszych światowych uniwersytetów — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Poznaj nasze kursy na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Znaczenie ML w opiece zdrowotnej

Medycyna i leczenie mają różne wyniki u różnych osób. Przez długi czas traktowaliśmy standardową opiekę zdrowotną i medycynę jako system uniwersalny. Nie tylko wiek, płeć, waga i historia choroby determinują efekty opieki zdrowotnej, ale także takie czynniki, jak codzienne nawyki i dieta.

Na przykład pacjentowi z nadciśnieniem można przepisać, aby nie przyjmował pewnych leków, lub pacjentowi z innym schorzeniem można zalecić niepoddawanie się operacji. Wykorzystując uczenie maszynowe, uczenie statystyczne i metody uczenia głębokiego, komputery mogą teraz identyfikować najlepszą trasę, łącząc te czynniki z określonymi wynikami.

To ratuje życie, pozwalając lekarzom poświęcić mniej czasu na dokumentację i ocenę pacjenta. W sytuacji, gdy nie ma dostępnych pielęgniarek ani lekarzy, którzy mogliby monitorować i pomagać pacjentowi, systemy oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc pracownikom służby zdrowia. Maszyny te można nauczyć, jak radzić sobie z czynnikami wyzwalającymi, takimi jak spadek tętna lub wahania parametrów zdrowotnych.

ML służy do obliczania roszczeń ubezpieczeniowych i ryzyka zdrowotnego oraz finansowania leczenia. Systemy oparte na sztucznej inteligencji są szeroko stosowane w naukach aktuarialnych i ubezpieczeniach zdrowotnych. ML ma zasadnicze znaczenie dla skutecznego świadczenia usług opieki zdrowotnej i obsługi pacjentów na całym świecie.

Weźmy przykład szczepionek lub leków, które należy szybko opracować, aby chronić ludzi. Bez ML ukończenie takich badań medycznych zajmuje lata. Nawet badania kliniczne mogą potrwać miesiące. Narzędzia sztucznej inteligencji mogą przyspieszyć ten proces, pozwalając naukowcom ocalić więcej istnień ludzkich.

Co ważniejsze, ML pomaga lekarzom szybciej odszyfrować dane kliniczne i dane pacjentów. Sprzyja to lepszym i skuteczniejszym zabiegom (inwazyjnym lub nieinwazyjnym). Na przykład, jeśli raport musi zostać wygenerowany na podstawie testu radiologicznego, ML może uzyskać krytyczny wgląd z dostępnych danych, aby pomóc radiologom szybciej zbudować raport. W pewnym momencie zadania analityczne i oceny medyczne mogą zostać zautomatyzowane, co pozwoli lekarzom skupić się bardziej na leczeniu pacjentów, podejmując najlepsze działania.

Obecnie ML jest używany w służbie zdrowia w następujących celach:

• Telemedycyna i wstępna opieka profilaktyczna
• Podejmowanie decyzji klinicznych w zakresie najlepszych praktyk
• Ocena elektronicznej dokumentacji medycznej (EMR)
• Klasyfikacja i analiza obrazu medycznego
• Badania kliniczne
• Inteligentna opieka zdrowotna z IoT (Internet rzeczy)
• Edge Computing dla administracji szpitala
• Wykrywanie oszustw i ubezpieczenie
• Wykrywanie chorób
• Rozwój i badania leków
• Leki precyzyjne

Podczas Covid-19 świat rzeczywiście dowiedział się, że istnieje znaczny niedobór lekarzy i pracowników intensywnej opieki medycznej. Z pomocą automatyzacji i inteligentnej administracji szpitale mogą być uzbrojone, aby znacznie lepiej radzić sobie z takimi sytuacjami. Oddziały intensywnej opieki medycznej i inne zasoby szpitalne mogą być przydzielane na podstawie priorytetu pacjentom bardzo dotkniętym chorobą.

AI stała się już standardem na oddziałach radiologii, onkologii, kardiologii, a nawet dermatologii. Systemy analizy oparte na uczeniu maszynowym można nauczyć identyfikowania czynników ryzyka znacznie wcześniej niż ludzie i z większą dokładnością. Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc zintegrować niestandardowe procesy leczenia pacjentów z określonymi schorzeniami w oparciu o dane z ich urządzeń (smartwatchów i telefonów) oraz ich ogólną fizjologię.

Co ML ma w zanadrzu dla służby zdrowia w 2022 r.

ML ma nam o wiele więcej do zaoferowania w nadchodzących latach. Zobaczymy znaczny postęp w obliczeniach brzegowych i integracji sztucznej inteligencji z administracją szpitalną. Z pomocą ML szpitale na całym świecie włączają systemy wspomagające oparte na ML do zasobów szpitalnych. Pozwala na bezproblemową komunikację i współpracę między działami w czasie rzeczywistym. Obrazowanie medyczne i ocena EMR są głównymi obszarami zainteresowania ML w 2022 roku.

Głębokie uczenie się w opiece zdrowotnej uratowało już niezliczone życia, zwłaszcza dzięki pomocy medycyny prewencyjnej, precyzyjnego leczenia i wczesnego wykrywania chorób. Oprócz uczenia głębokiego i przetwarzania brzegowego szpitale będą również integrować technologie blockchain w swoich strukturach. Na przykład dzięki głębokiemu uczeniu i dokumentacji medycznej w blockchain, szpitale mogą pobrać historię medyczną pacjenta poprzez dopasowanie biometryczne.

Oto trendy AI ML w opiece zdrowotnej 2022 :

• Promowanie spersonalizowanych terapii i skutecznych ram opieki zdrowotnej
• Wykorzystywanie danych ze świata rzeczywistego do podejmowania decyzji klinicznych i leczenia profilaktycznego.
• Wczesna diagnostyka i wykrywanie w czasie rzeczywistym.
• Bezstronne doświadczenie pacjenta.
• Szybsze opracowywanie leków i badania dzięki głębokiemu uczeniu.
• Monitorowanie pacjentów bez nadzoru człowieka.
• Monitorowanie pacjenta w czasie rzeczywistym i zautomatyzowana podstawowa opieka.
• Zaawansowane obrazowanie medyczne i analiza dokumentacji.
• Wykorzystanie danych do zaawansowanej inżynierii biomedycznej i badań opartych na genomie.
• Lepsza polityka zdrowotna i ramy regulacyjne.
• Analiza ubezpieczeń i szkód.
• Cyfrowe symulacje stanów chorobowych i wyników podawania leków w celu uzyskania powtarzalnych wyników medycznych.
• Systemy szkoleniowe Virtual Reality i Augmented Reality dla pielęgniarstwa i chirurgii.
• Bardziej efektywne wykorzystanie danych medycznych do uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
• Zapobieganie oszustwom medycznym i łatwy dostęp do zasobów dla pacjentów o wysokim priorytecie.
• Narzędzia AI i systemy wspomagające dla intensywnej opieki i leczenia inwazyjnego.
• Zaawansowane urządzenia medyczne i włączenie robotyki do opieki zdrowotnej.

Według raportów, 33% wszystkich zadań wykonywanych przez lekarzy i klinicystów można łatwo zautomatyzować. Wiele szpitali nadal polega na ręcznych aktualizacjach i systemach analogowych. Dzięki sztucznej inteligencji w nadchodzących latach nastąpią ogromne zmiany.

Przeczytaj nasze popularne artykuły związane z tworzeniem oprogramowania

Wniosek

Obecnie chirurdzy zaczęli wykorzystywać AR i wspomagającą sztuczną inteligencję do praktykowania operacji w środowiskach wirtualnych. Za pomocą wizji komputerowej i głębokiego uczenia chirurdzy mogą w czasie rzeczywistym poznać wyniki każdego swojego ruchu.

Podobnie choroby i leki mogą być również monitorowane w tych wirtualnych środowiskach medycznych. Wszystko to razem prowadzi nas do przekonania, że ​​mamy przed sobą bardzo świetlaną przyszłość, przynajmniej dla opieki zdrowotnej i nauk medycznych.

Kariera w AI i uczeniu maszynowym z pewnością zabierze Cię w miejsca. Jednym z takich kursów jest najwyższy poziom kursu upGrad, Master of Science in Machine Learning & AI . Ten kurs specjalizuje się w nauczaniu umiejętności na żądanie w zakresie uczenia maszynowego, NLP, głębokiego uczenia się i nie tylko, aby rozpocząć swoją karierę zawodową.