แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องในการดูแลสุขภาพ 2022: เราควรคาดหวังอะไร

Machine Learning (ML) ได้ให้ความช่วยเหลือด้านการดูแล การวินิจฉัย และการรักษาที่สำคัญทั่วโลกมาระยะหนึ่งแล้ว สามารถใช้ข้อมูลทางคลินิกและทรัพยากรของโรงพยาบาลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ ML และระบบที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ ในขั้นต้น ML ถูกใช้เพื่อพัฒนาวัคซีน ศึกษาโรค และทำงานกับจีโนมเป็นหลัก อย่างไรก็ตาม ฝ่ายบริหารโรงพยาบาลกำลังนำแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย ML ไปใช้อย่างรวดเร็วเพื่อปรับปรุงบริการของพวกเขา

โรงพยาบาลยังสามารถให้บริการผู้ป่วยจำนวนมากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของ AI และจัดลำดับความสำคัญของผู้ป่วยที่ต้องการการดูแลจากมนุษย์อย่างเข้มข้น แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อแทนที่บุคลากรทางการแพทย์หรือแพทย์ แต่เพียงทำให้งานของพวกเขาง่ายขึ้น ตั้งแต่การวิเคราะห์ประวัติผู้ป่วยและการแนะนำการแทรกแซงไปจนถึงการช่วยในการวิจัยและสังเคราะห์ยา ML กำลังขับเคลื่อนทุกสิ่ง

ให้เรายกตัวอย่างที่มีผู้ป่วยประมาณ 20 รายที่ต้องการการดูแลที่สำคัญ แต่มีแพทย์และผู้ดูแลเพียง 15 คนเท่านั้นที่พร้อมให้บริการ ในสถานการณ์เช่นนี้ AI ที่ขับเคลื่อนด้วย ML สามารถช่วยระบุว่าผู้ป่วยรายใดต้องการความช่วยเหลือจากมนุษย์ทันที AI สามารถช่วยให้แพทย์และเจ้าหน้าที่โรงพยาบาลตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพเมื่อจำเป็น

ในทำนองเดียวกัน ให้เราคิดว่าผู้ป่วยต้องการการแทรกแซงทางการแพทย์อย่างมาก แต่ผู้ป่วยมีบันทึกทางการแพทย์ก่อนหน้าที่อาจไม่อนุญาตให้ใช้ยาบางชนิด หรือผู้ป่วยอาจต้องได้รับการปฏิบัติทางการแพทย์หรือการรักษาที่เฉพาะเจาะจง การตรวจเวชระเบียนต้องใช้เวลาและต้องการความร่วมมือจากแผนกและผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ AI สามารถช่วยกระบวนการนี้ได้โดยแนะนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย การรักษาสามารถปรับให้เป็นแบบส่วนตัวตามข้อมูลอื่นๆ เช่น กลุ่มประชากรและจีโนม

เรียนรู้ แมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท, Executive Post Graduate Programme และ Advanced Certificate Program ใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

สำรวจหลักสูตรของเราเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

ความสำคัญของ ML ในการดูแลสุขภาพ

ยาและการรักษามีผลต่างกันในแต่ละคน เป็นเวลานานแล้วที่เราได้รับการรักษามาตรฐานด้านการแพทย์และการแพทย์เป็นระบบ 'หนึ่งขนาดที่เหมาะกับทุกคน' ไม่ใช่แค่อายุ เพศ น้ำหนัก และประวัติทางการแพทย์ที่กำหนดผลกระทบของการดูแลสุขภาพ แต่ยังรวมถึงปัจจัยต่างๆ เช่น นิสัยประจำวันและการรับประทานอาหารอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น ผู้ป่วยที่มีความดันโลหิตสูงอาจถูกสั่งไม่ให้กินยาบางชนิด หรือผู้ป่วยที่มีอาการป่วยอื่นอาจไม่ได้รับการผ่าตัด ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ทางสถิติ และวิธีการเรียนรู้เชิงลึก ขณะนี้คอมพิวเตอร์สามารถระบุเส้นทางที่ดีที่สุดโดยการเชื่อมโยงปัจจัยเหล่านี้กับผลลัพธ์เฉพาะ

ซึ่งช่วยชีวิตได้ด้วยการให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ใช้เวลาน้อยลงกับเอกสารและการประเมินผู้ป่วย ในสถานการณ์ที่ไม่มีพยาบาลหรือแพทย์คอยเฝ้าติดตามและช่วยเหลือผู้ป่วย ระบบที่ใช้ AI สามารถช่วยเหลือบุคลากรทางการแพทย์ได้ เครื่องเหล่านี้สามารถสอนวิธีจัดการกับสิ่งกระตุ้น เช่น อัตราการเต้นของหัวใจลดลงหรือความผันผวนของพารามิเตอร์ด้านสุขภาพ

ML ใช้ในการคำนวณการเคลมประกันและความเสี่ยงด้านการรักษาพยาบาล และการจัดหาเงินทุนสำหรับการรักษา ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI นั้นถูกใช้อย่างกว้างขวางในวิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์ประกันภัยและการประกันสุขภาพ ML เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการให้บริการด้านสุขภาพอย่างมีประสิทธิภาพและให้บริการผู้ป่วยทั่วโลก

ให้เรายกตัวอย่างวัคซีนหรือยาที่ต้องพัฒนาอย่างรวดเร็วเพื่อปกป้องประชาชน หากไม่มี ML การวิจัยทางการแพทย์เช่นนี้ต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะเสร็จสมบูรณ์ แม้แต่การทดลองทางคลินิกอาจใช้เวลาหลายเดือน เครื่องมือ AI สามารถเร่งกระบวนการทำให้นักวิจัยสามารถช่วยชีวิตผู้คนได้มากขึ้น

ที่สำคัญกว่านั้น ML ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ถอดรหัสข้อมูลทางคลินิกและผู้ป่วยได้เร็วขึ้น สิ่งนี้ส่งเสริมการรักษาที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น (ล่วงล้ำหรือไม่ล่วงล้ำ) ตัวอย่างเช่น หากจำเป็นต้องสร้างรายงานตามการทดสอบรังสีวิทยา ML สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากข้อมูลที่มีอยู่เพื่อช่วยให้นักรังสีวิทยาสร้างรายงานได้เร็วขึ้น ณ จุดหนึ่ง งานวิเคราะห์และการประเมินทางการแพทย์อาจเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้แพทย์สามารถมุ่งความสนใจไปที่การรักษาผู้ป่วยได้มากขึ้นโดยใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

ปัจจุบัน ML ถูกใช้ใน Healthcare เพื่อวัตถุประสงค์เหล่านี้:

• การแพทย์ทางไกลและการดูแลป้องกันเบื้องต้น
• การตัดสินใจทางคลินิกสำหรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
• การประเมินเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR)
• การจำแนกและวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์
• การทดลองทางคลินิก
• การดูแลสุขภาพอย่างชาญฉลาดด้วย IoT (Internet of Things)
• Edge Computing สำหรับการบริหารโรงพยาบาล
• การตรวจจับการฉ้อโกงและการประกันภัย
• การตรวจหาโรค
• การพัฒนาและวิจัยยา
• ยาแม่นยำ

ในช่วงโควิด-19 โลกได้ค้นพบว่าการขาดแคลนบุคลากรทางการแพทย์และเจ้าหน้าที่ดูแลผู้ป่วยวิกฤตมีมากเพียงใด ด้วยความช่วยเหลือของระบบอัตโนมัติและการบริหารที่ชาญฉลาด โรงพยาบาลสามารถติดอาวุธเพื่อจัดการกับสถานการณ์เหล่านี้ได้ดีขึ้นมาก สามารถกำหนดหน่วยดูแลที่สำคัญและทรัพยากรอื่นๆ ของโรงพยาบาลโดยพิจารณาจากระดับความสำคัญก่อนถึงผู้ป่วยที่ได้รับผลกระทบสูง

AI ได้กลายเป็นมาตรฐานในแผนกรังสีวิทยา มะเร็งวิทยา โรคหัวใจ และแม้แต่แผนกผิวหนังแล้ว ระบบวิเคราะห์ ML-based สามารถสอนให้ระบุปัจจัยเสี่ยงได้เร็วกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้และมีความแม่นยำมากขึ้น นอกจากนี้ AI ยังช่วยผสานรวมเวิร์กโฟลว์การรักษาแบบกำหนดเองสำหรับผู้ป่วยที่มีเงื่อนไขเฉพาะตามข้อมูลจากอุปกรณ์ (สมาร์ทวอทช์และโทรศัพท์) และสรีรวิทยาทั่วไป

สิ่งที่ ML เตรียมไว้สำหรับ Healthcare ในปี 2022

ML มีอะไรอีกมากมายที่จะมอบให้เราในปีต่อๆ ไป เราจะเห็นความก้าวหน้าอย่างมากใน Edge Computing และการรวม AI เข้ากับการบริหารโรงพยาบาล ด้วยความช่วยเหลือของ ML โรงพยาบาลทั่วโลกกำลังรวมระบบช่วยเหลือแบบ ML เข้ากับทรัพยากรของโรงพยาบาล ช่วยให้สามารถสื่อสารและทำงานร่วมกันระหว่างแผนกได้อย่างราบรื่นแบบเรียลไทม์ Medical Imaging และ EMR เป็นจุดสนใจหลักของ ML ในช่วงปี 2022

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในการดูแลสุขภาพ ได้ช่วยชีวิตผู้คนนับไม่ถ้วน โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยความช่วยเหลือของยาป้องกัน การรักษาที่แม่นยำ และการตรวจหาโรคในระยะเริ่มแรก นอกเหนือจากการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลที่ล้ำสมัยแล้ว โรงพยาบาลจะรวมเทคโนโลยีบล็อกเชนเข้ากับเฟรมเวิร์กของพวกเขาด้วย ตัวอย่างเช่น ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกและเวชระเบียนบนบล็อคเชน โรงพยาบาลสามารถดึงประวัติการรักษาของผู้ป่วยผ่านการจับคู่ไบโอเมตริกซ์

ต่อไปนี้คือแนวโน้ม 2022 ของ AI ML ในด้านการดูแลสุขภาพ :

• ส่งเสริมการรักษาเฉพาะบุคคลและกรอบการดูแลสุขภาพที่มีประสิทธิภาพ
• การใช้ข้อมูลจริงในการตัดสินใจทางคลินิกและการใช้ยาป้องกัน
• การวินิจฉัยและการตรวจจับตั้งแต่เนิ่นๆ แบบเรียลไทม์
• ประสบการณ์ผู้ป่วยที่เป็นกลาง
• พัฒนายาและวิจัยได้เร็วขึ้นด้วยการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
• ติดตามผู้ป่วยโดยไม่มีการดูแลของมนุษย์
• การตรวจสอบผู้ป่วยแบบเรียลไทม์และการดูแลขั้นพื้นฐานอัตโนมัติ
• การถ่ายภาพทางการแพทย์ขั้นสูงและการวิเคราะห์บันทึก
• การใช้ข้อมูลสำหรับวิศวกรรมชีวการแพทย์ขั้นสูงและการวิจัยตามจีโนม
• นโยบายด้านสุขภาพที่ดีขึ้นและกรอบการกำกับดูแล
• การวิเคราะห์การประกันภัยและการเรียกร้อง
• การจำลองสภาวะทางการแพทย์แบบดิจิทัลและผลการส่งยาเพื่อผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่ทำซ้ำได้
• ระบบการฝึกอบรม Virtual Reality และ Augmented Reality สำหรับการพยาบาลและการผ่าตัด
• การใช้ ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแมชชีนเลิ ร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก
• การป้องกันการฉ้อโกงทางการแพทย์และการเข้าถึงทรัพยากรได้ง่ายสำหรับผู้ป่วยที่มีความสำคัญสูง
• เครื่องมือ AI และระบบช่วยเหลือสำหรับการดูแลผู้ป่วยวิกฤตและการรักษาแบบล่วงล้ำ
• อุปกรณ์ทางการแพทย์ขั้นสูงและการผสมผสานของหุ่นยนต์เข้ากับการดูแลสุขภาพ

ตามรายงาน 33% ของงานทั้งหมดที่แพทย์และแพทย์ทำนั้นเป็นแบบอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย โรงพยาบาลหลายแห่งยังคงพึ่งพาการอัพเดทด้วยตนเองและระบบแอนะล็อก สิ่งนี้จะพบกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าด้วยความช่วยเหลือของ AI

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์

บทสรุป

ปัจจุบันศัลยแพทย์ได้เริ่มใช้ AR และ Assistive AI เพื่อฝึกการผ่าตัดในสภาพแวดล้อมเสมือนจริง ด้วยความช่วยเหลือของคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้เชิงลึก ศัลยแพทย์สามารถค้นหาผลลัพธ์ของทุกการเคลื่อนไหวในแบบเรียลไทม์

ในทำนองเดียวกัน โรคและยาสามารถติดตามได้ในสภาพแวดล้อมทางการแพทย์เสมือนจริงเหล่านี้ ทั้งหมดนี้รวมกันทำให้เราเชื่อว่าเรามีอนาคตที่สดใสรออยู่ อย่างน้อยก็ในด้านการแพทย์และวิทยาศาสตร์การแพทย์

อาชีพด้าน AI และแมชชีนเลิร์นนิงจะนำคุณไปสู่ที่ต่างๆ หลักสูตรระดับบนสุดของ upGrad คือ Master of Science in Machine Learning & AI เป็นหนึ่งในหลักสูตรดังกล่าว หลักสูตรนี้เชี่ยวชาญในการสอนทักษะตามความต้องการในแมชชีนเลิร์นนิง, NLP, การเรียนรู้เชิงลึก และอื่นๆ เพื่อเริ่มต้นเส้นทางอาชีพของคุณ