Sağlık Hizmetinde Makine Öğrenimi Uygulamaları 2022: Ne Beklemeliyiz?

Makine Öğrenimi (ML), bir süredir dünya genelinde kritik bakım, teşhis ve tedavilere yardımcı oluyor. ML ve Yapay Zeka güdümlü sistemler yardımıyla klinik veriler ve hastane kaynakları çok daha etkin bir şekilde kullanılabilir. Başlangıçta, ML esas olarak aşı geliştirmek, hastalıkları incelemek ve genomik ile çalışmak için kullanıldı. Ancak hastane yönetimleri, hizmetlerini iyileştirmek için artık hızla makine öğrenimi odaklı platformları benimsiyor.

Hastaneler ayrıca yapay zeka yardımıyla daha fazla hastaya hizmet verebilir ve yoğun insan denetimine ihtiyaç duyan hastalara öncelik verebilir. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka (AI), insan sağlık çalışanlarının veya doktorların yerini almayı amaçlamaz, sadece işlerini kolaylaştırır. ML, hasta kayıtlarını analiz etmekten ve müdahale önerilerinde bulunmaktan, ilaçların araştırılmasına ve sentezlenmesine yardımcı olmaya kadar her şeye güç veriyor.

Kritik bakıma ihtiyacı olan yaklaşık 20 hastanın olduğu bir örneği ele alalım, ancak tesiste yalnızca 15 klinisyen ve bakıcı var. Böyle bir durumda, ML destekli yapay zeka, hangi hastaların acil insan desteğine ihtiyaç duyduğunu belirlemeye yardımcı olabilir. Yapay zeka, doktorlar ve hastane personelinin gerektiğinde etkili kararlar almasına yardımcı olabilir.

Benzer şekilde, bir hastanın tıbbi müdahaleye çok ihtiyacı olduğunu, ancak hastanın bazı ilaçların kullanılmasına izin vermeyebilecek tıbbi kayıtları olduğunu veya hastanın belirli bir tıbbi uygulamaya veya tedaviye ihtiyacı olabileceğini varsayalım. Tıbbi kayıtların gözden geçirilmesi zaman alır ve diğer departmanlar ve uzmanlarla işbirliği gerektirir. AI, her hasta için en iyi uygulamayı önererek bu sürece yardımcı olabilir. Tedaviler, demografik gruplar ve genomlar gibi diğer verilere dayalı olarak bile kişiselleştirilebilir.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi'ni dünyanın en iyi üniversitelerinden - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Gelişmiş Sertifika Programından çevrimiçi öğrenin .

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka ile ilgili kurslarımızı keşfedin

Sağlık Hizmetlerinde Makine Öğreniminin Önemi

İlaç ve tedavilerin farklı kişilerde farklı sonuçları olur. Uzun süredir standart sağlık ve tıbbı 'herkese uyan tek bir sistem' olarak görüyorduk. Sağlık hizmetlerinin etkilerini belirleyen sadece yaş, cinsiyet, kilo ve tıbbi geçmiş değil, aynı zamanda günlük alışkanlıklar ve diyet gibi faktörlerdir.

Örneğin, yüksek tansiyonu olan bir hastaya belirli ilaçları kullanmaması veya başka bir tıbbi durumu olan bir hastaya ameliyat olmaması önerilebilir. Makine öğrenimi, istatistiksel öğrenme ve derin öğrenme yöntemlerini kullanan bilgisayarlar artık bu faktörleri belirli sonuçlarla ilişkilendirerek en iyi rotayı belirleyebiliyor.

Bu, tıp uzmanlarının dokümantasyon ve hasta değerlendirmesi için daha az zaman harcamasını sağlayarak hayat kurtarır. Bir hastayı izleyip yardım edecek hemşire veya klinisyenin bulunmadığı bir durumda, yapay zeka tabanlı sistemler sağlık çalışanlarına yardımcı olabilir. Bu makinelere, kalp atış hızındaki düşüş veya kişinin sağlık parametrelerindeki dalgalanma gibi tetikleyicilerle nasıl başa çıkılacağı öğretilebilir.

ML, sigorta taleplerini ve sağlık risklerini hesaplamak ve tedaviler için finansman sağlamak için kullanılır. AI güdümlü sistemler, aktüeryal bilimlerde ve sağlık sigortasında yaygın olarak kullanılmaktadır. ML, sağlık hizmetlerini etkili bir şekilde sunmak ve dünya çapında hastalara hizmet etmek için gereklidir.

İnsanları korumak için hızla geliştirilmesi gereken aşılar veya ilaçlar örneğini ele alalım. ML olmadan, bunun gibi tıbbi araştırmaların tamamlanması yıllar alır. Klinik denemeler bile aylar sürebilir. Yapay zeka araçları, süreci hızlandırarak araştırmacıların daha fazla hayat kurtarmasını sağlayabilir.

Daha da önemlisi, ML tıp uzmanlarının klinik ve hasta verilerini daha hızlı deşifre etmesine yardımcı olur. Bu, daha iyi ve daha etkili tedavileri (müdahaleci veya müdahaleci olmayan) teşvik eder. Örneğin, bir radyoloji testine dayalı olarak bir raporun oluşturulması gerekiyorsa, makine öğrenimi radyologların raporu daha hızlı oluşturmasına yardımcı olmak için mevcut verilerden kritik içgörüler elde edebilir. Bir noktada, analitik görevler ve tıbbi değerlendirmeler otomatik hale gelebilir ve bu da doktorların en iyi eylemi yaparak hastaları tedavi etmeye daha fazla odaklanmasına olanak tanır.

Şu anda ML, Sağlık Hizmetlerinde şu amaçlarla kullanılmaktadır:

• Teletıp ve ilk koruyucu bakım
• En iyi uygulamalar için klinik karar verme
• Elektronik Tıbbi Kayıt (EMR) değerlendirmesi
• Tıbbi Görüntü Sınıflandırması ve analizi
• Klinik denemeler
• IoT (Nesnelerin İnterneti) ile akıllı sağlık hizmeti
• Hastane Yönetimi için Edge Computing
• Dolandırıcılık Tespiti ve Sigorta
• Hastalık Tespiti
• İlaç geliştirme ve araştırma
• hassas ilaç

Covid-19 sırasında, dünya gerçekten de tıp uzmanları ve kritik bakım çalışanları açısından önemli bir eksikliğin olduğunu anladı. Otomasyon ve akıllı yönetimin yardımıyla hastaneler bu durumlarla çok daha iyi başa çıkmak için silahlandırılabilir. Yoğun bakım üniteleri ve diğer hastane kaynakları, yüksek oranda etkilenen hastalara öncelik bazında atanabilir.

AI radyoloji, onkoloji, kardiyoloji ve hatta dermatoloji bölümlerinde zaten bir standart haline geldi. ML tabanlı analiz sistemlerine, risk faktörlerini insanlardan çok daha erken ve daha doğru bir şekilde tanımlamaları öğretilebilir. Ek olarak, AI, cihazlarından (akıllı saatler ve telefonlar) gelen verilere ve genel fizyolojilerine dayalı olarak belirli koşullara sahip hastalar için özel tedavi iş akışlarını entegre etmeye yardımcı olabilir.

ML'nin 2022'de Sağlık Hizmetleri için neleri var?

ML'nin önümüzdeki yıllarda bize sunacağı çok daha fazlası var. Uç bilgi işlemde ve yapay zekanın hastane yönetimine entegrasyonunda önemli ilerlemeler göreceğiz. ML'nin yardımıyla dünyanın dört bir yanındaki hastaneler, ML tabanlı yardımcı sistemleri hastane kaynaklarına dahil ediyor. Gerçek zamanlı olarak departmanlar arasında sorunsuz iletişim ve işbirliğine olanak tanır. Tıbbi Görüntüleme ve EMR değerlendirmesi, 2022 boyunca makine öğreniminin temel odak noktalarıdır.

Sağlık hizmetlerinde derin öğrenme , özellikle koruyucu tıp, hassas tedaviler ve erken hastalık tespiti sayesinde şimdiden sayısız hayat kurtardı. Hastaneler, derin öğrenme ve uç bilgi işlemin yanı sıra blok zincir teknolojilerini çerçevelerine de entegre edecek. Örneğin, blok zincirindeki derin öğrenme ve tıbbi kayıtlarla hastaneler, biyometrik eşleştirme yoluyla hastanın tıbbi geçmişini alabilir.

Sağlık hizmetlerinde AI ML'nin 2022 eğilimleri :

• Kişiselleştirilmiş tedavileri ve etkili sağlık bakım çerçevelerini teşvik etmek
• Klinik kararlar ve önleyici ilaçlar için gerçek dünya verilerini kullanma.
• Gerçek zamanlı olarak erken teşhis ve tespit.
• Tarafsız hasta deneyimi.
• Derin öğrenme ile daha hızlı ilaç geliştirme ve araştırma.
• İnsan gözetimi olmadan hastaları izlemek.
• Gerçek zamanlı hasta izleme ve otomatikleştirilmiş temel bakım.
• Gelişmiş tıbbi görüntüleme ve kayıt analizi.
• Gelişmiş biyomedikal mühendisliği ve genom tabanlı araştırmalar için verileri kullanma.
• Daha iyi sağlık politikaları ve düzenleyici çerçeveler.
• Sigorta ve hasar analizi.
• Tekrarlanabilir tıbbi sonuçlar için tıbbi durumların ve ilaç dağıtım sonuçlarının dijital simülasyonları.
• Hemşirelik ve cerrahi için Sanal Gerçeklik ve Artırılmış Gerçeklik eğitim sistemleri.
• Makine öğrenimi ve derin öğrenme için sağlık verilerinin daha etkili kullanımı .
• Tıbbi sahtekarlığın önlenmesi ve kaynakların yüksek öncelikli hastalara kolay erişilebilirliği.
• Yoğun bakım ve müdahaleci tedaviler için yapay zeka araçları ve yardımcı sistemler.
• Gelişmiş tıbbi cihazlar ve robotiklerin sağlık hizmetlerine dahil edilmesi.

Raporlara göre, doktorların ve klinisyenlerin gerçekleştirdiği tüm görevlerin %33'ü kolayca otomatikleştirilebilir. Birçok hastane hala manuel güncellemelere ve analog sistemlere güveniyor. Bu, AI'nın yardımıyla önümüzdeki yıllarda büyük bir değişiklik yaşayacak.

Yazılım Geliştirme ile ilgili Popüler Makalelerimizi okuyun

Çözüm

Şu anda cerrahlar, sanal ortamlarda cerrahi uygulamak için AR ve yardımcı AI kullanmaya başladılar. Bilgisayarla görme ve derin öğrenmenin yardımıyla cerrahlar her hareketlerinin sonuçlarını gerçek zamanlı olarak öğrenebilirler.

Benzer şekilde hastalıklar ve ilaçlar da bu sanal medikal ortamlarda izlenebilmektedir. Tüm bunlar, en azından sağlık ve tıp bilimi için önümüzde çok parlak bir geleceğin olduğuna inanmamıza neden oluyor.

Yapay zeka ve makine öğreniminde bir kariyer, sizi bir yerlere götürmek zorundadır. upGrad'ın en üst düzey kursu, Makine Öğrenimi ve Yapay Zekada Bilim Ustası, böyle bir kurstur. Bu kurs, kariyer yolculuğunuzu başlatmak için makine öğrenimi, NLP, derin öğrenme ve daha pek çok konuda isteğe bağlı becerileri öğretme konusunda uzmanlaşmıştır.