Datenanmerkung: Gesundheitsinformationen transformieren
Was würden Sie sagen, wenn wir sagen würden, dass Ihr Smartphone beim nächsten Fotografieren vorhersagen könnte, dass Sie in den nächsten Tagen wahrscheinlich Akne bekommen werden? Es klingt faszinierend, nicht wahr? Genau dorthin sind wir alle unterwegs.
Die Welt von Technologie ist voller Möglichkeiten. Mit unseren Innovationen, Ideen und Ambitionen kommen wir als Nation voran. Dies ist besonders relevant für die Weiterentwicklung der KI im Gesundheitswesen, wo viele der bedrohlichsten Probleme mithilfe von Technologie angegangen und gelöst werden.
Wir stehen derzeit kurz davor, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, die den Beginn von Erbkrankheiten und den Zeitpunkt, zu dem der Tumor krebsartig wird, genau identifizieren können. Wir entwickeln Prototypen für Roboterchirurgen und VR-fähige Schulungseinrichtungen für Ärzte. Auf den operativen Ebenen haben wir das Patienten- und Bettenmanagement, die Fernversorgung, die Medikamentenabgabe aus der Ferne und vieles mehr verbessert und zahlreiche redundante Aufgaben mithilfe von KI-gestützten Systemen automatisiert.
Während wir weiterhin darüber nachdenken, wie wir unsere Gesundheitsversorgung verbessern können, werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Aspekte der Entwicklung im Gesundheitswesen und erfahren mehr darüber, wie der Einsatz von Technologie, insbesondere im Bereich der Datenwissenschaft, und ihrer Flügel dabei helfen kann diese unglaubliche Erweiterung.
Dieser Artikel widmet sich der Hervorhebung der Bedeutung von Daten für die Entwicklung von Gesundheitsmodulen, -systemen und -modulen, einigen der bekanntesten Anwendungsfälle und den Schwierigkeiten, die sich aus diesem Prozess ergeben.
Wie wichtig sind Daten in der KI im Gesundheitswesen?
Bevor wir einige der kompliziertesten Anwendungsfälle und Anwendungen von KI verstehen, sollten wir uns darüber im Klaren sein, dass die typischen Fitness- und Gesundheitsanwendungen, die Sie auf Ihrem Smartphone verwenden, auf KI-Modulen laufen. Sie haben jahrelange Schulungen durchlaufen, um Ihre Daten zu analysieren, vorzuschreiben, abzuleiten und in Informationen zu übersetzen.
Die Bedeutung von Daten im Gesundheitswesen Aid könnte eine App wie Health sein, mit der Sie sich von einem Arzt beraten lassen oder Termine mit ihm vereinbaren können, oder eine App, die Daten zu möglichen Gesundheitsproblemen entsprechend Ihrer körperlichen und geistigen Gesundheit sammelt. KI ist in jede derzeit verfügbare Gesundheitsanwendung integriert.
Erhöhen Sie diese Anforderung, werden Sie es mit fortschrittlichen Systemen zu tun haben, die Daten aus mehreren Quellen benötigen, darunter Computer Vision und elektronische Gesundheitsakten und vieles mehr, um schwierige Aufgaben zu erfüllen. Wie Sie sich vielleicht erinnern, die Fortschritte in der Onkologie, die wir zuvor besprochen haben? Diese Lösungen erfordern große Mengen an kontextbezogenen Daten, um exakte Ergebnisse zu liefern. Um dies zu erreichen, müssen Annotationsexperten und Experten Informationen aus Berichten und Scans wie Röntgen-MRTs, CT-Scans und mehr sammeln. Anschließend notieren sie jedes einzelne Detail, das sie an ihnen beobachten.
Medizinisches Fachpersonal muss in der Lage sein, verschiedene Probleme und Zustände zu identifizieren und zu klassifizieren, damit Maschinen sie erkennen und präzisere Ergebnisse liefern können. Daher basieren alle Ergebnisse von Diagnosen, Behandlungen und Plänen auf Informationen und dem genauen Prozess ihrer Verarbeitung.
Da Daten im Mittelpunkt der Gesundheitsversorgung stehen, sollten wir erkennen, dass Daten den Weg in eine gesündere Zukunft ebnen.
KI-Nutzung von Fällen im Gesundheitswesen
Während wir über die Fortschritte bei chirurgischen Techniken und Instrumenten sprechen, bestimmen die heutigen KI-Systeme, ob eine Operation überhaupt notwendig ist oder nicht. Durch die sorgfältige Verarbeitung von Daten können KI-Systeme Situationen schaffen und Benutzer darüber informieren, ob Probleme durch Medikamente und Änderungen des Lebensstils gelöst werden können.
KI kann uns auch bei der Diagnose von Viruserkrankungen helfen, indem sie genomische Krankheitserreger sequenziert und Profile erstellt.
Es werden Assistenten und virtuelle Krankenschwestern entwickelt, die bei der Pflege von Patienten helfen und den Genesungsprozess unterstützen sollen. In Zeiten von Pandemien, in denen die Zahl der Patienten hoch ist, können virtuelle Pflegekräfte Organisationen dabei helfen, die Betriebskosten zu senken und die medizinische Versorgung bereitzustellen, die Patienten benötigen. Die virtuellen Krankenschwestern werden in der Lage sein, alle grundlegenden Aufgaben auszuführen, die Menschen beigebracht werden.
Viele Autoimmunerkrankungen und neurologische Erkrankungen, die nicht heilbar oder rückgängig zu machen sind, werden mithilfe von KI- und maschinellen Lernmodellen vorhergesagt. Parkinson-Krankheit, Demenz, Alzheimer und andere könnten durch diese Methode beseitigt werden.
Auch maßgeschneiderte Behandlungspläne und Medikamente sind mithilfe von KI möglich sowie der Zugriff auf Gesundheitsinformationen in elektronischer Form. Durch die Kenntnis der Krankengeschichte, Allergien, chemischer Verträglichkeit und vielem mehr könnten Computer die wirksamsten Medikamente vorschlagen.
Auch die Entwicklung neuer Medikamente könnte durch simulierte klinische Studien beschleunigt werden.
Die Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Lösungen für das Gesundheitswesen
Die Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Lösungen für das Gesundheitswesen. Unabhängig davon, in welchem Bereich KI implementiert wird, gibt es einige Probleme, die nach wie vor weit verbreitet und universell sind. Dies gilt auch in Bezug auf das Gesundheitswesen. Um Ihnen einen Überblick zu geben, sind hier einige der häufigsten Probleme, die KI-Fortschritte im Gesundheitswesen behindern:
Die Erstellung einheitlicher Gesundheitsdaten stellt eine große Herausforderung dar, da Modelle des maschinellen Lernens auf der Existenz riesiger Datenmengen beruhen, um Schlussfolgerungen zu verarbeiten und Ergebnisse zu erzielen.
Die Gesundheitsbranche ist an verschiedene Gesetze, Vorschriften und Protokolle gebunden, um Vertraulichkeits- und Datenschutzstandards zu gewährleisten. Dateninteroperabilität ist notwendig, kann jedoch aufgrund von Protokollen, die einen gleichberechtigten Informationsaustausch zwischen den verschiedenen Beteiligten regeln, problematisch sein. Unternehmen müssen zusätzliche Maßnahmen ergreifen, um die Privatsphäre ihrer Benutzer und Patienten zu schützen, indem sie ihre Daten anonymisieren.
Ein weiteres großes Thema ist die Verfügbarkeit von kleinen und mittleren Unternehmen im Gesundheitswesen. Die Datenanmerkung ist wahrscheinlich der entscheidende Moment, der das Endergebnis bestimmt. Da es sich beim Gesundheitswesen um einen Spezialisierungsbereich handelt, müssen Informationen aus Scans und Berichten von Gesundheitsexperten analysiert werden. Sie zu finden ist ein großes Problem.
Das ist das Grundverständnis, das Sie benötigen, um sich der Medizintechnik und der KI-spezifischen Anwendungen bewusst zu sein. Während wir sprechen, werden viele Fortschritte gemacht, um einige der von uns besprochenen Probleme anzugehen. Gleichzeitig tauchen auch innovativere Anwendungsfälle und Probleme auf. Dabei ist es am wichtigsten, sich daran zu erinnern, dass die Daten weiterhin einen Einfluss auf die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung haben werden. Wenn Sie an Ihrer eigenen KI-Technologie arbeiten, empfehlen wir die Verwendung von Daten, die von Experten bei Labelify bereitgestellt werden.
Die Wirkung, die es hat, ist unübertroffen.
