Andmete annotatsioon: tervishoiuteabe muutmine
Mida ütleksite, kui ütleksime, et järgmisel pildistamisel võib teie nutitelefon ennustada, et teil tekib lähipäevil tõenäoliselt akne? See kõlab intrigeerivalt, kas pole? See on täpselt koht, kuhu me kõik oleme teel.
Maailm tehnoloogia on võimalusi täis. Oma uuenduste, ideede ja ambitsioonidega liigume rahvana edasi. See on eriti oluline tehisintellekti edenemise seisukohalt tervishoius, kus paljude kõige ohtlikumate probleemidega tegeletakse ja neid lahendatakse tehnoloogia abil.
Praegu oleme lähedal masinõppemudelite väljatöötamisele, mis tuvastavad täpselt pärilike häirete alguse ja hetke, mil kasvaja muutub vähiks. Arendame prototüüpe robotkirurgidele ja VR-toega koolitusvõimalusi arstidele. Töötasanditel oleme täiustanud patsientide ja voodihaldust, kaughooldust, ravimite kaugväljastamist ja palju muud, samuti automatiseerinud arvukalt üleliigseid toiminguid tehisintellekti toega süsteemide abil.
Samal ajal kui mõtleme tervishoiuteenuste pakkumise parandamise viisidele, vaatame ja õpime tundma tervishoiu arengu kõige olulisemaid aspekte ning ka seda, kuidas tehnoloogia kasutamine konkreetselt andmeteaduse valdkonnas ja selle tiivad võivad aidata see uskumatu laienemine.
See artikkel on pühendatud andmete tähtsuse esiletõstmisele tervishoiumoodulite ja süsteemide ja moodulite väljatöötamisel, mõningatele silmapaistvamatele kasutusjuhtumitele ja sellest protsessist tulenevatele raskustele.
Kui olulised on andmed tervishoiu tehisintellektis
Enne kui hakkame mõistma tehisintellekti kõige keerukamaid kasutusjuhtumeid ja rakendusi. Olgem teadlikud, et tüüpilised treening- ja tervishoiurakendused, mida nutitelefonis kasutate, töötavad tehisintellekti moodulitel. Nad on läbinud aastaid kestnud õpetuse, et teie andmeid analüüsida, ette kirjutada ja järeldada ning need teabeks tõlkida.
Tähtsus Of Andmed tervishoius Abiks võib olla äpp nagu Health, mis võimaldab saada arstilt nõu või tema juurde aegu kokku leppida, või rakendus, mis kogub andmeid võimalike terviseprobleemide kohta vastavalt teie füüsilisele ja vaimsele tervisele, tehisintellekt on integreeritud igasse hetkel saadaolevasse terviserakendusse.
Suurendage seda nõuet ja hakkate tegelema täiustatud süsteemidega, mis nõuavad keeruliste ülesannete täitmiseks andmeid mitmest allikast, sealhulgas arvutinägemist ja elektroonilisi tervisekaarte ja palju muud. Nagu mäletate, on onkoloogia edusammud, millest me varem rääkisime? Need lahendused nõuavad täpsete tulemuste saamiseks tohutul hulgal kontekstiga seotud andmeid. Selle saavutamiseks peavad annotatsioonieksperdid ja -eksperdid koguma teavet aruannetest ja skaneeringutest, nagu röntgen-MRI, CT-skaneeringud ja muu. Seejärel märgivad nad iga detaili, mida nad nende peal jälgivad.
Tervishoiutöötajad peavad suutma tuvastada erinevaid probleeme ja seisundeid ning neid klassifitseerida, et masinad suudaksid neid ära tunda ja anda täpsemaid tulemusi. Seetõttu tulenevad kõik diagnoosi, ravi ja plaanide tulemused teabest ja selle täpsest töötlemise protsessist.
Kuna andmed on tervishoiu keskmes, tunnistagem, et andmed sillutavad teed tervislikuma homse poole.
Juhtumite AI kasutamine tervishoius
Kuigi me räägime kirurgiliste tehnikate ja instrumentide edusammudest, määravad tänapäeva AI-süsteemid kindlaks, kas operatsioon on üldse vajalik või mitte. Andmete hoolika töötlemisega saavad AI-süsteemid luua olukordi ja teavitada kasutajaid sellest, kas probleeme saab lahendada ravimite ja elustiili muutmisega.
Tehisintellekt võib aidata meil ka viirushaigusi diagnoosida, kasutades nii genoomsete patogeenide järjestamist kui ka profileerimist.
Patsientide hooldamisel ja taastumisprotsessis abistamiseks töötatakse välja assistente ja virtuaalõdesid. Pandeemiate ajal, kui patsientide arv on suur, saavad virtuaalõed aidata organisatsioonidel tegevuskulusid vähendada ja pakkuda patsientidele vajalikku arstiabi. Virtuaalsed õed on varustatud kõigi põhiülesannete täitmiseks, mida inimestele õpetatakse.
Paljusid autoimmuun- ja neuroloogilisi haigusi, mida ei saa ravida ega ümber pöörata, ennustatakse tehisintellekti ja masinõppe mudelite abil. Parkinsoni tõbi, dementsus, Alzheimeri tõbi jt saaks selle meetodiga elimineerida.
Kohandatud raviplaanid ja ravimid on samuti teostatavad, kasutades tehisintellekti ning juurdepääsu terviseteabele elektroonilisel kujul. Teades haiguslugu, allergiaid, keemilist sobivust ja palju muud, võiksid arvutid välja pakkuda kõige tõhusama ravimi.
Uute ravimite väljatöötamist saab kiirendada ka simuleeritud kliiniliste uuringute kaudu.
Tervishoiualaste tehisintellektilahenduste väljatöötamisega seotud väljakutsed
Tervishoiuteenuste tehisintellektilahenduste väljatöötamisega seotud väljakutsed. Olenemata sellest, millises valdkonnas tehisintellekti rakendatakse, on mõned probleemid, mis on endiselt levinud ja universaalsed. See kehtib ka tervishoiu kohta. Ülevaate andmiseks on siin mõned kõige sagedasemad probleemid, mis takistavad tehisintellekti arengut tervishoius:
Ühtsete tervishoiuandmete loomine on suur väljakutse, sest masinõppemudelid tuginevad järelduste töötlemiseks ja tulemuste saamiseks tohutute andmemahtude olemasolule.
Tervishoiutööstus on seotud erinevate seaduste, vastavuse ja protokollidega, et tagada konfidentsiaalsus ja privaatsusstandardid. Andmete koostalitlusvõime on vajalik, kuid see võib olla tülikas protokollide tõttu, mis reguleerivad teabe õiglast jagamist erinevate sidusrühmade vahel. Ettevõtted peavad võtma lisameetmeid, et kaitsta oma kasutajate ja patsientide privaatsust, deidentifitseerides nende andmed.
Teine oluline probleem on tervishoiuga seotud väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete kättesaadavus. Andmete märkimine on tõenäoliselt kõige olulisem hetk, mis määrab lõpliku tulemuse. Kuna tervishoid on spetsialiseerumise tiib, peavad tervishoiueksperdid analüüsima skaneeringutest ja aruannetest saadud teavet. Nende leidmine on suur probleem.
See on põhiteadmine, mis teil peab olema, et olla teadlik meditsiinitehnoloogiast ja tehisintellektiga seotud rakendustest. Praegusel ajal tehakse palju edusamme, et lahendada mõned probleemid, mida oleme arutanud. Samaaegselt ilmnevad ka uuenduslikumad kasutusjuhud ja probleemid. Siinkohal on kõige olulisem meeles pidada, et andmed mõjutavad jätkuvalt tervishoiu tulemusi. Kui töötate oma tehisintellekti tehnoloogia kallal, soovitame kasutada Labelify ekspertide saadud andmeid.
Selle mõju on võrreldamatu.
