Die Medizinindustrie hat sich zu einer der größten Branchen im indischen Wirtschaftssystem entwickelt. Einem Bericht von NITIAyog zufolge hat die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate der indischen Medizinindustrie seit 2016 22 % erreicht, wodurch Millionen von Arbeitsplätzen geschaffen wurden und sich diese Rate in Zukunft vervielfachen wird. Wie erreicht ein Land mit einem Mangel an klinischen Ressourcen und gravierenden Ungleichgewichten in der Gesundheitsversorgung eine so hohe Entwicklungsrate? Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselfaktor.
Das medizinische Umfeld ist mit großen Mengen komplexer Daten aus Arztnotizen, medizinischen Geräten, Labors und anderen Umgebungen überschwemmt, und verschiedene tragbare Geräte für Patienten, die ferngesteuert werden, nehmen zu Druck von Tag zu Tag. Elektronische Gesundheitsakten tragen dazu bei, die Digitalisierung von Informationen voranzutreiben, ihre primäre Aufgabe besteht jedoch nicht darin, den Verwaltungsaufwand im Vorfeld zu verringern oder eine Entscheidungsunterstützung auf einen Blick bereitzustellen.
Alle Eingabedaten sind wertvoll, wenn Sie schnell Erkenntnisse gewinnen und geeignete Maßnahmen ergreifen können, um die medizinische Leistungserbringung zu verbessern. Maschinelles Lernen kann dies ermöglichen, insbesondere bei digitalisierten Datensätzen mit klaren Mustern. Maschinelles Lernen kann nicht nur Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, sondern diese Daten auch vereinheitlichen und die Aufgaben übernehmen, die Ärzte, Pflegekräfte und andere Mitglieder des medizinischen Teams erledigen können. Die komplexen Berechnungen waren erforderlich, um schnell Einblick in rohe physiologische, verhaltensbezogene und bildgebende Informationen zu erhalten.
Maschinelles Lernen reduziert die Arbeitsbelastung von Chirurgen, Radiologen und Pathologen, indem es Algorithmen nutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen. Automatisierte Arbeitsabläufe, die sich an der tatsächlichen Arbeitsweise von Gesundheitsteams orientieren, werden häufig verwendet, um den Informationsaustausch und die Zusammenarbeit untereinander zu vereinfachen. Zu den typischen Anwendungen gehören:
In der Vergangenheit stieß eine genaue prädiktive Analyse der nächsten Schritte, die für einen bestimmten Patienten zu unternehmen sind, oft auf zwei Hindernisse: den Aufwand der Datenerfassung und die Schwierigkeit der Berechnung. Durch maschinelles Lernen hängen die Geschwindigkeit der Datenerfassung und die Rechenkomplexität nicht mehr davon ab, wie viel Arbeit der Mensch manuell leisten kann. Menschen können leistungsstarke Algorithmen verwenden, um Behandlungsentscheidungen auf der Grundlage der spezifischen Bedingungen jedes Patienten zuzuschneiden und so bessere Ergebnisse zu erzielen.
Die Mission der Regierung besteht darin, die medizinische Infrastruktur zu transformieren
Mission (ABDM)-Programms angekündigt, das darauf abzielt, ein indisches digitales Gesundheitsökosystem zu schaffen. Der Schwerpunkt des Programms liegt auf der Erstellung digitaler Gesundheitsakten, auf die Bürger und ihre Familien zugreifen und diese digital teilen können. Im Rahmen des Programms erhalten Bürger eine zufällig generierte 14-stellige Nummer als einzige Möglichkeit, eine Person zu identifizieren, ihre Identität zu überprüfen und ihre Gesundheitsakten mit Einverständniserklärung an mehrere Systeme und Interessengruppen weiterzugeben. Darüber hinaus ist Inklusivität eines der Schlüsselprinzipien der ABDM-Initiative. Das von ABDM geschaffene digitale Gesundheitsökosystem unterstützt die nahtlose Kontinuität der primären, sekundären und tertiären Gesundheitssysteme und trägt durch verschiedene technologische Interventionen wie Telemedizin zur Versorgung bei. Gesundheitsdienste, insbesondere in abgelegenen und ländlichen Gebieten.
Mit dem Vorstoß der indischen Regierung, die digitale Gesundheitsinfrastruktur zu stärken, bieten digitale Gesundheits-Startups in Indien eine breite Palette von Lösungen an. Die Startups im indischen Gesundheitsökosystem gehen weit über bestimmte Krankheiten, Therapiebereiche, Regionen, Produkttypen und Dienstleistungen oder Geschäftsmodelle hinaus. In Indien bleibt es ein dringendes Anliegen, Gesundheitsdienstleistungen für die Bürger erschwinglich zu machen, und in diesem Zusammenhang werden die Bürger stark von der Entwicklung der digitalen Gesundheitsbranche profitieren. ABDM ist eine einzigartige Strategie zur Vereinheitlichung des indischen Gesundheitssystems und zur Förderung von Innovationen in der Branche. Es bleibt abzuwarten, wie digitale Gesundheit aus rechtlicher Sicht betrachtet wird, da sowohl Regierungen als auch Innovatoren das öffentliche Interesse am Herzen liegen. Auch wenn es noch ein langer Weg ist, haben Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im vergangenen Jahr in Indien Fuß gefasst, und die Zukunft dieser Branche dürfte vielversprechend sein.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMaschinelles Lernen treibt den Wandel in der indischen Gesundheitsbranche voran. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!