Kecerdasan Buatan ialah preskripsi yang disyorkan untuk bantuan pakar dan penjagaan pesakit

​Penterjemah |. Cui Hao

Penilai |. Inovasi menyediakan kuasa tanpa had, termasuk dalam bidang penjagaan kesihatan. Profesional penjagaan kesihatan mendapat manfaat daripada aplikasi pembelajaran mesin (ML), membolehkan mereka memproses rekod kesihatan elektronik (EHR) dan meningkatkan keupayaan mereka dalam diagnosis dan rawatan. AI bukan sahaja menghilangkan kesan elemen manusia dalam penjagaan kesihatan, automasi dan ML juga menjadikan jururawat dan doktor lebih produktif dan memberi mereka cerapan yang lebih mendalam, membolehkan mereka lebih banyak masa untuk menyediakan penjagaan yang lebih baik dan diperibadikan kepada pesakit mereka.

Faedah kecerdasan buatan kepada penjagaan kesihatan tidak terhad kepada ini Apabila ia melibatkan pemprosesan dokumen perubatan, pemprosesan automatik kecerdasan buatan boleh mengurangkan tugasan yang berulang dan mengurangkan kesilapan manusia. Pada masa yang sama, kecerdasan buatan juga digunakan untuk meningkatkan kecekapan kerja pakar bedah dan mempercepatkan prosedur perubatan, membolehkan pesakit mengalami rawatan yang diperibadikan dan memudahkan proses rawatan perubatan. Di luar ini, algoritma pembelajaran dipacu AI meningkatkan pengimejan diagnostik dan mengenal pasti corak jangkitan.

Walaupun kecerdasan buatan membawa banyak kemudahan kepada penjagaan kesihatan, penyelesaian kecerdasan buatan dihadkan oleh kos pembangunan perisian dan kerumitan program sokongan. Di samping itu, pakar perubatan sering mengadu tentang kekurangan kebolehtafsiran teknologi AI dan kekurangan analisis sensitiviti untuk penyelesaian akhir. Tetapi nasib baik, penyelesaian AI tanpa kod meletakkan kawalan AI ke tangan doktor.

Bagaimana kecerdasan buatan mengubah bidang penjagaan kesihatan

Kecerdasan buatan meningkatkan kecekapan dan kualiti penjagaan dalam banyak aspek, terutamanya dalam kemudahan pengurusan.

Purata jururawat di Amerika Syarikat menghabiskan purata 25% masa mereka untuk tugas penyeliaan dan pentadbiran, kebanyakannya boleh diautomasikan oleh kecerdasan buatan. Penggunaan rekod kesihatan elektronik (EHR) dan sistem pemantauan automatik mengurangkan beban kerja pentadbiran untuk penjaga, membolehkan mereka lebih banyak masa untuk menjaga pesakit. Mengautomasikan tugas berulang, seperti mengisi borang kemasukan, mencatat nota dan menjadualkan lawatan susulan, juga boleh menghapuskan ralat kemasukan data dan memudahkan tugas pentadbiran. Walaupun AI menjadikan tugas pentadbiran lebih cekap, jururawat masih perlu bertanggungjawab terhadap penjagaan pesakit. Jika alatan layan diri seperti proses AI tanpa kod disediakan, jururawat boleh mereka bentuk aliran kerja mereka sendiri berdasarkan prosedur pengurusan tertentu.

Kecerdasan buatan juga digunakan untuk menyelaraskan kerja dalam penjagaan kesihatan. Jururawat maya boleh bertanya kepada pesakit tentang simptom dan memberikan maklumat tentang isu kesihatan dan ubat-ubatan, yang juga boleh menjadi cara yang berkesan untuk berjumpa pesakit apabila mereka tidak dapat membuat temujanji untuk berjumpa doktor. Selain itu, menggunakan teknologi pembelajaran mesin dan teknologi biosensing untuk mendapatkan data pesakit boleh mencapai rawatan diperibadikan dengan berkesan. Sudah tentu, kecerdasan buatan juga digunakan dalam bidang seperti pemantauan kesihatan dan mempromosikan kesihatan pesakit.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh mengendalikan sejumlah besar data mesin. Sektor penjagaan kesihatan kini menjana kira-kira 30% daripada data dunia dan dijangka berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun (CAGR) sebanyak 36% menjelang 2025. Kecerdasan buatan boleh menggunakan kaedah pembelajaran mendalam untuk menilai dan menormalkan set data tidak berstruktur yang besar, dengan itu menggunakan data ini untuk analisis dan aplikasi klinikal.

Kecerdasan buatan juga meningkatkan ketepatan diagnosis perubatan. Contohnya, menggunakan teknologi kecerdasan buatan, komputer boleh digunakan untuk mengimbas MRI untuk meningkatkan ketepatan pengesanan tumor. Peranti pintar juga digunakan di ICU dan tetapan klinikal untuk memantau pesakit dan mengenal pasti berlakunya isu seperti perkembangan aritmia, komplikasi rawatan atau jangkitan septik. Pada masa yang sama, kecerdasan buatan juga memainkan peranan penting dalam meningkatkan keupayaan menyelamat doktor Untuk tujuan ini, kecerdasan buatan menyediakan pengesanan keabnormalan automatik Ia boleh memberikan pengesanan polip kolon masa nyata semasa kolonoskopi dan melalui penggunaan teknologi pengimejan termaju enjin kecerdasan buatan. Mengesan sel-sel kanser kecil dalam mamogram, yang sebelum teknologi ini sering dikaburkan oleh tisu payudara yang padat, menjadikannya sukar untuk dikesan.

Penemuan dadah adalah satu lagi bidang di mana kecerdasan buatan mempunyai kesan yang besar. Sebagai contoh, syarikat farmaseutikal menggunakan kecerdasan buatan untuk mereka bentuk molekul baharu untuk merawat kanser dan penyakit lain.

Cabaran menggunakan AI dalam penjagaan kesihatan

Sementara AI terus mencari aplikasi baharu dalam penjagaan kesihatan, ia masih menghadapi cabaran seperti:

• Tadbir Urus Data – Peraturan privasi seperti HIPAA direka untuk melindungi data pesakit, tetapi juga boleh menghalang pembangunan aplikasi automatik. Untuk AI terus mencari aplikasi baharu dalam terapi dan pengurusan EHR, kesan undang-undang privasi perlu dipertimbangkan.
• Optimumkan rekod elektronik - data sering bertaburan dalam berbilang pangkalan data, dan setiap jenis data mempunyai struktur datanya sendiri. Oleh itu, maklumat yang berpecah-belah perlu dipusatkan dan diseragamkan untuk menyokong rawatan pesakit.
• Kekurangan saintis data – Terdapat kekurangan berterusan pakar kecerdasan buatan. Saintis data mendapat permintaan yang tinggi, dengan Biro Statistik Buruh A.S. menganggarkan permintaan akan meningkat 33% menjelang 2030.

Untuk menangani cabaran ini dan memanfaatkan sepenuhnya teknologi AI, profesional penjagaan kesihatan sedang membina penyelesaian AI mereka sendiri menggunakan platform tanpa kod. Meletakkan pakar perubatan bertanggungjawab ke atas reka bentuk aplikasi menjadikannya lebih mudah dan pantas untuk mencipta proses dipacu AI yang memenuhi keperluan pentadbiran dan pesakit serta mematuhi keperluan kawal selia.

Nilai AI Tanpa Kod

Terdapat banyak situasi yang memerlukan penggunaan AI tanpa kod:

AI sesuai untuk tugasan berulang seperti kemasukan data, penyelenggaraan rekod pesakit, atau pengisian Borang. Kecerdasan buatan semakin digunakan untuk menangkap dan memproses data, termasuk klasifikasi data, pengekstrakan data dan pengesahan data untuk memadankan maklumat dengan sumber data lain.

Kecerdasan buatan berkesan untuk diagnosis kerana ia boleh menyepadukan dan menganalisis maklumat daripada pelbagai sumber data. Sebagai contoh, AI boleh memadankan simptom dengan sebab yang mungkin, membolehkan doktor mengambil daripada data diagnostik di luar kepakaran mereka dan mengurangkan kemungkinan salah diagnosis. Kecerdasan buatan boleh membantu menentukan punca penyakit dengan menjalankan simulasi senario "bagaimana-jika".

Pembelajaran mesin memungkinkan untuk meningkatkan hasil dengan mempelajari algoritma. Interaksi dengan data latihan memberikan cerapan tambahan dan meningkatkan keputusannya. Algoritma pembelajaran mesin membantu dalam diagnosis dan rawatan serta mencipta profil pesakit. Kecerdasan buatan meningkatkan kecekapan kerja dan menjimatkan masa untuk jururawat dan doktor, sekali gus mengurangkan kos operasi hospital.

Memandangkan AI semakin digunakan dalam penjagaan kesihatan, anda juga boleh mengharapkan untuk melihat lebih banyak alat kod rendah/tanpa kod muncul untuk membantu profesional penjagaan kesihatan mereka bentuk penyelesaian mereka sendiri. Dengan meletakkan pakar bertanggungjawab membina aplikasi mereka sendiri, model bebas pembangun ini akan menjadi cara terbaik untuk menggunakan AI.

Jelas bahawa kecerdasan buatan mengubah cara kita melakukan penjagaan kesihatan. Menggunakan AI dan ML untuk mengautomasikan tugas rutin dan menambah penyelesaian diagnostik dan rawatan baharu akan menggandakan produktiviti doktor dan jururawat, meninggalkan lebih banyak masa untuk melakukan perkara yang terbaik – merawat pesakit dan memperbaiki kehidupan mereka.

Pengenalan penterjemah

Cui Hao, editor komuniti 51CTO dan arkitek kanan, mempunyai 18 tahun pengalaman pembangunan perisian dan seni bina serta 10 tahun pengalaman seni bina yang diedarkan. Dahulu pakar teknikal di HP. Beliau bersedia berkongsi dan telah menulis banyak artikel teknikal popular dengan lebih daripada 600,000 bacaan. Pengarang "Prinsip dan Amalan Seni Bina Teragih".

Tajuk asal: ​​Doktor Mencari Kecerdasan Buatan ialah Preskripsi Terbaik untuk Bantuan Pakar dan Penjagaan Pesakit​​​, Pengarang: Amir Atai​

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan ialah preskripsi yang disyorkan untuk bantuan pakar dan penjagaan pesakit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!