การประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพมีประโยชน์อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์ที่ใช้ในภาพยนตร์นิยายวิทยาศาสตร์อีกต่อไป ขณะนี้มีแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ปัจจุบัน เทคโนโลยีนี้ใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลคอมพิวเตอร์มือถือ อย่างไรก็ตาม คำถามสำคัญคือการประยุกต์ใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพจะเป็นประโยชน์ได้อย่างไร และเป้าหมายสำคัญที่จะเกิดขึ้นในอนาคตจะเป็นอย่างไร

เทคโนโลยี AI มีชื่อเสียงในการพึ่งพาตนเองในที่สุด แม้ว่าจะยังอีกหลายปี แต่การทำซ้ำในปัจจุบันได้ให้ประโยชน์มากมายแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมด

วันนี้ เราจะมาเจาะลึกถึงการใช้ AI ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพกัน นอกจากนี้เรายังจะหารือเกี่ยวกับกรณีการใช้งานเฉพาะที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพสามารถให้การวินิจฉัย การรักษา และการดูแลผู้ป่วยได้ดียิ่งขึ้น

เมื่อคุณอ่านจบ คุณจะรู้ว่าระบบอัตโนมัติและแมชชีนเลิร์นนิงเหมาะสมกับระบบการดูแลสุขภาพโดยรวมอย่างไร คุณจะมีความเข้าใจที่ชัดเจนว่าอนาคตจะเป็นอย่างไรสำหรับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นนี้ มาเริ่มกันเลย!

AI ในการดูแลสุขภาพ – มันทำงานอย่างไร

ในขั้นต้น เทคโนโลยี AI ช่วยให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่ถือว่าซ้ำซากจำเจและซ้ำซากจำเจสำหรับแรงงานมนุษย์

ตัวอย่างเช่น การใช้งาน AI ในยุคแรกๆ ในภาคบริการรถยนต์เกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น ข้อมูลนี้จะให้ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับอู่ซ่อมรถ ประวัติการเข้ารับบริการ และเจ้าของรถ

ตอนนี้สิ่งต่าง ๆ ได้ก้าวไปไกลกว่าระดับนี้ ได้พัฒนา ความสามารถในการป้องกันอุบัติเหตุไม่ให้เกิดขึ้น ขณะนี้ยังสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมการขับขี่ของผู้ขับขี่ที่เฉพาะเจาะจงและสุขภาพโดยรวมของรถได้อีกด้วย จากการวิเคราะห์นี้ จะสามารถให้คำแนะนำต่างๆ เช่น เมื่อใดควรซ่อมเบรกของรถยนต์ ทันทีหรือหลังจากที่พวกเขาเดินทางเป็นระยะทางที่กำหนด

AI มีประโยชน์ในสถานการณ์อุบัติเหตุเช่นกัน เนื่องจาก กระบวนการตรวจสอบความเสียหายของรถยนต์ด้วยสายตาเป็นไปโดยอัตโนมัติ สามารถกำหนดขอบเขตของความเสียหายและช่วยบริษัทประกันภัยในการประมาณการการซ่อมแซมโดยใช้ภาพถ่าย

ภาคการดูแลสุขภาพได้เห็นวิวัฒนาการของ AI ในลักษณะเดียวกัน ด้วยการแปลงข้อมูลสุขภาพเป็นดิจิทัล AI ยังลดการใช้กระดาษได้อย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย นอกจากนี้ยัง ช่วยรักษาการไหลของข้อมูล ไปยังบริษัทประกันภัย โรงพยาบาล และผู้ป่วยได้อย่างง่ายดาย

อย่าพลาด AI ได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แต่ได้แสดงให้เห็นถึงความสม่ำเสมอในการวิวัฒนาการเพื่อขยายการใช้งาน ตั้งแต่การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานในสำนักงานไปจนถึงการเป็นผู้อำนวยความสะดวกสำหรับผลลัพธ์ด้านการดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น AI มาไกลแล้ว

AI ได้เป็นผู้นำในการสำรวจการรักษาใหม่ๆ พัฒนารูปแบบใหม่ๆ และพัฒนาวัคซีนในช่วงการระบาดของโควิด นอกเหนือจากการปรับปรุงผลลัพธ์และประสบการณ์ของผู้ป่วยแล้ว ระบบที่ใช้ AI ยังสามารถระบุผู้ใหญ่และเด็กที่สวมหน้ากากอนามัยและวัดมาตรฐานระยะห่างทางสังคม

ระบบ AI ทำงานโดยการวิเคราะห์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้สามารถอยู่ในรูปแบบของการทดลองวิจัยทางคลินิก รูปภาพ และการอ้างสิทธิ์ทางการแพทย์ จากนั้นจะค้นหาข้อมูลเชิงลึกและการเปลี่ยนแปลงที่ปกติแล้วจะตรวจไม่พบโดยชุดทักษะของมนุษย์

ที่มาของภาพ

อัลกอริทึม AI ได้รับการสอนโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกและรูปแบบข้อมูลป้ายกำกับ การเรียนรู้เชิงลึกยังวิเคราะห์และตีความข้อมูลแบบเรียลไทม์ด้วยความช่วยเหลือจากความรู้เพิ่มเติมจากคอมพิวเตอร์

ผลกระทบของ AI ในการดูแลสุขภาพนั้นยิ่งใหญ่มาก จากรายงานไม่กี่ฉบับ ปัญญาประดิษฐ์และระบบเครือข่ายประสาทในการดูแลสุขภาพจะมีมูลค่า 6.7 พันล้านดอลลาร์ในปีนี้ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจผลกระทบในปัจจุบันของ AI และการพัฒนาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตโดยพิจารณาจากการเติบโตอย่างรวดเร็ว

นี่คือสิ่งที่ AI ช่วยในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพโดยสังเขป:

• แพทย์สามารถปรับปรุงและปรับแต่งกลยุทธ์การดูแลผู้ป่วยได้โดยการรวบรวมข้อมูลผู้ป่วย และสามารถ คาดการณ์หรือวินิจฉัยโรคได้เร็วยิ่งขึ้น
• ผู้จ่ายเงินด้านการดูแลสุขภาพสามารถปรับแผนสุขภาพ ได้โดยใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับคนอื่นๆ ที่กำลังมองหาโซลูชันด้านสุขภาพดิจิทัลที่ปรับแต่งได้
• AI สามารถเพิ่มความเร็วในการค้นหาและยืนยันรหัสทางการแพทย์สำหรับนักวิจัย แพทย์ และผู้จัดการข้อมูลที่รับผิดชอบการทดลองทางคลินิกได้อย่างมาก นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการทำและสรุปการศึกษาทางคลินิก

ตอนนี้ มาเจาะลึกการใช้งาน AI ในด้านการดูแลสุขภาพและประโยชน์ต่อระบบนิเวศทางการแพทย์

การประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ

การปรากฏตัวของ AI กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดูแลสุขภาพ เนื่องจากเราได้กำหนดไว้แล้ว เราจะไปยังที่ เมื่อใด และอย่างไร อ่านเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจการใช้งาน AI ในแผนกนี้อย่างเต็มที่

1. ความช่วยเหลือเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ที่มาของภาพ

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI พยายามทำความเข้าใจภาษามนุษย์มาเป็นเวลานาน ฟิลด์นี้ NLP รวมแอปพลิเคชันเช่น:

• การตีความ
• สอบข้อความ
• รับทราบวาทกรรม
• วัตถุประสงค์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับภาษา

เพื่อให้เข้าใจ NLP มากขึ้น มาดูภาคที่มีการนำไปปฏิบัติที่ดีที่สุด – หุ้นและตลาดหุ้น ตามเนื้อผ้า ข้อมูลเชิงปริมาณถูกใช้เพื่อคาดการณ์ราคาในอนาคต

ตอนนี้ NLP ถูกใช้เพื่อ คาดการณ์ราคาโดยการประเมินความเชื่อมั่นของตลาด ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์เชิงลึกของข่าวตลาดหุ้น เอกสารทางการเงิน และโซเชียลมีเดีย จากนั้น จะแปลงข้อความเป็นคะแนนความรู้สึก ในขั้นตอนต่อไป คะแนนนี้จะใช้สำหรับการคาดการณ์ราคาและสร้างสัญญาณซื้อและขาย

ภาคการดูแลสุขภาพต้องการการสนับสนุน NLP ที่คล้ายกัน เนื่องจากทำงานเพื่อทำให้กระบวนการเป็นไปโดยอัตโนมัติ ในด้านบริการทางการแพทย์ การใช้ NLP อย่างเด่นชัดนั้นรวมถึงการสร้าง ความเข้าใจ และการกำหนดลักษณะของเอกสารทางคลินิกและการวิจัยแบบกระจาย กรอบงาน NLP สามารถ:

• ดำเนินการสนทนา AI
• ตีความสมาคมผู้ป่วย
• เตรียมรายงานให้พร้อม (เช่น การประเมินรังสีวิทยา)
• ตรวจสอบบันทึกทางคลินิกที่ไม่มีโครงสร้างเกี่ยวกับผู้ป่วย

2. สร้างแพลตฟอร์มที่ซับซ้อนสำหรับการค้นคว้ายา

อัลกอริธึม AI สามารถระบุการใช้การรักษาแบบใหม่สำหรับยาและติดตามทั้งความเป็นพิษและกลไกการออกฤทธิ์

นอกจากนี้ยังสามารถ ทำให้เกิดรากฐานของแพลตฟอร์มการค้นคว้ายาได้หลายแบบ แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับยาที่วางตลาดแล้วและสารออกฤทธิ์ทางชีวภาพอื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นอกจากนี้ แพลตฟอร์มเหล่านี้และ เครื่องมือ AI สามารถประมวลผลข้อมูลทางชีวภาพได้หลายเทราไบต์ทุกสัปดาห์ ข้อมูลนี้มีจำนวนการทดลองทางคลินิกหลายล้านครั้งทุกสัปดาห์เช่นกัน ทั้งหมดนี้ทำได้โดยใช้แนวคิดหลักของเคมี วิทยาศาสตร์ข้อมูล และชีววิทยาจีโนม และขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ

เมื่อรวบรวมชุดข้อมูลทางชีววิทยาแล้ว เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจะสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ซับซ้อนเกินกว่าที่มนุษย์จะสร้าง ได้ นอกจากนี้ วิธีการค้นพบยานี้ยังช่วยลดความเสี่ยงของการมีอคติของมนุษย์

3.สนับสนุนการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์

ที่มาของภาพ

AI ใช้สำหรับการพิจารณาคดีเนื่องจากสนับสนุนแพทย์ในการตรวจสอบภาพและการสแกน ช่วยให้แพทย์โรคหัวใจและนักรังสีวิทยาสามารถระบุข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับการจัดลำดับความสำคัญของกรณีที่สำคัญ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการตีความบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) และช่วยสร้างแนวปฏิบัติของการวินิจฉัยที่ถูกต้อง

ข้อมูลและรูปภาพจำนวนมากที่เก็บรวบรวมในการศึกษาทางคลินิกจำเป็นต้องมีการตรวจสอบและประเมินผล อัลกอริธึม AI สามารถกรองข้อมูลนี้ได้อย่างรวดเร็วและ เปรียบเทียบกับการศึกษาที่คล้ายคลึงกันเพื่อระบุการเชื่อมต่อและรูปแบบที่ไม่อยู่ในสายตา วิธีนี้สามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการถ่ายภาพทางการแพทย์ติดตามข้อมูลที่สำคัญได้อย่างรวดเร็ว

AI ยังสามารถใช้การวินิจฉัยและหัตถการทางการแพทย์ในอดีต ข้อมูลเกี่ยวกับการแพ้ที่อาจเกิดขึ้น ประวัติทางการแพทย์ และผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ จากนั้นจะส่งข้อมูลนี้ไปยังบุคลากรทางการแพทย์พร้อมสรุปที่เน้นบริบทของภาพเหล่านี้

4.ช่วยทีมแพทย์ฉุกเฉิน

ในระหว่างที่หัวใจล้มเหลวโดยไม่คาดคิด เวลาระหว่างการเรียกฉุกเฉินไปยังลักษณะที่ปรากฏของรถกู้ภัยมีความสำคัญต่อการพักฟื้น

เจ้าหน้าที่ฉุกเฉินควรมีความสามารถในการรับรู้ถึงผลกระทบของภาวะหัวใจล้มเหลว เพื่อใช้มาตรการป้องกันที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มความอดทน ความฉลาดทางคอมพิวเตอร์สามารถทำลายข้อมูลทั้งทางวาจาและอวัจนภาษาเพื่อสร้างข้อบ่งชี้

มีอุปกรณ์ทางการแพทย์ AI บางตัวที่ช่วยเจ้าหน้าที่ด้านเวชภัณฑ์ในภาวะวิกฤต พวกเขาสามารถเตือนเจ้าหน้าที่ในภาวะวิกฤตได้หากตรวจพบภาวะหัวใจล้มเหลวโดย:

• เสียงพื้นหลัง
• การตรวจสอบเสียงของผู้โทร
• ข้อมูลสำคัญจากประวัติทางคลินิกของผู้ป่วย

เช่นเดียวกับความก้าวหน้าของ ML อื่นๆ พวกเขาไม่ได้มองหาสัญญาณเฉพาะเจาะจง อันที่จริง พวกเขาฝึกฝนตนเองโดยให้ความสนใจกับการเรียกเพื่อสร้างรูปแบบและรับรู้ถึงตัวแปรที่สำคัญ

เนื่องจากการเรียนรู้ นี้ อุปกรณ์เหล่านี้จึงทำงานบนแบบจำลองเป็นวงจรต่อเนื่อง นวัตกรรมที่แอปพลิเคชันเหล่านี้ตกแต่งไว้สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างความโกลาหลในเบื้องหลังได้

การศึกษาที่ดำเนินการในปี 2019 ได้เปิดเผยความสามารถของแบบจำลอง ML พวกเขาใช้แพลตฟอร์มการรู้จำเสียงพูด ML และคำใบ้พื้นหลังอื่นๆ เพื่อให้เข้าใจการโทรภาวะหัวใจล้มเหลวได้ดีกว่าผู้มอบหมายงานที่เป็นมนุษย์

ML สามารถทำหน้าที่เป็นส่วนพื้นฐานในการสนับสนุนเจ้าหน้าที่คลินิกในภาวะวิกฤต ต่อมาหน่วยทางคลินิกสามารถใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อตอบสนองต่อการโทรฉุกเฉินโดยใช้เครื่องกระตุ้นหัวใจด้วยโดรนหรือกับอาสาสมัครที่เตรียม CPR โอกาสสำหรับความอดทนในกรณีของภาวะหัวใจล้มเหลวจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

และประโยชน์ของมันไม่ได้จบที่นี่ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้แพทย์และเจ้าหน้าที่คลินิกในภาวะวิกฤตสนับสนุนการตอบสนองอย่างทันท่วงทีในแผนกของตน บุคลากรทางการแพทย์อาจใช้เวลาทำงานถึงหนึ่งในหกของชั่วโมงทำงานด้านธุรการ ส่งผลให้มีเวลาเหลือน้อยลงในการดูแลผู้ป่วยและใช้เวลากับงานที่ไม่ก่อผลมากขึ้น

AI สามารถช่วยพวกเขาในการวางกลยุทธ์เวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการลบหรือลดเวลาที่ใช้ไปกับงานการบริหารที่ซ้ำซาก นาทีพิเศษเหล่านี้มีความสำคัญในกรณีฉุกเฉินทางการแพทย์ เนื่องจากสามารถช่วยจัดลำดับความสำคัญของเคสและช่วยชีวิตได้

5. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ที่มาของภาพ

แพทย์มักไม่ได้รับการอัปเดตเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางการแพทย์และความก้าวหน้าทางการแพทย์เสมอไป สาเหตุหลักมาจากข้อมูลด้านสาธารณสุขและเวชระเบียนจำนวนมากที่ทำให้พวกเขาครอบครอง ลองนึกภาพว่ากำลังพยายามแยกวิเคราะห์เอกสารทางการเงินจำนวนมากด้วยตนเอง งานดังกล่าวต้องใช้เวลา

ข้อมูลทางการแพทย์มักถูกจัดเก็บเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน ทำให้ยากสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพในการเข้าถึงและทำความเข้าใจ ในทำนองเดียวกัน EHRs และข้อมูลชีวการแพทย์สามารถเป็นเขตที่วางทุ่นระเบิดเพื่อนำทาง

AI สามารถดูแลข้อมูลนี้จากหน่วยแพทย์และผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นจึง สแกนทันทีโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง จากนั้นจะสามารถให้คำตอบแก่แพทย์ได้ทันทีและเชื่อถือได้

เป็นพื้นที่หนึ่งที่ AI สามารถทำให้การแยกวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ง่ายโดย:

• ช่วยงานซ้ำๆ
• สร้างมาตรฐานข้อมูลทางการแพทย์โดยไม่คำนึงถึงรูปแบบ
• ช่วยเหลือแพทย์ด้วยแผนการรักษาที่ถูกต้อง รวดเร็ว และเหมาะสมสำหรับผู้ป่วย

6. สนับสนุนความเท่าเทียมด้านสุขภาพ

อุตสาหกรรม AI และ ML ควร วางแผนเฟรมเวิร์กการดูแลทางการแพทย์และอุปกรณ์ที่รับประกันความสมเหตุสมผลและความสมดุล และเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด จะต้องเกิดขึ้นทั้งในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการตรวจทางคลินิก

ด้วยการใช้การคำนวณ ML ในด้านต่างๆ ของสุขภาพเสมือนมากขึ้น ความเสี่ยงของความไม่เท่าเทียมกันทางสุขภาพจะลดลง ผู้ที่ได้รับมอบหมายให้นำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการดูแลสุขภาพจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าการคำนวณของ AI นั้นแม่นยำ เที่ยงตรง และยุติธรรม

ML มีเทคนิคหลายอย่างที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์ได้รับประโยชน์จากข้อมูลที่ประมวล ผล ในระดับพื้นฐาน หมายความว่า ML สามารถให้การคาดการณ์ที่เป็นกลางได้ในระดับหนึ่ง หากอาศัยเพียงการวิเคราะห์ที่เป็นกลางของข้อมูลพื้นฐานเท่านั้น

สามารถ สอนการคำนวณปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อลดความโน้มเอียง สามารถทำได้โดยการเพิ่มความโปร่งใสของข้อมูลและความสามารถในการลดความเหลื่อมล้ำทางสุขภาพ การวิจัยบริการทางการแพทย์ใน AI และ ML สามารถกำจัดความคลาดเคลื่อนของผลลัพธ์ด้านสุขภาพเนื่องจากเชื้อชาติ สัญชาติ หรือการปฐมนิเทศ

7. ใช้ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ที่มาของภาพ

ด้วยเครื่องมือและแอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพทย์จะสามารถใช้ขั้นตอนการทำงาน การตัดสินใจทางคลินิก และแผนการรักษาได้มากขึ้น

NLP และ ML สามารถอ่านประวัติทางคลินิกทั้งหมดของผู้ป่วยได้อย่างต่อเนื่อง จากนั้นจะเชื่อมโยงกับผลข้างเคียง ความเสน่หาแบบถาวร หรือความเจ็บป่วยที่มีอิทธิพลต่อบุคคลต่างๆ จากครอบครัว

สำหรับผู้สูงอายุและผู้ป่วยกลุ่มเสี่ยง ข้อมูลนี้สามารถทำงานร่วมกับระบบแจ้งเตือนทางการแพทย์ได้ ช่วยให้พวกเขารักษาความเป็นอิสระได้นานขึ้น โดยได้รับการดูแลจากแพทย์และผู้ดูแลจากระยะไกล

ในอีกทางหนึ่ง ระบบเตือนภัยทางการแพทย์ได้รับการออกแบบมาแบบดั้งเดิมเพื่อขอความช่วยเหลือหลังจากเกิดอุบัติเหตุ สิ่งเหล่านี้ได้ถูก แปรสภาพเป็นวิธีแก้ปัญหาการเจ็บป่วยเรื้อรังที่สามารถคาดการณ์ได้และสามารถติดตามอัตราการลุกลามได้

จากนั้น EHRs จะใช้ข้อมูลนี้เพื่อเป็นแหล่งผลิตทางเลือกสำหรับผู้เชี่ยวชาญทางคลินิก พิจารณาตัวเลือกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจผลลัพธ์ พวกเขาสามารถ แปลงผลลัพธ์เป็นอุปกรณ์ตรวจสอบที่ชาญฉลาด ที่สามารถรักษาอาการเจ็บป่วยได้ก่อนที่จะร้ายแรง

อนาคตของ AI ในการดูแลสุขภาพ

ที่มาของภาพ

ปัญญาประดิษฐ์มีส่วนสำคัญในการสนับสนุนการรักษาพยาบาลซึ่งเป็นตัวแทนของสิ่งต่างๆ ที่จะเกิดขึ้น ในรูปแบบของแมชชีนเลิร์นนิง เป็น ความสามารถสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการปรับปรุงความแม่นยำทางการแพทย์

แม้ว่าความพยายามในการวินิจฉัยและการรักษาในระยะแรกจะแสดงให้เห็นว่าเป็นเรื่องยาก แต่เราคาดว่าในที่สุด AI จะครองพื้นที่นั้นด้วย

ไม่ใช่ว่าความก้าวหน้าจะมีประโยชน์เพียงพอหรือไม่ที่จะเป็นการทดสอบ AI ที่ดีที่สุด ความท้าทายที่แท้จริงคือการรับประกันการยอมรับในการปฏิบัติทางคลินิกแบบวันต่อวัน

เพื่อให้ได้รับการตอบรับอย่างกว้างขวาง กรอบงาน AI ควรเป็น:

• ให้ความรู้แก่แพทย์
• สนับสนุนโดยหน่วยงานกำกับดูแล
• ทำงานในลักษณะเดียวกัน
• อัพเดทตามช่วงเวลาในสนาม
• ประสานงานกับกรอบ EHR
• จ่ายโดยสมาคมของรัฐหรือเอกชนที่ได้รับทุน
• ทำให้เป็นมาตรฐานในระดับที่เพียงพอกว่าผลิตภัณฑ์ที่เปรียบเทียบได้

ปัญหาเหล่านี้จะผ่านไปในที่สุด อย่างไรก็ตาม พวกเขาจะใช้เวลาดำเนินการนานกว่ามาก เนื่องจากต้องพึ่งพาความสมบูรณ์โดยรวมของเทคโนโลยี

ในทำนองเดียวกัน เห็นได้ชัดว่า เฟรมเวิร์ก AI จะไม่แทนที่แพทย์ในวงกว้างในวงกว้าง แต่พวกเขาจะขยายความพยายามเพื่อให้มีสมาธิกับผู้ป่วยได้ดีขึ้น

หลังจากนั้นไม่นาน แพทย์ที่เป็นมนุษย์อาจพัฒนาไปสู่การออกแบบงานที่ดึงความสามารถของมนุษย์ที่น่าสนใจ เช่น ความเห็นอกเห็นใจและการโน้มน้าวใจ

ต่อไปนี้คือการนำความคิดริเริ่ม AI ไปใช้ 3 แบบที่เราอาจจะได้เห็นในวงการแพทย์เร็วๆ นี้:

I. การทำศัลยกรรมหุ่นยนต์

ที่มาของภาพ

ปัญญาประดิษฐ์และหุ่นยนต์ร่วมมือจะเปลี่ยนขั้นตอนทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับความเร็วและความสามารถในขณะที่ทำการตัดที่ละเอียดอ่อน เนื่องจากหุ่นยนต์ไม่เมื่อยล้า ปัญหาความอ่อนล้าในการผ่าตัดขยายและที่สำคัญจึงไม่เป็นปัญหา

เครื่อง AI มีความสามารถในการใช้ข้อมูลจากงานที่ผ่านมาเพื่อส่งเสริมขั้นตอนการผ่าตัดใหม่ ความแม่นยำของเครื่องจักรเหล่านี้ ช่วยลดโอกาสที่เครื่องจะสั่นและสั่นในระหว่างขั้นตอน

ครั้งที่สอง AI พยากรณ์การดูแล

ปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์จะ ช่วยให้เราเข้าใจตัวแปรต่างๆ ในชีวิตของเราที่ส่งผลต่อความเป็นอยู่ที่ดีของเรา

ไม่ใช่แค่ว่าเราจะติดไวรัสประจำฤดูกาลหรือเจ็บป่วยอะไรได้บ้าง โดยจะเกี่ยวกับสิ่งที่เชื่อมโยงกับสถานที่ที่เราอาศัยอยู่ สิ่งที่เรากิน สถานที่ทำงาน และระดับการปนเปื้อนของอากาศในบริเวณใกล้เคียง อันที่จริง มันจะก้าวไปอีกขั้นและพิจารณาว่าการเงินของเรามีสถานะอย่างไร และเราเป็นหนี้อย่างท่วมท้นหรือไม่ที่พยายามหลีกเลี่ยงการล้มละลายทำให้เราเสียสติ

ที่มาของภาพ

กรอบการดูแลทางการแพทย์จะคาดเดาได้เมื่อบุคคลตกอยู่ในอันตรายจากการเจ็บป่วยอย่างต่อเนื่อง จากการคาดการณ์เหล่านี้ พวกเขาจะแนะนำมาตรการป้องกันก่อนที่จะเลวร้ายลง ความก้าวหน้านี้จะพบความสำเร็จจนถึงจุดที่อัตราของโรคเบาหวาน ภาวะหัวใจล้มเหลวในหลอดเลือดอุดตัน และโรคปอดอุดกั้นเรื้อรังจะลดลง

สาม. โรงพยาบาลเครือข่าย

ด้วยการดูแลแบบคาดการณ์ล่วงหน้ามีความก้าวหน้าอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับโรงพยาบาลและคลินิก สถาบันเหล่านี้จะไม่เป็นโครงสร้างขนาดใหญ่ที่ครอบคลุมโรคในวงกว้างอีกต่อไป

แต่พวกเขาจะ เปิดเผยทรัพยากรทั้งหมดเพื่อดูแลผู้ป่วยหนัก ในขณะที่คนที่มีความสำคัญน้อยกว่าอาจได้รับการรักษาด้วยวิธีเจียมเนื้อเจียมตัวมากขึ้น

สถานที่เหล่านี้จะถูกต่อเข้ากับเครือข่ายดิจิทัลเดียว ศูนย์บัญชาการจากส่วนกลางสามารถผ่าข้อมูลทางคลินิกและตำแหน่งเพื่อคัดกรองอุปสงค์และอุปทานทั่วทั้งเครือข่าย

นอกจากการใช้ AI ในการตรวจจับผู้ป่วยที่อาจมีอาการแย่ลง วิธีนี้ยังสามารถ ขจัดปัญหาคอขวดในระบบได้อีกด้วย สามารถรับประกันได้ว่าผู้ป่วยจะถูกส่งตรงไปยังที่ที่สามารถดูแลได้ดีที่สุด ในทำนองเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญด้านบริการทางการแพทย์จะถูกส่งไปยังพื้นที่ที่ต้องการบริการมากที่สุด

การใช้ AI สามารถเชื่อมโยงโรงพยาบาลและองค์กรด้านการดูแลสุขภาพกับเครือข่ายแบบรวมศูนย์ได้ดีขึ้น ถูกกำหนดให้เป็นโซลูชันโดยพฤตินัยเพื่อช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดทำงานได้ดีขึ้นเป็นทีม

บทสรุป

AI ในการดูแลสุขภาพ ไม่ใช่สถานการณ์สมมติสำหรับการนำไปใช้ในอนาคต แต่มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน นอกเหนือจากผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์และบริการด้านสุขภาพแล้ว AI และเครือข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ยังมีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรม

ด้วยเครือข่ายที่ดีขึ้น การทำศัลยกรรมด้วยหุ่นยนต์ และการดูแลแบบคาดการณ์ล่วงหน้า AI มีอนาคตที่สดใสในอุตสาหกรรมการแพทย์

เราหวังว่าโพสต์ดังกล่าวจะเป็นการอ่านเชิงลึกเกี่ยวกับ AI และวิธีที่โพสต์ดังกล่าวจะเป็นประโยชน์ต่อการดูแลสุขภาพต่อไป

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพของเราเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับการเติบโตขององค์กรของคุณ โปรดเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราหรือส่งอีเมลถึงเราที่ [email protected]