Yapay Zekanın Sağlıkta Uygulanması Nasıl Faydalı Olabilir?

Yapay zeka (AI) artık sadece bilim kurgu filmlerinde kullanılan bir moda kelime değil; artık gerçek dünya uygulamalarına sahip. Günümüzde teknoloji, tahmine dayalı analitik, veri bilimi ve mobil bilgi işlem işleme için kullanılmaktadır. Ancak asıl soru, AI'nın sağlık hizmetlerinde uygulanmasının nasıl faydalı olabileceği ve gelecekte hangi kilometre taşlarına ulaşabileceğidir.

AI teknolojileri, sonunda kendi kendine yetme konusunda bir üne sahiptir. Bu hala uzun yıllar uzakta olsa da, mevcut yinelemesi şimdiden tüm paydaşlara çok fazla fayda sağlıyor.

Bugün yapay zekanın sağlık sektöründe kullanımına daha yakından bakacağız. Ayrıca, sağlık uzmanlarının daha iyi teşhis, tedavi ve hasta bakımı sağlamasını sağlayan özel kullanım örneklerini de tartışacağız.

Okumayı bitirdiğinizde, otomasyon ve makine öğreniminin genel sağlık sistemine nasıl uyduğunu tam olarak bileceksiniz. Ayrıca, bu heyecan verici teknolojinin sürekli gelişimi için geleceğin neler getireceğine dair net bir anlayışa sahip olacaksınız. Başlayalım!

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka – Nasıl çalışır?

Başlangıçta, AI teknolojisi, insan emeği için gereksiz ve monoton olduğu düşünülen çeşitli endüstrilerdeki süreçleri otomatikleştirmeye yardımcı oldu.

Örneğin, otomobil servis sektöründeki AI'nın ilk uygulamaları, yalnızca veri toplamayı ve analiz etmeyi içeriyordu. Bu, tamir atölyelerine arabalar, servis geçmişleri ve sahipleri hakkında temel bilgiler sağladı.

Şimdi işler bu seviyenin çok ötesine geçti. Kazaları önleme yeteneğini geliştirmiştir. Artık belirli bir sürücünün sürüş alışkanlıklarını ve araçlarının genel sağlığını analiz edebiliyor. Bu analize dayanarak, bir otomobilin frenlerinin ne zaman onarılacağı gibi önerilerde bulunabilir – hemen veya belirli bir mesafe kat ettikten sonra.

AI, otomatik hasar için görsel inceleme süreci otomatikleştirildiği için kaza durumlarında da faydalıdır. Hasarın boyutunu belirleyebilir ve sigorta şirketlerinin onarımlarla ilgili fotoğrafa dayalı tahminler sağlamasına yardımcı olabilir.

Sağlık sektörü de benzer bir şekilde yapay zekanın evrimini gördü. AI, sağlık kayıtlarını dijitalleştirerek kağıt kullanımını da önemli ölçüde azalttı. Ayrıca sigorta şirketlerine, hastanelere ve hastalara kolay veri akışının sağlanmasına yardımcı oldu .

Hata yapmayın, AI sürekli olarak geliştirilmektedir, ancak uygulamalarını genişletmek için evriminde tutarlılık göstermiştir. Yapay zeka, arka ofis üretkenliğini iyileştirmekten sağlık hizmeti sonuçlarını iyileştirmek için bir kolaylaştırıcı olmaya kadar çok yol kat etti.

AI, Covid pandemisi sırasında yeni tedavileri keşfetmeye, yeni modeller geliştirmeye ve aşı geliştirmeye öncülük etti. Yapay zeka tabanlı sistemler, hasta sonuçlarını ve deneyimlerini iyileştirmenin yanı sıra yüz maskesi takan yetişkinleri ve çocukları tespit edebilir ve sosyal mesafe standartlarını ölçebilir.

Yapay zeka sistemleri, büyük miktarda sağlık hizmeti verisini analiz ederek çalışır. Bu veriler klinik araştırma denemeleri, görüntüler ve tıbbi iddialar şeklinde olabilir. Daha sonra, genellikle manuel insan beceri setleri tarafından tespit edilemeyen içgörüleri ve değişiklikleri bulur.

Görüntü Kaynağı

Yapay zeka algoritmaları, derin öğrenme ve etiket veri kalıpları kullanılarak öğretilir. Derin öğrenme, bilgisayarlardan elde edilen genişletilmiş bilginin yardımıyla gerçek zamanlı verileri de analiz eder ve yorumlar.

Yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki etkileri çok büyük. Birkaç rapora göre, sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve sinir ağı sistemleri bu yıl 6,7 milyar dolar değerinde olacak. Bu önemli büyüme hamlesi ışığında yapay zekanın mevcut etkisini ve gelecekteki olası gelişmeleri anlamak çok önemlidir.

AI'nın sağlık sektöründe yardımcı olduğu her şey kısaca şöyle:

• Klinisyenler hasta verilerini toplayarak hasta bakım stratejilerini iyileştirebilir ve özelleştirebilir ve ardından hastalıkları daha hızlı tahmin edebilir veya teşhis edebilir.
• Sağlık hizmeti ödeyenler, özelleştirilmiş dijital sağlık çözümleri arayan diğer insanlarla yapay zeka destekli sohbet robotlarından yararlanarak sağlık planlarını uyarlayabilir .
• Yapay zeka, klinik deneylerden sorumlu araştırmacılar, klinisyenler ve veri yöneticileri için tıbbi kodlama arama ve doğrulamasını büyük ölçüde hızlandırabilir. Bu, klinik çalışmaların yürütülmesinde ve sonuçlandırılmasında büyük önem taşımaktadır.

Şimdi sağlık sektöründeki çeşitli AI uygulamalarına ve bunların tıbbi bakım ekosistemine nasıl fayda sağlayabileceklerine derinlemesine bakalım.

Yapay zekanın sağlık alanındaki uygulamaları

Yapay zekanın varlığı sağlık hizmetleri için çok önemli hale geliyor. Bunu belirlediğimize göre, her şeyin nerede, ne zaman ve nasıl olduğuna geçeceğiz. Bu bölümdeki yapay zeka uygulamalarını tam olarak anlamak için daha fazla bilgi edinin.

1. Doğal Dil İşleme Yardımı

Görüntü Kaynağı

AI uzmanları uzun zamandır insan dilini anlamaya çalışıyorlar. Bu alan, NLP , aşağıdaki gibi uygulamaları içerir:

• Tercüme
• Metin incelemesi
• söylem onayı
• Dil ile bağlantılı farklı hedefler

NLP'yi daha iyi anlamak için, en iyi uygulamaya sahip olduğu bir sektöre bakalım - hisse senetleri ve hisse senedi piyasaları. Geleneksel olarak, nicel veriler gelecekteki fiyatlar için tahminler yapmak için kullanıldı .

Şimdi NLP, piyasa duyarlılığını değerlendirerek fiyat tahminleri yapmak için kullanılıyor. Bu, borsa haberlerinin, finansal belgelerin ve sosyal medyanın derinlemesine analiziyle gerçekleştirilir. Daha sonra metni bir duyarlılık puanına dönüştürür . Bir sonraki adımda, bu puan fiyat tahmini ve alım satım sinyalleri oluşturmak için kullanılır.

Benzer NLP desteği, sağlık sektörü tarafından süreçlerini otomatikleştirmeye çalışırken aranmaktadır . Tıbbi hizmetlerde, NLP'nin baskın kullanımı, klinik belgelerin ve dağıtılmış araştırmaların oluşturulmasını, anlaşılmasını ve karakterize edilmesini içerir. NLP çerçeveleri şunları yapabilir:

• Konuşma yapay zekası yürütün
• Hasta derneklerini yorumlayın
• Raporları hazırlayın (örneğin radyoloji değerlendirmeleri)
• Hastalarla ilgili yapılandırılmamış klinik notları araştırın

2. İlaç keşfi için karmaşık platformlar oluşturun

AI algoritmaları, ilaçlar için yeni terapötik kullanımları tanımlayabilir ve hem toksisitelerini hem de etki mekanizmalarını izleyebilir.

Ayrıca çoklu ilaç keşif platformlarının kurulmasına da izin verebilir. Bu platformlar, halihazırda pazarlanan ilaçlar ve diğer biyoaktif maddeler hakkında verimli bir şekilde bilgi toplayabilir.

Ek olarak, bu platformlar ve yapay zeka araçları, her hafta birden fazla terabayt biyolojik veriyi işleyebilir. Bu veriler de haftalık milyonlarca klinik deney anlamına geliyor. Bütün bunlar kimya, veri bilimi ve genomik biyolojinin temel kavramları kullanılarak yapılır ve otomasyon tarafından yönlendirilir.

Bu biyolojik veri kümesi toplandıktan sonra, makine öğrenimi araçları, insanların inşa edemeyeceği kadar karmaşık içgörüler oluşturabilir . Ayrıca, bu ilaç keşfi yöntemi, insan yanlılığı riskini azaltır.

3. Tıbbi görüntüleme analizini desteklemek

Görüntü Kaynağı

AI, klinisyenleri görüntüleri ve taramaları gözden geçirmede desteklediğinden vaka triyajında ​​kullanılır. Kardiyologlara ve radyologlara, önemli vakaları öncelik sırasına koymak için hayati bilgileri belirleme araçları sağlar. Ayrıca elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler) yorumlanmasında hataların önlenmesine yardımcı olabilir ve doğru teşhis uygulamalarının oluşturulmasına yardımcı olabilir.

Klinik çalışmalarda toplanan büyük miktarda veri ve görüntü, kontrol ve değerlendirme gerektirir. Yapay zeka algoritmaları, bu verileri hızla gözden geçirebilir ve gözden uzak bağlantıları ve kalıpları belirlemek için benzer çalışmalarla karşılaştırabilir . Bu yöntem, tıbbi görüntüleme uzmanlarının hayati bilgileri hızlı bir şekilde izlemesine yardımcı olabilir.

AI ayrıca geçmiş teşhis ve tıbbi prosedürleri, potansiyel alerjiler hakkındaki verileri, tıbbi geçmişi ve laboratuvar sonuçlarını da kullanabilir. Daha sonra bu bilgileri, bu görüntülerin bağlamını vurgulayan bir özet ile sağlık uzmanlarına sunar.

4. Acil sağlık ekibine yardım edin

Beklenmeyen bir kardiyovasküler yetmezlik sırasında, acil durum çağrısı ile kurtarma aracının ortaya çıkması arasındaki süre iyileşme için önemlidir.

Acil durum personeli, artan dayanıklılık için uygun önlemleri alabilmek için kalp yetmezliğinin etkilerini tanıma yeteneğine sahip olmalıdır. Bilgisayar tabanlı zeka, bir gösterge üretmek için hem sözlü hem de sözlü olmayan bilgi parçalarını parçalayabilir.

Kriz ilaçları personeline yardımcı olan belirli AI tıbbi cihazları vardır. Bir kardiyovasküler yetmezliği tespit etmesi ihtimaline karşı kriz personelini şu şekilde uyarabilirler:

• Arka plan sesleri
• Arayanın sesini araştırmak
• Hastanın klinik geçmişinden önemli bilgiler

Diğer ML gelişmeleri gibi, belirli işaretler aramazlar. Aslında, bir model oluşturmak ve önemli değişkenleri tanımak için çağrılara dikkat ederek kendilerini eğitirler .

Bu öğrenme nedeniyle, bu cihazlar modellerinde sürekli bir döngü olarak çalışır . Bu uygulamaların donatıldığı yenilik, arka plandaki kargaşa arasındaki farkı tanıyabilir.

2019 yılında yapılan bir araştırma, makine öğrenimi modellerinin yeteneklerini ortaya çıkardı. Kalp yetmezliği çağrılarını insan göndericilerinden daha iyi anlamak için konuşma tanıma platformları, makine öğrenimi ve diğer arka plan ipuçlarını kullanırlar.

ML, kriz klinik personelinin desteklenmesinde temel bir rol üstlenebilir. Daha sonra, klinik birimler, drone donanımlı defibrilatörler veya CPR'ye hazır gönüllüler kullanarak acil çağrılara yanıt vermek için teknolojiyi kullanabilir. Sonuç olarak, kalp yetmezliği durumlarında dayanıklılık fırsatları artacaktır.

Ve faydası burada bitmiyor. Ayrıca klinisyenlerin ve kriz klinik personelinin bölümlerinde zamanında yanıt verme yeteneğini desteklemelerine yardımcı olabilir. Bir sağlık uzmanı, çalışma saatlerinin altıda birine kadarını idari görevlere ayırabilir. Sonuç olarak, hasta bakımı için daha az zaman kalır ve verimsiz işlere daha fazla zaman harcanır.

Yapay zeka, tekrarlayan idari görevlere harcanan zamanı ortadan kaldırarak veya önemli ölçüde azaltarak zamanı daha etkili bir şekilde planlamalarına yardımcı olabilir. Bu ekstra dakikalar, tıbbi acil durumlarda çok önemlidir çünkü vakalara öncelik verilmesine ve hayat kurtarmaya yardımcı olabilirler.

5. Yapılandırılmamış verileri analiz etme

Görüntü Kaynağı

Klinisyenler tıbbi atılımlar ve gelişmeler hakkında her zaman güncel kalmazlar. Esas olarak, onları meşgul eden büyük halk sağlığı verileri ve tıbbi kayıtlardan kaynaklanmaktadır. Bir yığın finansal belgeyi manuel olarak ayrıştırmaya çalıştığınızı hayal edin. Bu tür görevler zaman alır.

Tıbbi veriler sıklıkla karmaşık yapılandırılmamış veriler olarak depolanır ve bu da sağlık hizmeti sağlayıcılarının erişmesini ve anlamasını zorlaştırır. Benzer şekilde, EHR'ler ve biyomedikal veriler de gezinmek için bir mayın tarlası olabilir.

AI, tıbbi birimlerden ve profesyonellerden gelen bu verileri derleyebilir ve ardından makine öğrenimi teknolojilerini kullanarak hemen tarayabilir. Daha sonra klinisyenlere anında ve güvenilir cevaplar sağlayabilir.

AI'nın aşağıdakileri yaparak veri ayrıştırmayı kolaylaştırabileceği bir alandır:

• Tekrarlayan görevlere yardımcı olmak
• Formattan bağımsız olarak tıbbi verilerin standartlaştırılması
• Hastalar için doğru, hızlı ve kişiye özel tedavi planları ile klinisyenlere yardımcı olmak

6. Sağlıkta eşitliği destekleyin

AI ve ML endüstrisi, tıbbi bakım çerçevelerini planlamalı ve rasyonelliği ve dengeyi garanti eden cihazlar karşılanmalıdır. Ve en iyi sonuçları vermesi için hem veri biliminde hem de klinik muayenelerde gerçekleşmesi gerekir.

Sanal sağlığın çeşitli alanlarında ML hesaplamalarının daha fazla kullanılmasıyla sağlık eşitsizlikleri riski azalabilir. Sağlık hizmetlerinde yapay zekayı uygulamakla görevli olanlar, AI hesaplamalarının doğru, nesnel ve adil olmasını sağlamalıdır.

ML, bilgisayarların işledikleri verilerden yararlanmalarını sağlayan bir dizi teknik içerir . Temel düzeyde, ML'nin yalnızca temel alınan verilerin tarafsız bir analizine dayanması durumunda bir dereceye kadar tarafsız tahminler sağlayabileceği anlamına gelir.

Eğimi azaltmak için yapay zeka ve makine öğrenimi hesaplamaları öğretilebilir. Veri şeffaflığını ve sağlık eşitsizliklerini azaltma kapasitesini artırarak gerçekleştirilebilir. AI ve ML'deki tıbbi hizmetler araştırması, ırk, milliyet veya yönelim nedeniyle sağlık sonuçlarındaki tutarsızlıkları ortadan kaldırabilir.

7. Tahmine dayalı analitik için verileri kullanın

Görüntü Kaynağı

Yapay zeka destekli cihaz ve uygulamalarla klinisyenler iş akışları, klinik kararları ve tedavi planları konusunda daha stratejik olabilir.

NLP ve ML, bir hastanın tüm klinik geçmişini sürekli olarak inceleyebilir. Daha sonra, yan etkiler, kalıcı duygular veya aileden farklı bireyleri etkileyen bir hastalık ile arayüz oluşturur.

Yaşlı ve hassas hastalar için bu veriler tıbbi uyarı sistemleriyle birlikte çalışabilir. Klinisyenlerden ve bakıcılardan uzaktan bakım alarak bağımsızlıklarını daha uzun süre korumalarını sağlar .

Başka bir deyişle, tıbbi uyarı sistemleri geleneksel olarak bir kazadan sonra yardım aramak için tasarlanmıştır. Öngörülebilen ve ilerleme hızları takip edilebilen kalıcı hastalıklara çözümlere dönüştürülmüştür .

Bu bilgiler daha sonra EHR'ler tarafından klinik uzmanlar için seçenekler üretmek için bir kaynak olarak kullanılır . Sonuçları anlamak için çalışmak için bilgi odaklı seçimleri dikkate alır. Sonucu, bir hastalığı ciddi hale gelmeden tedavi edebilen ileri görüşlü bir araştırma cihazına dönüştürebilirler .

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın geleceği

Görüntü Kaynağı

Yapay zeka, gelecekteki şeyleri temsil eden tıbbi bakım katkılarında önemli bir rol oynamaktadır. Makine öğrenimi biçiminde , tıbbi doğruluğun iyileştirilmesinin arkasındaki temel kapasitedir .

Erken teşhis ve tedavi verme çabalarının zor olduğu ortaya çıkmış olsa da, AI'nın sonunda bu alana da hakim olmasını bekliyoruz.

AI için en iyi test olacak olan ilerlemelerin faydalı olmak için yeterince yetkin olup olmayacağı değildir. Asıl zorluk, bunların günlük klinik uygulamada benimsenmesini garanti etmek olacaktır.

Geniş bir kabulün gerçekleşmesi için yapay zeka çerçeveleri şunlar olmalıdır:

• Klinisyenlere eğitim verildi
• Düzenleyiciler tarafından desteklenir
• Hemen hemen aynı şekilde çalışın
• Sahada zaman içinde güncellendi
• EHR çerçeveleri ile koordineli
• Kamu veya özel olarak finanse edilen dernekler tarafından ödenen
• Karşılaştırılabilir ürünlerden yeterli derecede normalleştirildi

Bu zorluklar eninde sonunda geçecek. Ancak, teknolojinin genel olgunluğuna bağlı olduklarından, yapılması önemli ölçüde daha uzun sürecektir.

Aynı şekilde, AI çerçevelerinin daha geniş bir ölçekte insan klinisyenlerin yerini almayacağı giderek daha belirgin görünmektedir. Bunun yerine, hastalara daha iyi konsantre olmak için çabalarını genişletecekler.

Bir süre sonra, insan klinisyenler şefkat ve ikna gibi ilginç insan yeteneklerinden yararlanan iş tasarımlarına doğru ilerleyebilirler .

Sağlık sektöründe yakında görebileceğimiz 3 yapay zeka girişimi uygulaması:

I. Robotik ameliyatlar

Görüntü Kaynağı

Yapay zeka ve işbirlikçi robotlar, hassas kesimler yaparken hızları ve yetenekleriyle ilgili tıbbi prosedürleri değiştirecek. Robotlar yorulmadığı için uzun ve hayati ameliyatlarda yorgunluk sorunu olmaz .

Yapay zeka makineleri, yeni cerrahi prosedürleri teşvik etmek için geçmiş görevlerden gelen bilgileri kullanma yeteneğine sahiptir. Bu makinelerin doğruluğu, işlemin ortasında kazara sallanma ve titreme olasılığını azaltır .

II. AI öngörücü bakım

Yapay zeka ve tahmine dayalı zeka, hayatımızdaki refahımızı etkileyen çeşitli değişkenleri anlamamıza yardımcı olacaktır.

Bu sadece sezonun virüsünü ne zaman alabileceğimiz veya hangi hastalıklara yakalandığımızla ilgili değil. Nerede yaşadığımız, ne yediğimiz, nerede çalıştığımız ve yakındaki hava kirliliği seviyelerimizle bağlantılı şeyler hakkında olacak. Aslında, bir adım daha ileri gidecek ve mali durumumuzu ve iflastan kaçınmaya çalışmak akıl sağlığımızı kaybetmemize neden olacak kadar derin bir borç içinde olup olmadığımızı değerlendirecek.

Görüntü Kaynağı

Tıbbi bakım çerçeveleri, bir bireyin sürekli bir hastalığı teşvik etme tehlikesiyle karşı karşıya olduğunu tahmin edecektir. Bu tahminlere dayanarak, daha kötüye gitmeden koruma önlemleri önerecekler . Bu ilerleme, diyabet, konjestif kardiyovasküler yetmezlik ve KOAH oranlarının azalacağı noktaya kadar başarıya ulaşacaktır.

III. Ağa bağlı hastaneler

Öngörücü bakım ile hastaneler ve kliniklerle ilgili bir gelişme daha geliyor. Bu kurumlar artık geniş bir hastalık yelpazesini kapsayan büyük yapılar olmayacak.

Bunun yerine, daha az kritik olanlar daha mütevazı yaklaşımlarla tedavi edilebilirken , yoğun şekilde hastalara bakmak için tüm kaynakları ifşa edecekler.

Bu yerler tek bir dijital ağa bağlanacak. Merkezi komuta merkezleri daha sonra ağ genelinde arz ve talebi taramak için klinik ve konum bilgilerini inceleyebilir.

Kötüleşme tehlikesi olan hastaları tespit etmek için yapay zekayı kullanmanın yanı sıra, bu yöntem sistemdeki darboğazları da ortadan kaldırabilir. Hastaların en iyi bakılabilecekleri yere yönlendirilmesini garanti edebilir. Benzer şekilde sağlık hizmetleri uzmanları da hizmetlerine en çok ihtiyaç duyulan bölgelere gönderilecek.

Yapay zekayı kullanmak, hastaneleri ve sağlık kuruluşlarını merkezi bir ağa daha iyi bağlayabilir. Tüm paydaşların bir ekip olarak daha iyi çalışmasına yardımcı olmak için fiili çözüm olmaya hazırlanıyor.

Çözüm

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, gelecekteki uygulama için hazırlanmış bir senaryo değildir, ancak bugün zaten yaygın olarak kullanılmaktadır. Tıp uzmanları ve sağlık hizmetlerinin yanı sıra AI ve büyük veri sinir ağları, endüstride devrim yaratma potansiyeline sahiptir.

Daha iyi ağ oluşturma, robotik ameliyatlar ve öngörücü bakım ile yapay zekanın tıp endüstrisinde parlak bir geleceği var.

Gönderinin, yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde nasıl faydalı olmaya devam edebileceği konusunda anlayışlı bir okuma olduğunu umuyoruz.

Kuruluşunuzun büyümesi için güvenilir veriler elde etmek üzere sağlık hizmetleri zekamızdan nasıl yararlanabileceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen web sitemizi ziyaret edin veya [email protected] adresinden bize e-posta gönderin.