ヘルスケア

ヘルスケアにおけるAIの可能性

正直なところ、私たちは数年前に私たち全員が夢見ていた未来に生きています。 発生またはイベントを正確に予測することが数十年前のテクノロジーの主な目的のXNUMXつであった場合、実際には、このアイデアが現実のものになりつつある時点にあります。

今日、Apple Watchと同じくらい市販されているデバイスは、心臓発作や心臓の懸念を正確に予測し、ユーザーに事前に警告して、予防策を講じたり、医師に連絡したりできるようにしています。 植物を壊滅させるウイルス性の病気にもかかわらず、私たちがそれのためのワクチンを素早く割って開発することができたのは、完全に技術とその進歩のおかげです。

  ヘルスケア 業界はテクノロジー、特に人工知能によって多大な恩恵を受けています。 この投稿では、AIが医療技術の未来をどのように形作っているか、その利点、および病院、診断センター、その他の医療センター全体でAIを効果的に実装することに関連する制限について詳しく説明します。

AIはヘルスケアにどの程度関連していますか?

AIのポイントは、人間が決してできない方法で実行することです。 今日の高度なシステムは、並外れた計算を非常に高速に実行できるため、研究者や医療専門家は、研究開発の目的でテクノロジーの可能性を活用できます。 さらに、AIには規範的および予測的機能もあり、これにより、利害関係者は正確で、関連性があり、最も効果的な意思決定を行うことができます。

ただし、AIは非常に一般的な用語です。 AIの関連性を明確に理解するために、AIをさまざまな部門に分類し、それぞれがさまざまなヘルスケアセグメントとの関連性を理解しましょう。

機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク

機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワーク 機械学習とタスクの実行プロセスを自律的に学習させる行為、機械学習とその関連テクノロジーを使用して、薬物の組み合わせのシミュレーションを実行し、精密な医療治療を提供できます。

個人の遺伝性疾患の発症を予測することから、人体における薬物の有効性について正確な結果を出すことまで、機械学習、深層学習、ニューラルネットワークを展開して、現在人間の手の届かない概念やトピックに取り組むことができます。

NLP

略称 自然言語処理、これは音声とテキストの処理に関係しています。 AIモジュールは、感情、翻訳、音声からテキストへ、またはその逆など、音声とテキストを処理および分析するために使用されます。 NLPがヘルスケアに関連する際立った方法のXNUMXつは、レポート、ジャーナル、EHR、さらには科学論文などの非構造化ヘルスケアデータの大部分をキュレートして処理し、推論を視覚化できることです。

ロボット

倉庫や工場での展開のように聞こえるものは、実際にはヘルスケアセンターにも組み込まれています。 高度な物理ロボットは、今日の外科医が精密で重い侵襲的な手術を行うのを支援しています。 脊髄、前立腺、首、脳などの人体の敏感な臓器の手術は、今日、物理的なロボットの助けを借りて行われています。

RPA

RPAはRoboticProcess Automationの略で、ヘルスケアセンターや病院で最も冗長なタスクのいくつかが実行のために自動化されています。 これは送信するのと同じくらい簡単かもしれません 予約通知 または顧客へのリマインダー、または患者の請求の更新や非構造化ソースからのデータの抽出のように複雑です。

今日は、AIトレーニングデータの要件について説明しましょう。

ヘルスケアにおけるAI中心のユースケース

ヘルスケアのユースケース ヘルスケアチェーンがシステムとワークフローにAIをどのように迅速に実装しているかを簡単に理解するには、ヘルスケアにおけるAIの市場価値が複合的な速度で成長すると予想されることを理解してください。 今後41.8年以内に7%。 6.7年の市場価値は約2020億ドルでした。

これは、ヘルスケアにおける人工知能のユースケースが増加していることを示しているにすぎません。 しかし、それらは何ですか? 確認してみましょう。

  1. AIは、機械と人間の脳の間のインターフェースの開発に使用されます。 ヘルスケアの観点から、このシステムは、脳卒中、ALS、閉じ込め症候群、またはその他の不可逆的な神経障害に苦しむ患者の生活の質を改善することを目的としています。 このようなシステムや支援機器を使用すると、患者はより適切に対応し、コミュニケーションをとることができます。
  2. 現在の放射線ツールでは、診断のために物理サンプルが必要です。 ただし、AIの実装により、生検やその他の診断エンティティからのサンプルを予測または処理して正確な情報を得ることができる高度な放射線ツールが開発されています。
  3. ヘルスケアの進歩に関係なく、プライマリヘルスケアとその利点をまだ見て経験していない世界の隅々がまだあります。 AIの組み込みは、医療施設をそのような地域に持ち込み、そこでの人々の生活とライフスタイルを向上させるのに役立ちます。
  4. 腫瘍学におけるAIの役割は非常に重要であると同時に、驚異的です。 洗練された機械学習アルゴリズムは、研究者が悪性腫瘍の発症や良性腫瘍が悪性腫瘍に変わる可能性のある時期を正確に予測するのに役立ちます。 予防の観点から、AIはチェックポイント阻害剤の研究と開発にも使用されています。 腫瘍学は、診断と治療のためのより多くのデータと目的主導の意思決定のためにAIの助けを借りて広く研究されています。
  5. AIは、偽造医薬品の流行を追跡して対処し、患者が日常的に消費する医薬品の信憑性を確認できるようにするためにも使用されます。

アップラッピング

これはヘルスケアの進化におけるエキサイティングなフェーズですが、スペースの制限には多くの課題があります。 AIの実装は思ったほど簡単ではありません。 それは未来的で野心的です、そうです!

ただし、その組み込みも複雑です。 データの相互運用性、セキュリティ、高度なプロトコル、標準、コンプライアンスなどの懸念があります。 データの匿名化、 もっと。 それだけでなく、課題はAIを活用した開発を決定したときから始まります ヘルスケアソリューション そもそもAIモジュールをトレーニングするには大量の医療データが必要になるからです。

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