次回自分撮りをしたときに、スマートフォンが数日以内ににきびを発症する可能性があると予測した場合はどうなりますか？ 興味をそそられるようですね。 さて、それは私たち全員が集合的に向かっているところです。
テクノロジーの世界は野心に満ちています。 私たちのアイデア、革新、目標を通じて、私たちは社会として前進しています。 これは、の進化に関して特に当てはまります。 ヘルスケアAI、最も厄介な懸念のいくつかは、テクノロジーの助けを借りて取り組み、修正されています。
今日、私たちは遺伝性疾患の発症と腫瘍が癌化する時期を正確に予測できる機械学習モデルを展開しようとしています。 私たちは、ロボット外科医向けのプロトタイプと、医師向けのVR対応トレーニングセンターに取り組んでいます。 運用レベルでも、ベッドと患者の管理、リモートケア、薬剤の調剤などを最適化し、AIを利用したシステムを通じて大量の冗長タスクを自動化しました。
ヘルスケアを提供するためのより良い方法を夢見続けているので、ヘルスケアの進化における重要な側面のいくつかと、テクノロジー、特にデータサイエンスとその翼がこの驚異的な成長にどのように役立っているかを探求して理解しましょう。
この投稿は、医療システムとモジュールの開発におけるデータの重要性、いくつかの顕著な使用例、およびプロセスから生じる課題を明らかにすることに専念しています。
ヘルスケアAIにおけるデータの重要性
さて、AIのより複雑なユースケースと実装のいくつかを理解し始める前に、携帯電話にある平均的なヘルスケアアプリとフィットネスアプリがAIモジュールを利用していることを理解しましょう。 彼らは、データを正確に分析、処方、推測し、それを洞察に視覚化するために、何年にもわたるトレーニングを受けてきました。
医師から事実上相談を受けたり、医師との約束を予約したりできるmHealthアプリや、症状や健康状態に基づいて考えられる健康上の懸念に関する結果を取得するアプリなど、AIは今日のすべての医療アプリケーションに組み込まれています。
この要件をさらに拡張すると、高度なシステムが実現します。 データが必要 コンピュータビジョン、電子健康記録などの複数のソースから、複雑なタスクを実行します。 先に述べた腫瘍学の飛躍的進歩を思い出してください。そのようなソリューションでは、正確な結果を生成するために大量のコンテキストデータが必要です。 このため、 アノテーター と専門家はする必要があります source データ X線、MRI、CTスキャンなどのスキャンとレポートから、それらに表示されるすべての要素に注釈を付けます。
医療専門家は、さまざまな懸念事項やケースを特定し、それらにラベルを付けて、マシンがそれらをよりよく理解し、より正確な結果を処理できるようにする必要があります。 したがって、すべての結果、診断、および治療計画は、データとその正確な処理に基づいています。
データがヘルスケアの中心にあるので、データがより健康的な明日への道を開いていることを認めましょう。
ヘルスケアにおけるAIのユースケース
- 外科的処置と器具の進歩について話している間、現在のAIシステムは、そもそも外科手術が必要かどうかを規定しています。 データを細心の注意を払って処理することで、システムはインスタンスをシミュレートし、投薬やライフスタイルの変更によって懸念が解消されるかどうかを共有できます。
- AIはまた、ゲノム配列決定された病原体とプロファイリングを通じてウイルス性疾患の診断を支援しています。
- バーチャルナースとアシスタントも開発されており、患者のケアと回復プロセスにおけるサポートの提供を支援しています。 パンデミックの間、患者数が多い場合、仮想看護師は組織が運営費を削減すると同時に、患者が必要とするケアを提供するのを支援することができます。 これらのデジタル看護師は、人間が行うように訓練されたすべての基本的なタスクを実行するように訓練されます。
- AIと機械学習モデルを通じて、治癒も回復もできないいくつかの神経疾患と自己免疫疾患を事前に予測することができます。 認知症、アルツハイマー病、パーキンソン病などをこの方法で排除することができます。
- 個別化された治療計画と投薬もAIとアクセスで可能です 選出するロニック 健康記録。 患者の病歴、アレルギー、化学的適合性などを知ることにより、効果的な投薬が機械によって推奨される可能性があります。
- 新薬の発見は、模擬臨床試験を通じても迅速に追跡できます。
ヘルスケア向けのAIソリューションの開発に伴う課題
AIが実装されている業界に関係なく、いくつかの課題は依然として顕著で普遍的です。 これはヘルスケアに関しても当てはまります。 簡単なアイデアを提供するために、ヘルスケアにおけるAIの進歩を制限する最も一般的な課題のいくつかを次に示します。
- 一貫した世代 ヘルスケア 機械学習モデルは、推論の処理と結果の提供を学習するために大量のデータセットの可用性に依存しているため、データは課題です。
- 医療業界は、プライバシーと機密性の基準を維持するために、いくつかの法律、コンプライアンス、およびプロトコルに拘束されています。 利害関係者間でのデータの公平な共有を管理するプロトコルのため、データの相互運用性は不可避であると同時に面倒です。 組織は、患者とユーザーの機密性を保護するために追加の対策を講じる必要があります。 data 匿名化.
- ヘルスケアSMEの可用性も大きな課題です。 データ注釈 おそらく最終的な結果に影響を与える瞬間を定義しています。 ヘルスケアは高度に専門化された部門であるため、レポートとスキャンからのデータには、ヘルスケアの専門家が注釈を付ける必要があります。 それらを採用することは大きな挑戦です。
つまり、これは、ヘルスケア業界とそのAI固有の実装について必要な基本的な理解です。 私たちが話しているように、私たちが議論した課題のいくつかを修正するために、たくさんの進歩が起こっています。 新しいユースケースと課題も同時に発生しています。 ここでの唯一の重要なポイントは、データが引き続きヘルスケアの成果を形作ることです。AIソリューションを開発している場合は、次のような専門家からデータを調達することをお勧めします。 シャイプ.
それがもたらす違いは比類のないものです。
