Давайте рассмотрим несколько различных видов искусственного интеллекта и преимущества, которые дает их использование в здравоохранении.
Машинное обучение
Машинное обучение, ключевой компонент искусственного интеллекта, используемый в здравоохранении, значительно изменил здравоохранение, улучшив медицинскую диагностику и лечение. Обрабатывая огромные объемы клинических данных, алгоритмы могут выявлять закономерности и предсказывать медицинские результаты с беспрецедентной точностью.
Эта технология помогает анализировать истории болезни, медицинские снимки и открывать новые методы лечения, тем самым помогая медицинским работникам улучшить лечение и сократить расходы. Машинное обучение позволяет точно диагностировать заболевания, подбирать индивидуальные методы лечения и выявлять едва заметные изменения в жизненных показателях, которые могут указывать на потенциальные проблемы со здоровьем.
Точная медицина, наиболее распространенное применение, предсказывает эффективные процедуры лечения на основе данных о конкретном пациенте с помощью контролируемого обучения. Кроме того, глубокое обучение, подмножество ИИ, используется в здравоохранении для решения таких задач, как распознавание речи с помощью обработки естественного языка.
По мере развития глубокого обучения его понимание и использование в клинических условиях будет становиться все более важным для медицинских работников. Подробнее об этом читайте на нашей странице «Преимущества машинного обучения в здравоохранении».
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка (NLP) - это форма искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам интерпретировать и использовать человеческий язык.
Эта форма искусственного интеллекта, используемая в здравоохранении, меняет индустрию здравоохранения. НЛП используется в широком спектре приложений для работы с медицинскими данными, например, для улучшения качества обслуживания пациентов за счет повышения точности диагностики, оптимизации клинических процессов и предоставления более персонализированных услуг.
Например, НЛП может применяться в медицинских записях для точной диагностики заболеваний путем извлечения полезной информации из данных о здоровье. Кроме того, с его помощью можно определить соответствующие методы лечения и препараты для каждого пациента или даже предсказать потенциальные риски для здоровья на основе прошлых данных о состоянии здоровья. Кроме того, НЛП предоставляет врачам мощные инструменты для работы с большими объемами сложных данных, что в обычных условиях занимает гораздо больше времени.
Обработка естественного языка становится бесценным инструментом в здравоохранении, позволяя медицинским работникам использовать искусственный интеллект для более точной диагностики заболеваний и предоставления более персонализированного лечения для своих пациентов. Эта форма ИИ в здравоохранении быстро становится необходимым элементом современной индустрии здравоохранения и, вероятно, станет еще более сложной и будет использоваться в более широком спектре приложений.
Экспертные системы на основе правил
Экспертные системы, основанные на вариациях правил «если - то», были преобладающей технологией ИИ в здравоохранении в 80-е и более поздние годы. Использование искусственного интеллекта в здравоохранении широко применяется для поддержки принятия клинических решений и по сей день. Многие системы электронных медицинских карт (EHR) в настоящее время предоставляют набор правил вместе со своим программным обеспечением.
Экспертные системы, как правило, предполагают использование человеческих экспертов и инженеров для создания обширной серии правил в определенной области знаний. До определенного момента они работают хорошо, их легко выполнять и обрабатывать. Но когда количество правил становится слишком большим, обычно превышая несколько тысяч, правила могут начать конфликтовать друг с другом и рассыпаться. Кроме того, если область знаний претерпевает значительные изменения, изменение правил может оказаться обременительным и трудоемким.
Диагностика и лечение
Диагностика и лечение заболеваний были в центре внимания искусственного интеллекта ИИ в здравоохранении в течение последних 50 лет. Ранние системы, основанные на правилах, обладали потенциалом для точной диагностики и лечения заболеваний, но не были полностью приняты в клинической практике. Они не были значительно лучше в диагностике, чем человек, а интеграция с рабочими процессами врачей и системами медицинских карт была не слишком идеальной.
Использование искусственного интеллекта в здравоохранении для диагностики и составления планов лечения, будь то на основе правил или алгоритмов, часто бывает трудно совместить с рабочими процессами клиницистов и системами EHR.
Проблемы интеграции в медицинские организации стали более серьезным препятствием для широкого внедрения ИИ в здравоохранении по сравнению с точностью предложений. Большая часть возможностей ИИ в области диагностики, лечения и клинических исследований, предлагаемых поставщиками медицинского программного обеспечения, является автономной и затрагивает только определенную область медицинской помощи.
Некоторые поставщики программного обеспечения для EHR начинают встраивать в свои продукты ограниченные функции аналитики здравоохранения с использованием искусственного интеллекта, но пока они находятся на начальной стадии.
Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами использования искусственного интеллекта в здравоохранении с помощью отдельной системы EHR, поставщикам придется либо самостоятельно реализовывать значительные интеграционные проекты, либо использовать возможности сторонних поставщиков, которые обладают функциями искусственного интеллекта и могут интегрироваться с их EHR.
Административные приложения
Искусственный интеллект в здравоохранении меняет многие административные аспекты медицинского обслуживания. Благодаря автоматизации рутинных задач, таких как ввод данных, обработка заявлений и составление расписания приемов, использование искусственного интеллекта в здравоохранении позволяет высвободить время поставщиков и медицинских организаций, чтобы сосредоточиться на уходе за пациентами и управлении доходным циклом.
Кроме того, искусственный интеллект способен сократить количество человеческих ошибок за счет более быстрого просмотра медицинских карт, медицинских снимков, обработки заявлений и результатов анализов.
Благодаря тому, что искусственный интеллект предоставляет медицинским работникам больше самостоятельности в управлении рабочим процессом, они могут обеспечить более качественное обслуживание пациентов при сохранении эффективности бюджета. Способность искусственного интеллекта в здравоохранении анализировать историю болезни пациента и выдавать более качественные и быстрые результаты меняет подход к оказанию медицинской помощи, позволяя медицинским работникам уделять больше времени и ресурсов своим пациентам.
Поскольку искусственный интеллект AI в здравоохранении играет ведущую роль в улучшении качества обслуживания пациентов, медицинские работники могут быть уверены, что они могут сосредоточиться на оказании качественной помощи, а также сэкономить время и деньги, выполняя административные задачи с помощью AI.
В конечном итоге искусственный интеллект в здравоохранении предлагает медицинским работникам усовершенствованный способ более качественного и быстрого обслуживания пациентов. Автоматизируя рутинные административные задачи, искусственный интеллект может помочь медицинским работникам сэкономить время и деньги, а также предоставить им больше самостоятельности в управлении рабочим процессом.
#технологии #медицина #здравоохранение #здоровье #AI
Интересные короткие новости технологий в телеграмм канале: https://t.me/wifi_for_free
Подписывайтесь на канал и жмите на "колокольчик" чтобы не пропускать новые статьи! Ставьте лайки и делайте репосты, если статья вам понравилась!