Arloesi Gofal Iechyd

Grym AI Trawsnewid Dyfodol Gofal Iechyd

Mae Deallusrwydd Artiffisial yn pweru pob sector, ac nid yw'r diwydiant gofal iechyd yn eithriad. Mae'r diwydiant gofal iechyd yn medi manteision data trawsnewidiol ac yn sbarduno datblygiad dwys mewn systemau canfod yn gynnar, diagnosis, a monitro cleifion ar gyfer gwell darpariaeth gofal iechyd.

Gwerthwyd y farchnad AI gofal iechyd byd-eang ar $11 biliwn a rhagwelir y bydd yn cyrraedd $ 188 biliwn gan 2030.

Mae AI yn ffynnu ar lawer iawn o ddata gofal iechyd gan ddarparwyr gofal o ysbytai, canolfannau gofal, labordai delweddu a phatholeg, hosbisau, clinigau, a mwy. Mae gan ddadansoddiad cywir y data hwn botensial diderfyn i drawsnewid iechyd dynol, ac eto, mae fformat di-drefn y data a gesglir o ffynonellau deinamig yn ei gwneud hi'n amhosibl dadansoddi a thrawsnewid.

Yn ffodus, mae'r ffordd i ofal iechyd trawsnewidiol yn bosibl gydag arloesedd wedi'i ysgogi gan atebion AI ac ML.

Er y gall AI dynnu mewnwelediadau clinigol o ddata crai a distrwythur, mae datblygu algorithmau uwch yn dal i gymryd llawer o amser ac adnoddau. Fodd bynnag, gyda chyflymder y farchnad yn tyfu, mae'n gredadwy disgwyl i atebion gofal iechyd seiliedig ar AI ddarparu buddion heb eu hail i weithwyr meddygol proffesiynol mewn gwahanol agweddau.

Ble gall AI ac ML Helpu i Ysgogi Gwell Arloesedd mewn Gofal Iechyd?

  • Canfod Clefyd yn Gynnar

    Dadansoddiad delwedd uwch Mae'r addewid o broses ddiagnostig well yn un o botensial sylweddol AI mewn cymwysiadau gofal iechyd. Gellir defnyddio offer AI seiliedig ar ML i nodi cleifion â chyflyrau cyffredin a phrin wedi'u canfod a heb eu canfod. Bydd offer ML arbenigol yn gallu dehongli'r data sy'n bresennol yn y Cofnodion Iechyd Electronig, delweddu meddygol, adroddiadau labordy, a nodiadau meddyg cleifion i sicrhau cyflyrau diagnosis cynnar wedi'u targedu a rhagweld y posibilrwydd o glefydau. Mae canfod a diagnosis cynnar yn darparu mynediad at driniaethau gofal iechyd amserol, costau triniaeth is, a mwy o ymddiriedaeth rhwng meddyg a chlaf.

Gadewch i ni drafod eich gofyniad Data Hyfforddi AI heddiw.

  • Dadansoddiad Delwedd Dibynadwy

    Mae dadansoddi delweddu yn agwedd hollbwysig ar ddadansoddiadau a thriniaethau meddygol. Fodd bynnag, mae meddygon a gweithwyr meddygol proffesiynol yn treulio llawer o amser yn cyflawni tasgau ailadroddus ond beirniadol megis dadansoddi delweddau, adroddiadau labordy, a gwaith gwaed.

    Gyda thechnoleg a gynorthwyir gan AI, gall meddygon leihau'r amser a dreulir yn arllwys dros sganiau CT, mamograffeg, sganiau PET, MRIs, a mwy. Gallant drosoli potensial galluoedd adnabod patrwm uwch AI i nodi nodweddion cyfarwydd, patrymau sefydledig, a dangosyddion cyflyrau cynnar a blaenoriaethu achosion yn seiliedig ar y diagnosis.

  • Darganfod Cyffuriau Gwell

    Ymgynghoriad digidol Un o brif bwerau chwyldroadol AI yw ei allu i helpu i ddylunio a chynhyrchu meddyginiaethau gwerthfawr i frwydro yn erbyn amodau newydd a chyfredol. Mae angen atebion gwell arnom ar gyfer y broses datblygu cyffuriau. Mae'n cymryd blynyddoedd 12 i gyffur newydd symud ymlaen o'r labordy ymchwil i'r farchnad ac yn olaf i'r claf.

    Gyda chymorth offer AI gofal iechyd datblygedig, mae'n bosibl mynd i'r afael â materion darganfod cyffuriau, ail-bwrpasu, a datblygiadau fferyllol. Gall AI drin llawer iawn o ddata critigol sy'n helpu i ddylunio cyffuriau, deall synthesis cemegol, nodi ymgeiswyr posibl, a dadansoddi rhyngweithiadau protein-cyffuriau.

    Gall gallu AI i dynnu mewnwelediadau o ddata cyffuriau hanesyddol, setiau data biolegol, a fformiwlâu croesgyfeirio fod yn arloesol wrth achub bywydau di-rif o bosibl.

  • Ymgynghoriad Digidol Di-dor

    Heb os, fe wnaeth y pandemig ysgogi arloesedd mewn teleiechyd, ond mae llawer o ffordd i fynd eto i wneud ymweliadau rhithwir mor effeithiol ag ymweliadau corfforol â swyddfa'r meddyg.

    Gall AI helpu i gau'r bwlch hwnnw mewn sawl ffordd. Er enghraifft, bydd dysgu peirianyddol a phrosesu iaith naturiol (NLP) yn helpu i hwyluso casglu symptomau gan ddefnyddio llais claf.

    Ar y cyd â dadansoddiad o gofnod iechyd electronig y claf, gall AI amlygu pryderon iechyd posibl i feddygon eu hadolygu. Trwy brosesu gwybodaeth o flaen amser, mae AI yn cynyddu nifer y cleifion y gall meddygon eu trin, yn gwella effeithiolrwydd ymweliadau rhithwir, a hyd yn oed yn lleihau'r risg o haint o ryngweithio corfforol.

Casgliad

Mae Deallusrwydd Artiffisial a Dysgu Peiriant ar flaen y gad o ran ysgogi newidiadau a datblygiadau anhygoel yn y diwydiant gofal iechyd. Yn Shaip, rydym ar y groesffordd o drawsnewid ar gyfer y diwydiant gofal iechyd. Gyda'n harbenigedd mewn datblygu offer arloesol ac uwch yn seiliedig ar AI, gall dyfodol y diwydiant gofal iechyd ddarparu gwell iechyd i bawb.

Rydym yn helpu sefydliadau i adeiladu, datblygu a defnyddio modelau AI a NLP arloesol sydd wedi'u hyfforddi ar fwy na 10 miliwn o gofnodion data meddygol trwyddedig. Mae ein setiau data o ansawdd uchel yn gasgliadau wedi'u hanodi'n gywir, o ffynonellau moesegol o ddata meddygol o ddelweddau, adroddiadau labordy, lleferydd meddyg, ac EHR gan grwpiau cleifion amrywiol i sicrhau canlyniadau hynod ddibynadwy.

Mae gennym hefyd ddealltwriaeth ddofn o AI o’r gwaelod i fyny, felly gallwn roi benthyg ein profiad o ddewis carfannau diduedd, anodi data gofal iechyd, a gofynion dysgu lled-oruchwyliaeth i sicrhau llwyddiant ein cleientiaid. I gael rhagor o wybodaeth am yr atebion y gall Shaip helpu i'w rhoi ar waith, cysylltwch â ni Cysylltwch â ni heddiw.

Cyfran Gymdeithasol