Beth pe byddem yn dweud wrthych y byddai'r tro nesaf y gwnaethoch gymryd hunlun, byddai'ch ffôn clyfar yn rhagweld eich bod yn debygol o ddatblygu acne yn ystod yr ychydig ddyddiau nesaf? Mae'n swnio'n ddiddorol, iawn? Wel, dyna lle rydyn ni i gyd gyda'n gilydd yn mynd.
Mae'r byd technoleg yn llawn uchelgeisiau. Trwy ein syniadau, ein harloesiadau a'n nodau, rydym yn symud ymlaen fel cymdeithas. Mae hyn yn arbennig o wir o ran esblygiad gofal iechyd AI, lle mae rhai o'r pryderon mwyaf plagu yn cael eu taclo a'u trwsio gyda chymorth technoleg.
Heddiw, rydym ar drothwy cyflwyno modelau dysgu peiriannau a all ragfynegi'n gywir gychwyn afiechydon etifeddol a'r amser y byddai tiwmor yn troi'n ganseraidd. Rydym yn gweithio ar brototeipiau ar gyfer llawfeddygon robot a chanolfannau hyfforddi wedi'u galluogi gan VR ar gyfer meddygon. Hyd yn oed ar y lefelau gweithredol, rydym wedi optimeiddio rheolaeth gwelyau a chleifion, gofal o bell, dosbarthu meddyginiaethau, a mwy o dunelli o dasgau diangen trwy systemau wedi'u pweru gan AI.
Wrth i ni barhau i freuddwydio am ffyrdd gwell o ddarparu gofal iechyd, gadewch i ni archwilio a deall rhai o'r agweddau allweddol yn esblygiad gofal iechyd a sut mae technoleg, yn enwedig gwyddoniaeth data a'i adenydd, yn helpu yn y twf rhyfeddol hwn.
Mae'r swydd hon yn ymroddedig i ddod ag arwyddocâd data wrth ddatblygu systemau a modiwlau gofal iechyd, rhai achosion defnydd amlwg, a'r heriau sy'n deillio o'r broses.
Pwysigrwydd Data mewn AI Gofal Iechyd
Nawr, cyn i ni ddechrau deall rhai o'r achosion defnydd mwy cymhleth a gweithrediadau AI, gadewch i ni sylweddoli bod yr apiau gofal iechyd a ffitrwydd cyffredin sydd gennych chi ar eich ffôn yn cael eu pweru gan fodiwlau AI. Maent wedi cael blynyddoedd o hyfforddiant i ddadansoddi, rhagnodi a chasglu'ch data yn gywir a'i ddelweddu i fewnwelediadau.
Gallai fod eich ap iechyd i sy'n caniatáu ichi bron â chael ymgynghoriadau gan feddyg neu drefnu apwyntiad gyda nhw neu ap sy'n adfer canlyniadau ar bryderon iechyd tebygol yn seiliedig ar eich symptomau a'ch lles, mae AI wedi'i ymgorffori ym mhob cais gofal iechyd heddiw.
Graddiwch y gofyniad hwn ymhellach a bydd gennych systemau datblygedig hynny angen data o sawl ffynhonnell fel gweledigaeth gyfrifiadurol, cofnodion iechyd electronig, a mwy i gyflawni tasgau cymhleth. Cofiwch y datblygiadau arloesol mewn oncoleg y soniasom amdanynt yn gynharach, mae datrysiadau o'r fath yn gofyn am lawer iawn o ddata cyd-destunol i gynhyrchu canlyniadau cywir. Ar gyfer hyn, anodwyr ac mae'n rhaid i arbenigwyr ffynhonnell data o sganiau ac adroddiadau fel X-Rays, MRIs, sganiau CT, a mwy ac yn anodi pob elfen unigol a welant arnynt.
Rhaid i weithwyr proffesiynol gofal iechyd weithio ar nodi gwahanol bryderon ac achosion a'u labelu fel y gallai peiriannau eu deall yn well a phrosesu canlyniadau mwy cywir. Felly, mae'r holl ganlyniadau, diagnosisau a chynlluniau triniaeth yn deillio o ddata a'i union brosesu.
Gyda data wrth wraidd gofal iechyd, gadewch i ni gydnabod bod data yn paratoi'r ffordd ar gyfer yfory iachach.
Achosion Defnydd AI mewn Gofal Iechyd
- Wrth i ni siarad am ddatblygiadau mewn gweithdrefnau ac offer llawfeddygol, mae systemau AI cyfredol yn rhagnodi a oes angen meddygfeydd yn y lle cyntaf. Trwy brosesu data yn ofalus, gall systemau efelychu achosion a rhannu a ellid gwella pryderon trwy feddyginiaethau a newidiadau i'w ffordd o fyw.
- Mae AI hefyd yn ein helpu i wneud diagnosis o glefydau firaol trwy bathogenau a phroffilio mewn dilyniant genomig.
- Mae nyrsys a chynorthwywyr rhithwir hefyd yn cael eu datblygu i gynorthwyo gyda gofal cleifion a chymorth benthyca yn eu proses adfer. Yn ystod pandemigau, pan fydd nifer y cleifion yn cyfrif yn uchel, gallai nyrsys rhithwir helpu sefydliadau i ostwng costau gweithredol a chynnig y gofal sydd ei angen ar gleifion ar yr un pryd. Bydd y nyrsys digidol hyn yn cael eu hyfforddi i gyflawni'r holl dasgau sylfaenol y mae bodau dynol wedi'u hyfforddi i'w gwneud.
- Gellid rhagweld ymlaen llaw nifer o afiechydon niwrolegol ac hunanimiwn na ellir byth eu gwella na'u gwrthdroi trwy fodelau AI a dysgu peiriannau. Gellid dileu Dementia, Alzheimer, Parkinson's, a mwy fel hyn.
- Mae cynlluniau triniaeth a meddyginiaethau wedi'u personoli hefyd yn bosibl gydag AI a mynediad iddynt etholtonig cofnodion iechyd. Trwy wybod hanes iechyd claf, alergeddau, cydnawsedd cemegol, a mwy, gallai peiriannau argymell meddyginiaethau effeithiol.
- Gellid olrhain cyffuriau newydd yn gyflym trwy dreialon clinigol ffug hefyd.
Yr heriau sy'n gysylltiedig â datblygu AI Solutions ar gyfer Gofal Iechyd
Waeth bynnag y diwydiant y gweithredir AI ynddo, mae rhai heriau'n parhau i fod yn amlwg ac yn gyffredinol. Mae hyn yn wir o ran gofal iechyd hefyd. I roi syniad cyflym i chi, dyma rai o'r heriau mwyaf cyffredin sy'n cyfyngu ar ddatblygiadau AI mewn gofal iechyd:
- Y genhedlaeth o gyson gofal iechyd mae data yn her gan fod modelau dysgu peiriannau yn dibynnu ar argaeledd llawer iawn o setiau data i ddysgu prosesu casgliadau a sicrhau canlyniadau.
- Mae'r diwydiant gofal iechyd yn rhwym i sawl deddf, cydymffurfiaeth a phrotocol i gynnal safonau preifatrwydd a chyfrinachedd. Mae rhyngweithrededd data yn anochel ac ar yr un pryd yn ddiflas oherwydd y protocolau sy'n llywodraethu rhannu data'n deg ymhlith rhanddeiliaid. Rhaid i sefydliadau gymryd mesurau ychwanegol i amddiffyn cyfrinachedd eu cleifion a'u defnyddwyr drwodd data dad-adnabod.
- Mae argaeledd busnesau bach a chanolig gofal iechyd hefyd yn her enfawr. Anodi data mae'n debyg yn diffinio'r foment sy'n dylanwadu ar y canlyniadau eithaf. Oherwydd bod gofal iechyd yn adain arbenigol iawn, mae'n rhaid i weithwyr gofal iechyd proffesiynol anodi data o adroddiadau a sganiau. Mae eu recriwtio yn her enfawr.
Felly, dyma'r ddealltwriaeth sylfaenol y mae angen i chi ei chael o'r diwydiant gofal iechyd a'i weithrediadau AI-benodol. Wrth i ni siarad, mae yna dunelli o ddatblygiadau yn digwydd i ddatrys rhai o'r heriau y gwnaethon ni eu trafod. Mae achosion a heriau defnydd mwy newydd hefyd yn tyfu ar yr un pryd. Yr unig siop tecawê fawr yma yw y bydd data'n parhau i lunio canlyniadau gofal iechyd ac os ydych chi'n datblygu datrysiad AI, rydym yn argymell cyrchu data gan arbenigwyr fel Shaip.
Mae'r gwahaniaeth y mae'n ei wneud yn ddigyffelyb.
