Ang artificial intelligence gilauman nga mahimong usa ka pwersa sa pagbag-o sa natad sa pag-atiman sa kahimsog.Busa sa unsang paagi ang mga doktor ug mga pasyente makabenepisyo gikan sa epekto sa AI driven tools?
Ang industriya sa pag-atiman sa panglawas karon hamtong na kaayo ug makahimo og pipila ka dagkong kausaban.Gikan sa malungtarong mga sakit ug kanser hangtod sa radiology ug pagtimbang-timbang sa peligro, ang industriya sa pag-atiman sa kahimsog daw adunay dili maihap nga mga oportunidad sa paggamit sa teknolohiya aron magamit ang labi ka tukma, episyente ug epektibo nga mga interbensyon sa pag-atiman sa pasyente.
Uban sa pag-uswag sa teknolohiya, ang mga pasyente adunay mas taas ug mas taas nga mga kinahanglanon alang sa mga doktor, ug ang gidaghanon sa mga magamit nga datos nagpadayon sa pagtubo sa usa ka makapaalarma nga rate.Ang artificial intelligence mahimong usa ka makina aron mapalambo ang padayon nga pag-uswag sa medikal nga pag-atiman.
Kung itandi sa tradisyonal nga pagtuki ug teknolohiya sa paghimog desisyon sa klinika, ang artificial intelligence adunay daghang mga bentaha.Kung ang algorithm sa pagkat-on nakig-uban sa datos sa pagbansay, mahimo kini nga labi ka tukma, nga makapaarang sa mga doktor nga makakuha og wala pa nakit-an nga mga panabut sa pagdayagnos, proseso sa pag-atiman, pagbag-o sa pagtambal ug mga sangputanan sa pasyente.
Sa 2018 World artificial intelligence medical innovation forum (wmif) nga gipahigayon sa Partners Healthcare, ang mga medikal nga tigdukiduki ug mga eksperto sa klinika nagpatin-aw sa mga teknolohiya ug natad sa industriya sa medikal nga lagmit adunay dakong epekto sa pagsagop sa artificial intelligence sa sunod. dekada.
Si Anne kiblanksi, MD, CO chair sa wmif sa 2018, ug Gregg Meyer, MD, chief academic officer sa Partners Healthcare, miingon nga kini nga matang sa "subversion" nga gidala sa matag industriya nga lugar adunay potensyal nga magdala og mahinungdanong mga benepisyo sa mga pasyente ug adunay lapad potensyal sa kalampusan sa negosyo.
Uban sa tabang sa mga eksperto gikan sa partners healthcare, lakip na si Dr. Keith Dreyer, Propesor sa Harvard Medical School (HMS), chief data science officer sa partners, ug Dr. Katherine andreole, direktor sa research strategy ug operations sa Massachusetts General Hospital (MGH) , nagsugyot og 12 ka paagi nga ang AI magbag-o sa serbisyo medikal ug siyensya.
1.Paghiusa sa panghunahuna ug makina pinaagi sa utok computer interface
Ang paggamit sa kompyuter aron makigkomunikar dili usa ka bag-ong ideya, apan ang paghimo sa usa ka direkta nga interface tali sa teknolohiya ug panghunahuna sa tawo nga wala ang keyboard, mouse ug display usa ka natad sa panukiduki sa utlanan, nga adunay hinungdanon nga aplikasyon alang sa pipila nga mga pasyente.
Ang mga sakit ug trauma sa sistema sa nerbiyos makahimo sa pipila ka mga pasyente nga mawad-an sa abilidad sa makahuluganon nga panag-istoryahanay, paglihok ug pakig-uban sa uban ug sa ilang palibot.Ang Brain computer interface (BCI) nga gisuportahan sa artificial intelligence makapabalik sa mga batakang kasinatian alang sa mga pasyente nga nabalaka nga mawala kini nga mga gimbuhaton hangtod sa hangtod.
"Kung makakita ko og pasyente sa neurology intensive care unit nga kalit nga nawad-an sa abilidad sa paglihok o pagsulti, nanghinaut ko nga ibalik ang iyang abilidad sa pagpakigsulti sa sunod nga adlaw," miingon si Leigh Hochberg, MD, direktor sa sentro alang sa neurotechnology ug neurorehabilitation sa Massachusetts General Hospital (MGH).Pinaagi sa paggamit sa brain computer interface (BCI) ug artificial intelligence, mahimo natong ma-activate ang mga nerves nga may kalabutan sa paglihok sa kamot, ug kinahanglan natong mahimo ang pasyente nga makigkomunikar sa uban labing menos lima ka beses sa tibuok nga kalihokan, sama sa paggamit sa mga teknolohiya sa komunikasyon sama sa sama sa mga tablet computer o mga mobile phone."
Ang interface sa kompyuter sa utok mahimong makapauswag pag-ayo sa kalidad sa kinabuhi sa mga pasyente nga adunay amyotrophic lateral sclerosis (ALS), stroke o atresia syndrome, ingon man mga pasyente nga 500000 nga adunay kadaot sa spinal cord sa tibuuk kalibutan matag tuig.
2. Pagpalambo sa sunod nga henerasyon sa mga himan sa radiation
Ang mga hulagway sa radyasyon nga nakuha pinaagi sa magnetic resonance imaging (MRI), CT scanner, ug X-ray naghatag ug dili-invasive nga visibility sa sulod sa lawas sa tawo.Bisan pa, daghang mga pamaagi sa pagdayagnos nagsalig gihapon sa mga sample sa pisikal nga tisyu nga nakuha pinaagi sa biopsy, nga adunay peligro sa impeksyon.
Gitagna sa mga eksperto nga sa pipila ka mga kaso, ang artificial intelligence makahimo sa sunod nga henerasyon sa mga himan sa Radiology nga tukma ug detalyado nga igo aron mapulihan ang panginahanglan alang sa buhi nga mga sample sa tisyu.
Si Alexandra golby, MD, direktor sa image-guided neurosurgery sa Brigham women's Hospital (BWh), miingon, "gusto namong dad-on ang diagnostic imaging team uban sa mga surgeon o interventional radiologist ug pathologist, apan kini usa ka dako nga hagit alang sa lain-laing mga team aron makab-ot ang kooperasyon. ug pagkamakanunayon sa mga tumong. Kung gusto namo ang radiology nga maghatag sa impormasyon nga anaa karon gikan sa mga sample sa tisyu, nan kinahanglan nga makab-ot namo ang suod kaayo nga mga sumbanan aron mahibal-an ang sukaranang mga kamatuoran sa bisan unsang gihatag nga pixel.
Ang kalamposan niini nga proseso makapahimo sa mga clinician nga mas tukma nga masabtan ang kinatibuk-ang pasundayag sa tumor, kay sa paghimog mga desisyon sa pagtambal base sa gamay nga bahin sa mga kinaiya sa malignant nga tumor.
Ang AI mahimo usab nga mas maayo nga mahibal-an ang invasiveness sa kanser, ug mas tukma nga mahibal-an ang target sa pagtambal.Dugang pa, ang artificial intelligence nagtabang sa pagkaamgo sa "virtual biopsy" ug pagpalambo sa kabag-ohan sa natad sa Radiology, nga gipasalig sa paggamit sa mga algorithm nga nakabase sa imahe aron mailhan ang phenotypic ug genetic nga mga kinaiya sa mga tumor.
3. Pagpalapad sa serbisyong medikal sa mga lugar nga kulang sa serbisyo o nag-uswag
Ang kakulang sa nabansay nga mga tighatag sa pag-atiman sa kahimsog sa mga nag-uswag nga mga nasud, lakip ang mga technician sa ultrasound ug mga radiologist, makapakunhod pag-ayo sa mga kahigayonan sa paggamit sa mga serbisyong medikal aron maluwas ang kinabuhi sa mga pasyente.
Gipunting sa miting nga adunay daghang mga radiologist nga nagtrabaho sa unom ka mga ospital sa Boston nga adunay bantog nga Longwood Avenue kaysa sa tanan nga mga ospital sa West Africa.
Ang artificial intelligence makatabang sa pagpagaan sa epekto sa usa ka kritikal nga kakulang sa mga clinician pinaagi sa pagkuha sa pipila sa mga diagnostic nga responsibilidad nga kasagarang gi-assign sa mga tawo.
Pananglitan, ang usa ka AI imaging tool mahimong mogamit sa chest X-ray aron masusi ang mga sintomas sa tuberculosis, kasagaran nga parehas ang katukma sa usa ka doktor.Kini nga bahin mahimong ma-deploy pinaagi sa usa ka aplikasyon alang sa mga tighatag sa mga lugar nga kabus nga kapanguhaan, nga makunhuran ang panginahanglan alang sa mga eksperyensiyado nga diagnostic radiologist.
"Kini nga teknolohiya adunay dako nga potensyal sa pagpalambo sa healthcare," miingon si Dr. jayashree kalpathy Cramer, assistant neuroscience ug associate professor sa Radiology sa Massachusetts General Hospital (MGH)
Bisan pa, ang mga nag-develop sa algorithm sa AI kinahanglan nga mabinantayon nga ikonsiderar ang kamatuoran nga ang mga tawo nga lainlain ang nasyonalidad o rehiyon mahimo’g adunay talagsaon nga mga hinungdan sa pisyolohikal ug kalikopan, nga makaapekto sa paghimo sa sakit.
"Pananglitan, ang populasyon nga naapektuhan sa sakit sa India mahimong lahi kaayo kaysa sa Estados Unidos," ingon niya.Kung among gipalambo kini nga mga algorithm, hinungdanon kaayo nga masiguro nga ang datos nagrepresentar sa pagpakita sa sakit ug ang pagkalainlain sa populasyon.Dili lamang kita makahimo og mga algorithm base sa usa ka populasyon, apan naglaum usab nga kini makahimo sa usa ka papel sa ubang mga populasyon."
4. Bawasan ang paggamit sa palas-anon sa electronic health records
Ang rekord sa kahimsog sa elektroniko (iya) adunay hinungdanon nga papel sa digital nga pagbiyahe sa industriya sa pag-atiman sa kahimsog, apan kini nga pagbag-o nagdala daghang mga problema nga may kalabotan sa sobra nga pag-ila sa panghunahuna, walay katapusan nga mga dokumento ug kakapoy sa tiggamit.
Ang electronic health record (iyang) developers naggamit na karon ug artificial intelligence sa paghimo og mas intuitive nga interface ug pag-automate sa mga rutina nga nagkinahanglan og daghang oras sa user.
Si Dr. Adam Landman, vice president ug chief information officer sa Brigham health, miingon nga ang mga tiggamit mogahin sa kadaghanan sa ilang oras sa tulo ka buluhaton: clinical documentation, order entry, ug paghan-ay sa ilang mga inbox.Ang pag-ila sa sinultihan ug pagdiktar makatabang sa pagpauswag sa pagproseso sa klinikal nga dokumento, apan ang mga himan sa pagproseso sa natural nga pinulongan (NLP) mahimong dili igo.
"Sa akong hunahuna kinahanglan nga mahimong mas maisugon ug ikonsiderar ang pipila ka mga pagbag-o, sama sa paggamit sa pagrekord sa video alang sa klinikal nga pagtambal, sama sa mga pulis nga nagsul-ob og mga camera," ingon ni Landman.Ang artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina mahimong magamit sa pag-index niini nga mga video alang sa umaabot nga pagkuha.Sama ni Siri ug Alexa, nga naggamit sa mga katabang sa artipisyal nga paniktik sa balay, ang mga virtual nga katabang dad-on sa kilid sa higdaanan sa mga pasyente sa umaabot, nga gitugotan ang mga clinician nga mogamit sa naka-embed nga paniktik aron makasulod sa mga mando sa medikal."
Makatabang usab ang AI sa pagdumala sa naandan nga mga hangyo gikan sa mga inbox, sama sa mga suplemento sa tambal ug pagpahibalo sa mga resulta.Mahimo usab nga makatabang ang pag-una sa mga buluhaton nga nanginahanglan gyud sa atensyon sa mga clinician, nga mas dali alang sa mga pasyente nga maproseso ang ilang mga lista nga buhaton, dugang ni Landman.
5. Risgo sa resistensya sa antibiotiko
Ang resistensya sa antibiotiko usa ka nagkadako nga hulga sa mga tawo, tungod kay ang sobra nga paggamit sa kini nga hinungdanon nga mga tambal mahimong mosangput sa ebolusyon sa superbacteria nga dili na motubag sa pagtambal.Ang daghang bakterya nga resistensya sa tambal mahimong hinungdan sa grabe nga kadaot sa palibot sa ospital, nga nagpatay sa libu-libo nga mga pasyente matag tuig.Ang Clostridium difficile lamang nagkantidad ug mga $5 bilyon kada tuig sa sistema sa pag-atiman sa panglawas sa US ug maoy hinungdan sa kapin sa 30000 ka kamatayon.
Ang datos sa EHR makatabang sa pag-ila sa mga pattern sa impeksyon ug pagpasiugda sa risgo sa dili pa magsugod ang pasyente sa pagpakita sa mga sintomas.Ang paggamit sa pagkat-on sa makina ug mga himan sa artipisyal nga paniktik aron mamaneho kini nga mga pag-analisar mahimo’g mapauswag ang ilang katukma ug makahimo og mas paspas ug mas tukma nga mga alerto alang sa mga tighatag sa pag-atiman sa kahimsog.
"Ang mga himan sa artipisyal nga paniktik makatagbo sa mga gilauman alang sa pagpugong sa impeksyon ug pagsukol sa antibiotic," miingon si Dr. Erica Shenoy, deputy director sa pagkontrol sa impeksyon sa Massachusetts General Hospital (MGH).Kung dili, nan ang tanan mapakyas.Tungod kay ang mga ospital adunay daghang mga datos sa EHR, kung dili nila hingpit nga magamit kini, kung dili sila maghimo mga industriya nga mas maalamon ug mas paspas sa disenyo sa pagsulay sa klinikal, ug kung wala sila mogamit mga EHR nga nagmugna niini nga mga datos, mag-atubang sila og kapakyasan."
6.Paghimo og mas tukma nga pagtuki alang sa pathological nga mga hulagway
Si Dr. Jeffrey golden, pangulo sa departamento sa patolohiya sa Brigham women's Hospital (BWh) ug propesor sa patolohiya sa HMS, miingon nga ang mga pathologist naghatag og usa sa pinaka importante nga tinubdan sa diagnostic data alang sa tibuok nga mga medical service providers.
"70% sa mga desisyon sa pag-atiman sa panglawas gibase sa mga resulta sa patolohiya, ug tali sa 70% ug 75% sa tanan nga datos sa EHR gikan sa mga resulta sa pathological," ingon niya.Ug kon mas tukma ang mga resulta, mas dali ang hustong pagdayagnos himoon.Kini ang katuyoan nga adunay higayon nga makab-ot ang digital pathology ug artificial intelligence."
Ang lawom nga pagtuki sa lebel sa pixel sa dagkong digital nga mga imahen makapahimo sa mga doktor sa pag-ila sa maliputon nga mga kalainan nga mahimong makalikay sa mga mata sa tawo.
"Niabot na kami sa punto nga mas maayo namong masusi kung paspas ba o hinay ang pag-uswag sa kanser, ug kung giunsa pagbag-o ang pagtambal sa mga pasyente base sa mga algorithm kaysa sa mga yugto sa klinika o histopathological grading," ingon ni Golden.Kini mahimong usa ka dako nga lakang sa unahan."
Siya midugang, "Ang AI mahimo usab nga makapauswag sa pagka-produktibo pinaagi sa pag-ila sa mga bahin sa interes sa mga slide sa dili pa ang mga clinician magsusi sa datos. ang kaepektibo sa paggamit sa mga pathologist ug gipataas ang kantidad sa ilang pagtuon sa matag kaso.
Pagdala og salabutan sa mga medikal nga himan ug mga makina
Ang mga smart device nag-ilog sa mga consumer environment ug naghatag og mga device gikan sa real-time nga video sulod sa refrigerator ngadto sa mga sakyanan nga makamatikod sa pagkabalda sa drayber.
Sa usa ka medikal nga palibot, ang mga intelihente nga aparato hinungdanon sa pag-monitor sa mga pasyente sa mga ICU ug bisan diin.Ang paggamit sa artipisyal nga paniktik aron mapalambo ang abilidad sa pag-ila sa pagkadaot sa kondisyon, sama sa pagpakita nga ang sepsis nag-uswag, o ang panglantaw sa mga komplikasyon makapauswag pag-ayo sa mga resulta ug makapamenos sa gasto sa pagtambal.
"Kung naghisgot kami bahin sa paghiusa sa lainlaing mga datos sa tibuuk nga sistema sa pag-atiman sa kahimsog, kinahanglan namon nga i-integrate ug alerto ang mga doktor sa ICU nga mangilabot sa labing sayo nga mahimo, ug nga ang pagtipon sa kini nga mga datos dili maayo nga butang nga mahimo sa mga doktor sa tawo," ingon ni mark Michalski , executive director sa clinical data Science Center sa BWh.Ang pagsal-ot sa mga intelihente nga algorithm sa kini nga mga aparato makapakunhod sa kabug-at sa panghunahuna sa mga doktor ug masiguro nga ang mga pasyente matambalan dayon kutob sa mahimo."
8.pagpasiugda sa immunotherapy alang sa pagtambal sa kanser
Ang immunotherapy usa sa labing maayong paagi sa pagtambal sa kanser.Pinaagi sa paggamit sa kaugalingong immune system sa lawas sa pag-atake sa malignant nga mga tumor, ang mga pasyente mahimong makabuntog sa gahi nga mga tumor.Bisan pa, pipila ra nga mga pasyente ang nagtubag sa karon nga regimen sa immunotherapy, ug ang mga oncologist wala gihapon usa ka tukma ug kasaligan nga pamaagi aron mahibal-an kung kinsa nga mga pasyente ang makabenepisyo gikan sa regimen.
Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina ug ang ilang abilidad sa pag-synthesize sa labi ka komplikado nga mga set sa datos mahimo’g makapatin-aw sa talagsaon nga komposisyon sa gene sa mga indibidwal ug maghatag bag-ong kapilian alang sa gipunting nga terapiya.
"Karong bag-o, ang labing kulbahinam nga kalamboan mao ang checkpoint inhibitors, nga nagbabag sa mga protina nga gihimo sa pipila ka immune cells," mipasabut si Dr. long Le, direktor sa computational pathology ug teknolohiya development sa Massachusetts General Hospital (MGH) comprehensive diagnostic center.Pero wala gihapon ta kasabot sa tanang problema, nga komplikado kaayo.Kinahanglan gyud namon ang dugang nga datos sa pasyente.Kini nga mga pagtambal medyo bag-o, mao nga dili daghang mga pasyente ang tinuod nga nagdala niini.Busa, bisan kung kinahanglan naton nga i-integrate ang mga datos sa sulod sa usa ka organisasyon o sa daghang mga organisasyon, kini usa ka hinungdan nga hinungdan sa pagdugang sa gidaghanon sa mga pasyente aron mamaneho ang proseso sa pagmodelo."
9. Himua ang mga rekord sa kahimsog sa elektronik nga mahimong kasaligan nga mga tigtagna sa peligro
Ang rekord sa kahimsog sa elektroniko (iya) usa ka bahandi sa datos sa pasyente, apan kini usa ka kanunay nga hagit alang sa mga taghatag ug mga developer sa pagkuha ug pag-analisar sa daghang kasayuran sa tukma, tukma sa panahon ug kasaligan nga paagi.
Ang kalidad sa datos ug mga problema sa integridad, inubanan sa pagkalibog sa format sa datos, structured ug unstructured input ug dili kompleto nga mga rekord, nagpalisud sa mga tawo sa tukmang pagsabot kon unsaon paghimo sa makahuluganon nga stratification sa risgo, predictive analysis ug clinical decision support.
Si Dr. Ziad OBERMEYER, assistant professor sa emergency medicine sa Brigham women's Hospital (BWh) ug assistant professor sa Harvard Medical School (HMS), miingon, "adunay pipila ka lisud nga trabaho nga buhaton aron mahiusa ang datos ngadto sa usa ka dapit. Apan ang laing problema mao ang pagsabut unsa ang makuha sa mga tawo kung ilang gitagna ang usa ka sakit sa rekord sa kahimsog sa elektroniko (iya). Mahimong makadungog ang mga tawo nga ang mga algorithm sa artificial intelligence makatagna sa depresyon o stroke, apan nahibal-an nila nga gitagna gyud nila ang pagtaas sa gasto sa stroke. Lahi kaayo kini sa stroke sa iyang kaugalingon."
Nagpadayon siya, "ang pagsalig sa mga resulta sa MRI daw naghatag og mas espesipikong set sa datos. Apan karon kinahanglan natong hunahunaon kung kinsa ang maka-afford sa MRI? Busa ang katapusang panagna dili ang gipaabot nga resulta. "
Ang pag-analisa sa NMR nakahimo og daghang malampuson nga pag-iskor sa peligro ug mga himan sa stratification, labi na kung ang mga tigdukiduki naggamit mga lawom nga pamaagi sa pagkat-on aron mahibal-an ang mga bag-ong koneksyon tali sa daw wala’y kalabutan nga mga set sa datos.
Bisan pa, ang OBERMEYER nagtuo nga ang pagsiguro nga kini nga mga algorithm dili makaila sa mga pagpihig nga gitago sa datos hinungdanon alang sa pagdeploy sa mga himan nga tinuud nga makapauswag sa pag-atiman sa klinika.
"Ang pinakadako nga hagit mao ang pagsiguro nga nahibal-an namon kung unsa ang among gitagna sa wala pa kami magsugod sa pag-abli sa itom nga kahon ug tan-awon kung giunsa ang pagtagna," ingon niya.
10. Pag-monitor sa kahimtang sa kahimsog pinaagi sa mga gamit nga magamit ug personal nga mga aparato
Hapit tanan nga mga konsumedor mahimo na karon nga mogamit mga sensor aron makolekta ang datos bahin sa kantidad sa kahimsog.Gikan sa mga smartphone nga adunay step tracker hangtod sa masul-ob nga mga aparato nga nagsubay sa rate sa kasingkasing sa tibuok adlaw, mas daghang datos nga may kalabotan sa kahimsog ang mahimong mabuhat bisan unsang orasa.
Ang pagkolekta ug pag-analisar niini nga mga datos ug pagdugang sa impormasyon nga gihatag sa mga pasyente pinaagi sa mga aplikasyon ug uban pang mga himan sa pag-monitor sa balay makahatag og usa ka talagsaon nga panglantaw alang sa indibidwal ug panglawas sa katawhan.
Ang AI adunay hinungdanon nga papel sa pagkuha sa mga aksyon nga panabut gikan niining dako ug lainlain nga database.
Apan si Dr. Omar arnout, usa ka neurosurgeon sa Brigham women's Hospital (BWh), CO director sa sentro alang sa computational neuroscience nga mga resulta, miingon nga mahimo’g magkinahanglan og dugang nga trabaho aron matabangan ang mga pasyente nga mopahiangay sa kini nga suod, nagpadayon nga datos sa pag-monitor.
"Kami kaniadto medyo gawasnon sa pagproseso sa digital data," ingon niya.Apan samtang ang mga pagtagas sa datos nahitabo sa Cambridge analytics ug Facebook, ang mga tawo mahimong labi ug labi nga mabinantayon kung kinsa ang ipaambit kung unsang datos ang ilang gipaambit."
Ang mga pasyente lagmit nga mosalig sa ilang mga doktor labaw pa sa dagkong mga kompanya sama sa Facebook, dugang niya, nga makatabang sa pagpagaan sa kahasol sa paghatag og datos alang sa dagkong mga programa sa panukiduki.
"Kini lagmit nga ang masul-ob nga datos adunay usa ka hinungdanon nga epekto tungod kay ang atensyon sa mga tawo aksidente kaayo ug ang mga datos nga nakolekta grabe kaayo," ingon ni arnout.Pinaagi sa padayon nga pagkolekta sa granular nga datos, ang datos mas lagmit nga makatabang sa mga doktor nga mas maayo nga pag-atiman sa mga pasyente."
11. himoa ang mga smart phone nga usa ka gamhanan nga himan sa diagnostic
Nagtuo ang mga eksperto nga ang mga hulagway nga nakuha gikan sa mga smart phone ug uban pang mga kahinguhaan sa lebel sa mga konsumidor mahimong usa ka importante nga suplemento sa klinikal nga kalidad nga imaging, ilabi na sa mga lugar nga kulang sa serbisyo o nag-uswag nga mga nasud, pinaagi sa pagpadayon sa paggamit sa gamhanan nga mga gimbuhaton sa mga portable device.
Ang kalidad sa mobile camera nag-uswag matag tuig, ug kini makamugna og mga hulagway nga magamit alang sa AI algorithm analysis.Ang dermatology ug ophthalmology maoy unang mga benepisyaryo niini nga uso.
Ang mga tigdukiduki sa Britanya nakahimo pa gani og usa ka himan sa pag-ila sa mga sakit sa pag-uswag pinaagi sa pag-analisar sa mga hulagway sa mga nawong sa mga bata.Makita sa algorithm ang mga discrete nga bahin, sama sa linya sa mandible sa mga bata, posisyon sa mga mata ug ilong, ug uban pang mga kinaiya nga mahimong magpakita sa mga abnormalidad sa nawong.Sa pagkakaron, ang himan mahimong motakdo sa komon nga mga hulagway nga adunay labaw pa sa 90 ka mga sakit aron paghatag og suporta sa klinikal nga desisyon.
Si Dr Hadi shafiee, direktor sa micro / nano nga tambal ug digital health laboratory sa Brigham women's Hospital (BWh), miingon: "kadaghanan sa mga tawo nasangkapan sa gamhanan nga mga mobile phone nga adunay daghang lain-laing mga sensor nga gitukod. Kini usa ka maayong oportunidad alang kanamo. Hapit tanan Ang mga magdudula sa industriya nagsugod sa paghimo sa software ug hardware sa Ai sa ilang mga aparato. Dili kini sulagma. Sa atong digital nga kalibutan, kapin sa 2.5 milyon nga terabytes nga datos ang namugna matag adlaw. Sa natad sa mga mobile phone, ang mga tiggama nagtuo nga magamit nila kini. datos alang sa artificial intelligence aron makahatag og mas personal, mas paspas ug mas intelihente nga mga serbisyo."
Ang paggamit sa mga smart phone aron mangolekta og mga hulagway sa mga mata sa mga pasyente, mga samad sa panit, mga samad, mga impeksyon, mga tambal o uban pang mga hilisgutan mahimong makatabang sa pagsulbad sa kakulang sa mga eksperto sa mga lugar nga kulang sa serbisyo, samtang gipakunhod ang oras sa pag-diagnose sa pipila ka mga reklamo.
"Tingali adunay pipila ka dagkong mga panghitabo sa umaabot, ug mahimo natong pahimuslan kini nga oportunidad aron masulbad ang pipila ka importante nga mga problema sa pagdumala sa sakit sa punto sa pag-atiman," miingon si shafiee
12. Pagbag-o sa klinikal nga paghimog desisyon gamit ang AI sa kilid sa higdaanan
Samtang ang industriya sa pag-atiman sa kahimsog milingi sa mga serbisyo nga gibase sa bayad, nagkalayo kini sa passive nga pag-atiman sa kahimsog.Ang pagpugong sa wala pa ang laygay nga sakit, mga panghitabo sa mahait nga sakit ug ang kalit nga pagkadaot mao ang katuyoan sa matag tighatag, ug ang istruktura sa bayad sa katapusan nagtugot kanila sa paghimo sa mga proseso nga makab-ot ang aktibo ug matagna nga interbensyon.
Ang artificial intelligence maghatag ug daghang mga batakang teknolohiya alang niini nga ebolusyon, pinaagi sa pagsuporta sa predictive analysis ug clinical decision support tools, aron masulbad ang mga problema sa dili pa ang mga providers makaamgo sa panginahanglan nga molihok.Ang artificial intelligence makahatag og sayo nga pasidaan alang sa epilepsy o sepsis, nga kasagaran nagkinahanglan og lawom nga pagtuki sa komplikado kaayo nga mga set sa datos.
Si Brandon Westover, MD, direktor sa clinical data sa Massachusetts General Hospital (MGH), miingon nga ang pagkat-on sa makina makatabang usab sa pagsuporta sa padayon nga paghatag sa pag-atiman sa mga pasyente nga adunay sakit nga kritikal, sama niadtong na-coma human sa pag-aresto sa kasingkasing.
Gipasabot niya nga ubos sa normal nga mga kahimtang, kinahanglang susihon sa mga doktor ang datos sa EEG niining mga pasyente.Kini nga proseso nag-usik sa panahon ug suhetibo, ug ang mga resulta mahimong magkalainlain sa mga kahanas ug kasinatian sa mga clinician.
Siya miingon, "Niining mga pasyente, ang uso mahimong hinay.Usahay kung gusto sa mga doktor nga tan-awon kung adunay usa nga nagpaayo, mahimo nila tan-awon ang datos nga gimonitor kausa matag 10 segundos.Bisan pa, aron makita kung kini nausab gikan sa 10 segundos nga datos nga nakolekta sa 24 nga oras sama sa pagtan-aw kung ang buhok mitubo sa kasamtangan.Bisan pa, kung gigamit ang mga algorithm sa artipisyal nga paniktik ug daghang mga datos gikan sa daghang mga pasyente, mas sayon ang pagpares sa kung unsa ang nakita sa mga tawo nga adunay dugay nga mga sumbanan, ug ang pipila nga maliputon nga mga pag-uswag mahimong makit-an, nga makaapekto sa paghimog desisyon sa mga doktor sa pag-atiman. ."
Ang paggamit sa teknolohiya sa artipisyal nga paniktik alang sa suporta sa klinikal nga desisyon, pagmarka sa peligro ug sayo nga pasidaan usa sa labing gisaad nga mga lugar sa pag-uswag niining rebolusyonaryong pamaagi sa pagtuki sa datos.
Pinaagi sa paghatag gahum alang sa usa ka bag-ong henerasyon sa mga himan ug sistema, mas masabtan sa mga clinician ang mga nuances sa sakit, mas epektibo nga mahatagan ang mga serbisyo sa pag-atiman, ug masulbad ang mga problema nga abante.Ang artipisyal nga paniktik mag-agda sa usa ka bag-ong panahon sa pagpauswag sa kalidad sa klinikal nga pagtambal, ug maghimo makapahinam nga mga kalampusan sa pag-atiman sa pasyente.
Oras sa pag-post: Ago-06-2021
