Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη φέρνει μια σιωπηλή επανάσταση στον τομέα της υγείας στην Ευρώπη

0
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη φέρνει μια σιωπηλή επανάσταση στον τομέα της υγείας στην Ευρώπη

Οι επενδύσεις τεχνητής νοημοσύνης του Rajat Khare εγκαινιάζουν την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, η οποία έχει τη δυνατότητα να εισαγάγει νέα τεχνολογία σε νοσοκομεία σε όλη την Ευρώπη

Το μέγεθος της αγοράς της Ευρωπαϊκής Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) για την υγειονομική περίθαλψη ξεπέρασε τα 700 εκατομμύρια δολάρια το 2020 και αναμένεται να σημειώσει ρυθμό ανάπτυξης 43,9% από το 2021 έως το 2027. Η νέα τεχνολογία στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης δεν πρόκειται να οδηγήσει σε μια επανάσταση στην υγειονομική περίθαλψη, η οποία θα βοηθήσουν στην εισαγωγή της νέας τεχνολογίας στα νοσοκομεία σε ένα ευρύ φάσμα χωρών. Ενώ έχουν υπάρξει πολλοί ορισμοί της τεχνητής νοημοσύνης (AI) τις τελευταίες δεκαετίες, Rajat Khare Ο βετεράνος επενδυτής τεχνητής νοημοσύνης ορίζει την τεχνητή νοημοσύνη ως «Η κατασκευή ιδιαίτερα ευφυών προγραμμάτων υπολογιστών είναι το αντικείμενο αυτής της επιστήμης. Αν και σχετίζεται με τη σχετική εργασία της χρήσης της τεχνολογίας για την κατανόηση της ανθρώπινης νοημοσύνης, η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα πρέπει να περιορίζεται σε τεχνικές που μπορούν να παρατηρηθούν βιολογικά

Ωστόσο, δεκαετίες πριν από αυτόν τον ορισμό, η γέννηση της συνομιλίας τεχνητής νοημοσύνης υποδηλώθηκε από τη θεμελιώδη εργασία του Alan Turing σχετικά με τα υπολογιστικά μηχανήματα και τη νοημοσύνη που δημοσιεύθηκε το 1950. Σε αυτό το έγγραφο, ο Turing που συχνά αναφέρεται ως ο «πατέρας της επιστήμης των υπολογιστών» προσφέρει μια τεστ, γνωστό πλέον ως «Turing Test», όπου ένας ανθρώπινος ανακριτής θα προσπαθούσε να διακρίνει μεταξύ ενός υπολογιστή και μιας ανθρώπινης απάντησης κειμένου. Ενώ αυτό το τεστ έχει υποβληθεί σε μεγάλο έλεγχο από τη δημοσίευσή του, παραμένει ένα σημαντικό μέρος της ιστορίας της τεχνητής νοημοσύνης καθώς και μια συνεχής ανατροπή που συμβαίνει στον ιατρικό κόσμο σχετικά με τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης.

Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης είναι ποικίλες και ποικίλλουν από τομέα σε τομέα. Αναγνώριση ομιλίας, Εξυπηρέτηση πελατών, Όραμα υπολογιστή, Μηχανές συστάσεων, Αυτοματοποιημένη διαπραγμάτευση μετοχών, υγειονομική περίθαλψη, έρευνα γονιδιώματος, διαχείριση εμπορευμάτων και ανάπτυξη υποστήριξης υλικοτεχνικής υποστήριξης. το εύρος της τεχνητής νοημοσύνης εκτείνεται σε μυριάδες τομείς.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια αρένα που, στην πιο βασική της μορφή, συνδυάζει την επιστήμη των υπολογιστών και σημαντικά σύνολα δεδομένων για να διευκολύνει την επίλυση προβλημάτων. Περιλαμβάνει τους κλάδους της τεχνητής νοημοσύνης γνωστούς ως βαθιά μάθηση και μηχανική μάθηση, οι οποίοι συνήθως αντιμετωπίζονται μαζί. Εκεί Αυτά τα πεδία χρησιμοποιούν αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία έμπειρων συστημάτων που κάνουν προβλέψεις ή κατηγοριοποιούν πληροφορίες με βάση τα εισερχόμενα δεδομένα. Αυτό θα είναι το κλειδί για τη δημιουργία μιας ιατρικής βάσης δεδομένων ασθενών σε όλες τις χώρες και για τη διασφάλιση ολιστικής και προληπτικής υγειονομικής περίθαλψης τους επόμενους χρόνους.

Rajat Khare’s Οι επενδύσεις τεχνητής νοημοσύνης ήταν πολύ διορατικές στην προσέγγιση και έχουν τη δυνατότητα να αποτελέσουν καταλύτη για ακόμη περισσότερες επενδύσεις σε αυτόν τον τομέα. Επενδύσεις σε startups όπως 24 Αισθ, Scewoκαι Ορογένεση είναι εμπνευσμένα και καθοδηγητικά. 24 Αισθ είναι μια startup που παρέχει λύσεις για λεπτομερή ανάλυση καρδιακών παλμών, Rajat Khare Scewo είναι μια εταιρεία που κατασκευάζει ιατρικές καρέκλες για να ανεβαίνουν οι ασθενείς τις σκάλες, και Ορογένεση παρέχει Προηγμένη Θεραπεία Ασθενούς που είναι απαραίτητη για τους ασθενείς και απλοποιεί τη διαδικασία παροχής της.

Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη είναι ένας γενικός όρος που περιγράφει την εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) και άλλων γνωστικών τεχνολογιών σε ιατρικά περιβάλλοντα. Με την απλούστερη έννοια, η τεχνητή νοημοσύνη είναι όταν οι υπολογιστές και άλλες μηχανές μιμούνται την ανθρώπινη γνώση και είναι ικανοί να μαθαίνουν, να σκέφτονται και να λαμβάνουν αποφάσεις ή να αναλαμβάνουν ενέργειες. Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη, λοιπόν, είναι η χρήση μηχανών για την ανάλυση και δράση σε ιατρικά δεδομένα, συνήθως για την πρόβλεψη ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος.

Μια σημαντική τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη είναι η χρήση του ML και άλλων γνωστικών κλάδων για σκοπούς ιατρικής διάγνωσης. Χρησιμοποιώντας δεδομένα ασθενών και άλλες πληροφορίες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς και τους ιατρικούς παρόχους να παρέχουν πιο ακριβείς διαγνώσεις και σχέδια θεραπείας. Επίσης, η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη μπορεί να βοηθήσει να γίνει η υγειονομική περίθαλψη πιο προγνωστική και προληπτική, αναλύοντας μεγάλα δεδομένα για την ανάπτυξη βελτιωμένων συστάσεων προληπτικής φροντίδας για τους ασθενείς.

Η υγειονομική περίθαλψη είναι ένας από τους πιο κρίσιμους τομείς στο ευρύτερο τοπίο των μεγάλων δεδομένων λόγω του θεμελιώδους ρόλου της σε μια παραγωγική, ακμάζουσα κοινωνία. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να είναι θέμα ζωής και θανάτου. Η ιατρική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους γιατρούς, τους νοσηλευτές και άλλους εργαζόμενους στον τομέα της υγείας στην καθημερινή τους εργασία. Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη μπορεί να βελτιώσει την προληπτική φροντίδα και την ποιότητα ζωής, να παράγει ακριβέστερες διαγνώσεις και σχέδια θεραπείας και να οδηγήσει σε καλύτερα αποτελέσματα των ασθενών συνολικά. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να προβλέψει και να παρακολουθήσει την εξάπλωση μολυσματικών ασθενειών αναλύοντας δεδομένα από την κυβέρνηση, την υγειονομική περίθαλψη και άλλες πηγές. Ως αποτέλεσμα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στην παγκόσμια δημόσια υγεία ως εργαλείο για την καταπολέμηση επιδημιών και πανδημιών.

Rajat Khare Οι επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) αλλάζουν σταδιακά την ιατρική πρακτική. Με την πρόσφατη πρόοδο στην απόκτηση ψηφιοποιημένων δεδομένων, τη μηχανική μάθηση και την υπολογιστική υποδομή, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνονται σε τομείς που προηγουμένως θεωρούνταν ότι ήταν μόνο η επαρχία των ειδικών στον άνθρωπο. Η πολυπλοκότητα και η αύξηση των δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη σημαίνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) θα εφαρμόζεται όλο και περισσότερο στον τομέα. Αρκετοί τύποι τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται ήδη από πληρωτές και παρόχους περίθαλψης και εταιρείες βιοεπιστημών. Οι βασικές κατηγορίες εφαρμογών του Τεχνητή νοημοσύνη Rajat Khare Οι επενδύσεις περιλαμβάνουν συστάσεις διάγνωσης και θεραπείας, εμπλοκή και συμμόρφωση με τους ασθενείς και διοικητικές δραστηριότητες. Αν και υπάρχουν πολλές περιπτώσεις στις οποίες η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εκτελεί καθήκοντα υγειονομικής περίθαλψης εξίσου καλά ή καλύτερα από τους ανθρώπους, οι παράγοντες εφαρμογής θα αποτρέψουν την αυτοματοποίηση μεγάλης κλίμακας των θέσεων εργασίας των επαγγελματιών υγείας για μεγάλο χρονικό διάστημα.

Οι πάροχοι και τα νοσοκομεία χρησιμοποιούν συχνά την κλινική τους εμπειρία για να αναπτύξουν ένα σχέδιο περίθαλψης που γνωρίζουν ότι θα βελτιώσει την υγεία ενός χρόνιου ή οξέα ασθενή. Ωστόσο, αυτό συχνά δεν έχει σημασία εάν ο ασθενής αποτυγχάνει να κάνει την απαραίτητη προσαρμογή συμπεριφοράς, π.χ. απώλεια βάρους, προγραμματισμός μιας επίσκεψης παρακολούθησης, συμπλήρωση συνταγών ή συμμόρφωση με ένα σχέδιο θεραπείας. Η μη συμμόρφωση – όταν ένας ασθενής δεν ακολουθεί μια πορεία θεραπείας ή δεν παίρνει τα συνταγογραφούμενα φάρμακα όπως συνιστάται – είναι ένα σημαντικό πρόβλημα.

Έχει δοθεί ιδιαίτερη προσοχή στην ανησυχία ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα οδηγήσει στην αυτοματοποίηση των θέσεων εργασίας και στην ουσιαστική μετατόπιση του εργατικού δυναμικού. Από όσο γνωρίζουμε μέχρι στιγμής, δεν έχουν καταργηθεί θέσεις εργασίας από την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη. Η περιορισμένη εισβολή της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο μέχρι στιγμής και η δυσκολία ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στις κλινικές ροές εργασιών και στα συστήματα EHR, ευθύνονται κάπως για την έλλειψη επιπτώσεων στην εργασία. Φαίνεται πιθανό ότι οι εργασίες στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης που είναι πιο πιθανό να αυτοματοποιηθούν θα είναι αυτές που αφορούν την ψηφιακή πληροφορία, την ακτινολογία και την παθολογία, για παράδειγμα, παρά εκείνες με άμεση επαφή με τον ασθενή.

Η νέα τεχνολογία στην υγειονομική περίθαλψη, όπως η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη, θα οδηγήσει στην υιοθέτηση νέας τεχνολογίας στα νοσοκομεία, η οποία με τη σειρά της θα βοηθήσει όλους τους ενδιαφερόμενους φορείς στο οικοσύστημα υγείας στην Ευρώπη. Αυτές οι νέες εξελίξεις θα πρέπει να είναι ευπρόσδεκτες από όλους, δεδομένου ότι τα πλεονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης υπερτερούν κατά πολύ των τυχόν μειονεκτημάτων που ενδέχεται να παρουσιαστούν στους επόμενους χρόνους.






Schreibe einen Kommentar