12 דרכים ל-AI להשפיע על תעשיית הבריאות

ככל שתעשיית הבריאות פונה לשירותים מבוססי עמלות, היא רחוקה יותר ויותר מהבריאות הפסיבית.מניעה לפני מחלה כרונית, אירועי מחלות חריפות והידרדרות פתאומית היא מטרתו של כל ספק, ומבנה הפיצויים מאפשר להם בסופו של דבר לפתח תהליכים שיכולים להשיג התערבות פעילה וחיזוי.
בינה מלאכותית תספק טכנולוגיות בסיסיות רבות להתפתחות זו, על ידי תמיכה בניתוח חזוי וכלי תמיכה בקליניות להחלטה, לפתור בעיות לפני שהספקים מבינים את הצורך לנקוט בפעולה.בינה מלאכותית יכולה לספק אזהרה מוקדמת על אפילפסיה או אלח דם, אשר בדרך כלל דורשת ניתוח מעמיק של מערכי נתונים מורכבים ביותר.
ברנדון ווסטובר, MD, מנהל נתונים קליניים בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH), אמר כי למידת מכונות יכולה לעזור גם לתמוך בהמשך מתן הטיפול בחולים אנושיים, כמו אלה שבתרדמת לאחר דום לב.
הוא הסביר כי בנסיבות רגילות, הרופאים צריכים לבדוק את נתוני ה- EEG של חולים אלה.תהליך זה הוא זמן רב וסובייקטיבי, והתוצאות עשויות להשתנות עם כישוריהם וניסיוןם של קלינאים.
הוא אמר "בחולים אלה המגמה עשויה להיות איטית.לפעמים כאשר הרופאים רוצים לראות אם מישהו מתאושש, הם עשויים להסתכל על פיקוח על נתונים אחת לעשר שניות.עם זאת, כדי לבדוק אם זה השתנה מ -10 שניות של נתונים שנאספו תוך 24 שעות זה כמו להסתכל אם השיער גדל בינתיים.עם זאת, אם משתמשים באלגוריתמים של בינה מלאכותית וכמויות גדולות של נתונים של מטופלים רבים, יהיה קל יותר להתאים למה שאנשים רואים עם דפוסים לטווח הארוך, וייתכן שימצאו שיפורים עדינים, מה שישפיע על קבלת ההחלטות של הרופאים בסיעוד ו"
השימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית לתמיכה בקריאה קלינית, ניקוד סיכונים והתראה מוקדמת הוא אחד מתחומי הפיתוח המבטיחים ביותר בשיטת ניתוח נתונים מהפכנית זו.
על ידי מתן כוח לדור חדש של כלים ומערכות, קלינאים יכולים להבין טוב יותר את הניואנסים של מחלה, לספק שירותי סיעוד בצורה יעילה יותר ולפתור בעיות מראש.בינה מלאכותית תביא לעידן חדש של שיפור איכות הטיפול הקליני, ותבצע פריצות דרך מרגשות בטיפול בחולים.