Vekirina Potansiyela AI-yê di Tenduristiyê de

Daneyên ji bo pratîka derman û gihandina lênihêrîna tenduristiyê bingehîn e. Heya van demên dawî, bijîjk û ​​pergalên tenduristiyê ji ber nebûna daneyên gihîştî û hesabkirî hatine sînordar kirin. Lêbelê, ev yek bi pergalên lênihêrîna tenduristî yên cîhanê re ku di veguherînên dîjîtal de derbas dibin diguhere.

Îro, lênihêrîna tenduristî ne tenê di xaçerêya lênihêrîna nexweş û zanistê de heye; ew li hevberdana herikên daneya berfereh û hesabên pêşkeftî radiweste. Ev metamorfoza dîjîtal rê li ber gihîştina agahdarî ya nedîtî vedike, rê dide bijîjk û ​​nexweşan ku ji berê bêtir biryarên agahdar bistînin. Zehmetiya hunerî (AI) soz dide ku wekî katalîzator tevbigere, bi potansiyelî kapasîteyên me yên di teşhîs û dermankirinê de zêde bike û di heman demê de bandoriya operasyonên lênihêrîna tenduristiyê zêde bike.

Di vê beşê de, em ê li cîhana piralî ya daneyên tenduristî û xebitandinê bigerin, ronahiyê bidin ka AI çawa amade ye ku paradîgmayên lênihêrîna tenduristiyê ji nû ve şekil bike, û bi rexnegirî pirsgirêk û xetereyên AI-ê di lênihêrîna tenduristiyê de çareser bike. Digel ku soza AI-ê bi ronî dibiriqe, ew siya xetereyên ku divê bi hişyarî û xîret bêne rêve kirin derdixe holê.

Spectrum Daneyên Tenduristiyê

Radestkirina lênihêrîna tenduristî ya rojane cildên girseyî yên daneyê derdixe holê, ku beşek girîng ji wan nayê vekolandin. Ev dane deverek nenas a têgihiştinê temsîl dikir. Ji bo ku tiştan di perspektîfê de bihêlin, nexweşxaneya navîn hema hema hilberîne Salane 50 petabytes dane, agahdarî li ser nexweşan, nifûs, û pratîka bijîjkî vedihewîne. Ev perestgeha daneyê bi berfirehî dikare li du kategoriyên sereke were veqetandin: Daneyên tenduristiyê û daneyên operasyonê.

Daneyên Tenduristiyê

Di bingeha wê de, daneyên tenduristiyê hene ku ji bo parastin û zêdekirina başbûna nexweşan. Nimûneyên ji vê kategoriyê hene:

• Daneyên Tomara Bijîjkî ya Elektronîkî ya Avakirî (EMR): Van agahdariya bijîjkî ya krîtîk ên wekî nîşanên girîng, encamên laboratîf û dermanan temsîl dikin.
• Têbînîyên nesazkirî: Ev notên ku pêşkêşkerên lênihêrîna tenduristiyê çêdikin. Ew têkilî an prosedurên girîng ên klînîkî belge dikin. Ew ji bo çêkirina stratejiyên dermankirina kesane wekî çavkaniyek dewlemend a têgihîştinê xizmet dikin.
• Daneyên çavdêriya fîzyolojîk: Li cîhazên rast-dem-ê bifikirin ku ji elektrokardiogramên domdar bigire heya teknolojiya herî dawî ya pêlavê. Van amûran pisporên bi kapasîteyên çavdêriya domdar hêz dikin.

Ev navnîşa bêkêmasî mînakên girîng ên daneyên ku ji bo hêza biryara bijîjkî têne bikar anîn ronî dike.

Daneyên Operasyonên

Ji derveyî qada rasterast a tenduristiya nexweş a kesane, daneyên operasyonê mekanîzmaya radestkirina lênihêrîna tenduristiyê dişoxilîne. Hin ji van daneyan hene:

• Serjimariya Yekîneya Nexweşxaneyê: Pîvanek rast-demê ya dagirkirina nexweşan li seranserê beşên nexweşxaneyê û ji bo veqetandina çavkaniya nexweşxaneyê bingehîn e, nemaze di biryara belavkirina nivînan de.
• Bikaranîna Odeya Operasyonê: Ev karanîna odeyên xebitandinê dişopîne û di çêkirin û nûvekirina nexşeyên neştergeriyê de tê bikar anîn.
• Demên bendê klînîkê: Ev tedbîrên ku klînîkek çawa dixebite; analîzkirina van dikare destnîşan bike ka lênihêrîn bi lez û bez tê dayîn.

Dîsa, ev navnîş diyarker û ne temam e. Lê ev hemî mînakên awayên şopandina operasyonan in ji bo piştgirî û zêdekirina lênihêrîna nexweşan.

Berî ku em nîqaşa me ya daneyên operasyonê biqedînin, pêdivî ye ku em zanibin ku hemî dane dikarin operasyonan piştgirî bikin. Demjimêrên ji EMR mînakek klasîk a vê yekê ne. Dibe ku EMR gava ku nexşeyek vedibe an dema ku bikarhêner karên cihêreng wekî beşek ji lênihêrîna nexweşan dikin bişopînin; peywirên mîna vekolîna encamên laboratîfê an fermankirina dermanan dê hemî îşaretên demê bêne berhev kirin. Dema ku di asta klînîkê de têne berhev kirin, îşaretên demê xebata hemşîre û bijîjkan ji nû ve diafirînin. Wekî din, daneyên operasyonê dibe ku nezelal bin, lê carinan, hûn dikarin berhevkirina daneya desta derbas bikin ger hûn li pergalên teknolojiya pêvek ên ku piştgirî didin operasyonên lênihêrîna tenduristiyê bikolin. Mînak ev e ku hin hemşîre gazî pergalên ronahiyê dike dema hemşîre dikevin odeyên nexweşan û derdikevin.

Bikaranîna Potansiyela AI-ê

Tenduristiya nûjen ne tenê bi stetoskop û emeliyatan e; ew her ku diçe bi algorîtmayan û analîtîkên pêşdîtinê re têkildar dibe. Zêdekirina AI û fêrbûna makîneyê (ML) li lênihêrîna tenduristî dişibihe danasîna arîkarek ku dikare navgînên daneya berfireh bişopîne û qalibên veşartî derxe holê. Yekkirina AI / ML di karûbarên lênihêrîna tenduristiyê de dikare gelek aliyên cûda şoreş bike, ji veqetandina çavkaniyê bigire heya telemedicine û lênihêrîna pêşbînîkirî heya xweşbîniya zincîra peydakirinê.

Veqetandina çavkaniyê çêtir bikin

Amûrên herî bingehîn ên di AI / ML de ew in ku analîtîkên pêşbînker hêz dikin. Bi karanîna teknîkên mîna pêşbînkirina rêzikên demê, saziyên tenduristiyê dikarin hatina/daxwaza nexweşan pêşbîn bikin, ku wan bihêle ku çavkaniyan bi proaktîf eyar bikin. Ev tê vê wateyê ku plansazkirina karmendan hêsantir, hebûna biwext a çavkaniyên bingehîn, û ezmûnek nexweşek çêtir. Dibe ku ev di van çend deh salên borî de karanîna herî gelemperî ya AI-ê ye.

Herikîna nexweşan zêde kir

Modelên fêrbûna kûr ên ku li ser daneyên nexweşxaneya dîrokî hatine perwerde kirin dikarin li ser demjimêrên derxistina nexweşan û şêwazên herikandinê de têgihiştinên hêja peyda bikin. Ev karbidestiya nexweşxaneyê zêde dike û, digel teoriya rêzgirtinê û xweşbîniya rêvekirinê, dikare demên bendewariya nexweşan bi tundî kêm bike - dema ku hewce bike lênêrînê bide. Mînaka vê yekê karanîna fêrbûna makîneyê ye ku bi modela simulasyona bûyera veqetandî re tête hev kirin da ku karmend û xebata beşa acîl xweşbîn bike.

Pêşbîniyên Maintenance

Di lênihêrîna tenduristiyê de dema ketina amûrê dikare krîtîk be. Bi karanîna analîtîk û modelên lênihêrînê yên pêşbînîkirî, AI dikare ji bo alavên ji bo servîskirin an veguheztinê hişyarî û plansaz bike, dabînkirina lênihêrîna bênavber, bikêrhatî misoger dike. Gelek navendên bijîşkî yên akademîk li ser vê pirsgirêkê dixebitin. Mînakek berbiçav e Navenda fermandariyê ya Nexweşxaneya Johns Hopkins, ku teknîkên AI-yê pêşbînker ên GE Healthcare bikar tîne da ku karbidestiya karûbarên nexweşxaneyê baştir bike..

Operasyonên Telemedicine

Pandemîk nirxa telemedicînê destnîşan kir. Bi karanîna pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) û chatbots, AI dikare bi lez pirsên nexweşan biceribînin, wan berbi pisporê bijîjkî yê rast ve bi rê ve bibe, bi vî rengî şêwirdariyên virtual bikêrtir û nexweş-navendî dike.

Optimîzasyona Zincîra Pêşkêşkirinê

Kapasîteya AI ne tenê bi pêşbînkirina hewcedariyên nexweşan re sînordar e lê di heman demê de dikare ji bo pêşbînkirina hewcedariyên çavkaniyên nexweşxaneyê jî were bikar anîn. Algorîtma dikarin daxwaziya pêdiviyên cûrbecûr pêşbîn bikin, ji amûrên cerrahî bigire heya pêdiviyên rojane, dabîn bikin ku tu kêmasî bandor li lênihêrîna nexweşan nake. Amûrên hêsan jî dikarin di vî warî de cûdahiyek mezin çêbikin; Mînakî, di dema destpêkê de dema ku alavên parastinê yên kesane (PPE) kêm bûn, hesabkerek hêsan hate bikar anîn da ku alîkariya nexweşxaneyan bike ku daxwaza xwe ya PPE bi peydakirina berdest re hevseng bike.

Çavdêriya Jîngehê & Pêşveçûn

Pergalên AI-ê dikarin ji bo lênihêrîna hawîrdora lênihêrînê werin bikar anîn. Pergalên AI-ê yên ku bi senzoran ve hatine girêdan dikarin bi domdarî çavdêrî bikin û hawîrdorên nexweşxaneyê xweş bikin, û pê ewle bibin ku ew her gav ji bo başbûn û xweşbûna nexweş di rewşa çêtirîn de ne. Mînakek balkêş a vê yekê ye bikaranîna daneyên ronahiyê banga hemşîreyê ji bo ji nû ve sêwirana qata nexweşxaneyê û odeyên tê de.

Hişyariyên AI-ê di Tenduristiyê de

Dema ku yekbûna rast a AI / ML dikare potansiyelek mezin bigire, girîng e ku meriv bi baldarî bimeşe. Mîna her teknolojiyê, AI / ML xwedan qulik û potansiyela zirara ciddî ye. Berî ku em AI / ML bi biryarên krîtîk vebawer bikin, divê em bi rexnegirî binirxînin û sînorên potansiyel çareser bikin.

Biases Data

Pêşbîn û analîzên AI-ê tenê bi qasî daneyên ku ew li ser têne perwerde kirin baş in. Ger daneyên bingehîn pêşbaziyên civakê nîşan bide, AI dê bêhemdî wan bidomîne. Her çend hin kes argûman dikin ku ew girîng e ku meriv berhevokên danûstendinê yên bêalîdar bike jî, divê em zanibin ku hemî pergalên me dê hin alîgiran çêbikin û belav bikin. Ji ber vê yekê, pêdivî ye ku meriv teknîkên ku dikarin zirarên ku bi alîgiran re têkildar in destnîşan bikin û dûv re ji bo rastkirina van pirsgirêkan di pergala me de bixebitin. Yek ji awayên herî hêsan ên kirina vê yekê ev e ku meriv performansa pergalên AI-ê di warê binpopulasyonên cihêreng de binirxîne. Her gava ku pergalek AI-ê tê pêşve xistin, pêdivî ye ku ew were nirxandin da ku were dîtin ka ew performans an bandorek cûda li ser binkrûpên mirovan li ser bingeha nijad, zayend, rewşa sosyo-aborî, hwd.

Dengê daneyan

Di kakofoniya herikên daneya berfereh de, ji AI-ê re hêsan e ku ji ber deng veqete. Xalên daneya çewt an negirêdayî dikarin algorîtmayan bixapînin, û bibin sedema têgihîştinên xelet. Vana carinan wekî "kurt" têne binav kirin, û ew rastdariya modelên AI-ê kêm dikin ji ber ku ew taybetmendiyên negirêdayî tespît dikin. Xaça referans ji gelek çavkaniyên pêbawer û sepandina rêbazên paqijkirina daneya bihêz dikare rastbûna daneyê zêde bike.

xeletiya Mcnamara

Hêjmar maqûl û hejmarbar in lê her gav wêneya tevahî nagirin. Zêde-baweriya li ser daneyên pîvanbar dikare bibe sedema nehiştina aliyên girîng ên kalîte yên lênihêrîna tenduristiyê. Hêmana mirovî ya bijîjkî-empatî, têgihîştin, û çîrokên nexweş- nikare bi jimareyan were veqetandin.

Otomatîkî

Otomasyon karîgeriyê pêşkêşî dike, lê pêbaweriya kor a bi AI-ê, nemaze di warên krîtîk de, rêça karesatê ye. Pejirandina nêzîkatiyek qonax pêdivî ye: bi karên kêm-xemgîn dest pê bikin û bi baldarî mezin bibin. Wekî din, karên xeternak divê her gav çavdêriya mirovî, hevsengiya hêza AI-ê û dadbariya mirovî bikin. Di heman demê de pratîkek baş e ku meriv dema ku li ser peywirên bi xetereya bilind dixebitin di nav xwe de bihêlin da ku xeletî werin girtin û kêm kirin.

Pergalên Pêşveçûn

Pratîkên lênihêrîna tenduristiyê pêşve diçin, û ya ku duh rast bû dibe ku îro ne têkildar be. Piştpêdana li ser daneyên tarîxî dikare modelên AI-ê xelet agahdar bike. Carinan, dane bi demê re diguhere - mînakî, dibe ku dane li gorî dema ku têne pirsîn cûda xuya bikin. Fêmkirina ka van pergal bi demê re çawa diguhezin krîtîk e, û çavdêriya pergalê ya domdar û nûvekirinên birêkûpêk ên dane û algorîtmayan pêdivî ye ku pê ewle bibin ku amûrên AI-ê têkildar bimînin.

Potansiyel û Hişmendî di Yekkirina AI-ê di Operasyonên Tenduristiyê de

Yekkirina AI-ê di lênihêrîna tenduristiyê de ne tenê meylek e - ew guheztinek paradîgmayê ye ku soz dide ku şoreşê bike ka em çawa nêzîkatiya dermanê dikin. Dema ku bi rastbûn û pêşbîniyê têne darve kirin, van teknolojiyên xwedî kapasîteya ku:

• Operasyonên Birêkûpêk: Berfirehiya daneyên lênihêrîna tenduristî ya xebitandinê dikare bi leza bêhempa were analîz kirin, ku karbidestiya xebitandinê dimeşîne.
• Kêfxweşiya Nexweş zêde bikin: AI dikare bi analîzkirin û zêdekirina operasyonên lênihêrîna tenduristiyê bi girîngî ezmûna nexweş bilind bike.
• Zexta Karkerê Tenduristiyê Sivik bikin: Sektora lênihêrîna tenduristiyê bi gelemperî daxwazkar e. Pêşkeftina di operasyonê de dikare kapasîteyê û plansaziya karmendan baştir bike, ku pisporan dihêle ku balê bikişîne ser lênihêrîna rasterast a nexweş û biryargirtinê.

Lêbelê, balkêşiya potansiyela AI-ê divê nebe sedem ku em xetereyên wê paşguh bikin. Ew ne fîşekek efsûnî ye; pêkanîna wê pêdivî bi plansazkirin û çavdêriyeke hûrbîn heye. Van xefikan dikarin feydeyan pûç bikin, lênihêrîna nexweşan tawîz bidin, an jî zirarê bidin eger ji nedîtî ve bên. Pêdivî ye ku:

• Qebûlkirina Sînorkirinên Daneyê: AI li ser daneyan geş dibe, lê daneyên bialiqandî an dengdar dikarin li şûna rêbernameyê bixapînin.
• Çavdêriya Mirovî Biparêzin: Makîne dikarin pêvajoyê bikin, lê dadbariya mirovî kontrol û hevsengiyên pêwîst peyda dike, dabîn dike ku biryar dane-rêveber, bi exlaqî saxlem û bi çarçoweyê ve têkildar in.
• Nûvekirî bimînin: Tenduristî dînamîk e, û modelên AI-ê jî divê dînamîk bin. Nûvekirin û perwerdehiya birêkûpêk li ser daneyên hevdemî têkildar û bandorkeriya çareseriyên bi AI-ê re misoger dike.

Di encamê de, dema ku AI û ML amûrên hêzdar ên bi potansiyela veguherîner in, divê tevlêbûna wan di nav karûbarên lênihêrîna tenduristiyê de bi coş û bi hişyarî were nêzîk kirin. Bi hevsengkirina sozê bi aqilmendiyê re, em dikarin bêkêmasî ji bingehên bingehîn ên lênihêrîna nexweşan tawîz bidin tevahiya fêdeya feydeyan.