Yapay Zeka ve Sağlık Hizmetlerinin Geleceği

Hem sanayileşmiş hem de gelişmekte olan ülkeler, withoutprecedent demografik değişikliklerle karşı karşıya. Dünyanın en büyük ülkelerinin bazılarında doğum oranları minimuma inerken, milyarlarca işçi emekli olmaya hazırlanıyor.

Araştırmacılar ve politika yapıcılar, son yirmi yıl içinde, yaşlanan nüfusların artan sağlık maliyetleriyle başa çıkmak için yollar aramaya başladı. Genellikle, AI en avantajlı çözüm olarak kabul edildi.

Yapay zeka sadece temel görevleri otomatikleştirmekle kalmaz, birçok durumda pahalı insan müdahalesine olan ihtiyacı ortadan kaldırır, aynı zamanda hastalara daha fazla gizlilik ve mahremiyet sağlar. Ayrıca, makine öğrenimi sayesinde, bugün uygulamaya konan uygulamalar zamanla gelişebilir ve gelecekte ortaya çıkabilecek yeni zorluklara uyum sağlayabilir.

Bu makale, sağlık hizmetlerinde AI/ML teknolojilerinin olası birkaç uygulamasını ele alıyor. Aşağıda tanımlanan hiçbir şey gelecekten çok uzak değil ve muhtemelen 2026 yılına kadar 44,5 milyar dolarlık bir pazar büyüklüğüne ulaşması beklenen sağlık hizmetleri yapay zeka pazarının bir parçası olacak.

Hızlı Farmasötik Geliştirme

Her yıl, farmasötik endüstrisi araştırma ve geliştirme için yaklaşık 100 milyar dolar harcar. Bu süreçteki birçok maliyet, büyük veri analitiği araçlarının, özellikle sinir ağları, potansiyel tıbbi bileşenlerin moleküler yapılarını kategorize eden veritabanlarına uygulanmasıyla azaltılabilir.

Bu strateji, zamanın esas olduğu durumlarda, özellikle de salgınlar sırasında özellikle umut verici görünüyor. 2015 yılında, Doğu Afrika’daki Ebola salgını sırasında, Toronto Üniversitesi, AI kullanarak bir farmasötik bileşik veritabanını hızlı bir şekilde işledi. Aylarca veya hatta yıllarca analiz gerektirecek bir tedaviyi, bir günden kısa sürede keşfetmek mümkün oldu.

AI analizi, son bir buçuk yıl içinde COVID-19 aşıları ve tedavilerinin geliştirilmesinde de önemli bir rol oynadı. Virüsün yeni suşları ortaya çıktıkça, aynı teknoloji devam ettiriliyor.

Otomatik Tıbbi Belgeleme

Çoğu klinik ve hastane kaydı zaten dijital formatta depolandığından, elektronik sağlık kayıtları (EHR’ler) sağlık hizmetlerinde önemli bir rol oynar. Bu teknoloji, hasta kayıtlarına erişimi daha kolay, daha hızlı ve nihayetinde daha ucuz hale getirdi, ancak tıbbi belgelemenin dijitalleştirilmesi, zaman baskı altında olan sağlık hizmeti sağlayıcıları için önemli bir yük oluşturabilir.

Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi, tıbbi veri toplama ve depolama ile ilgili birçok işlemi basitleştirebilecek bir teknolojidir. Ses tanıma ve dikte yazılımı tıpta yeni bir şey değil, ancak öneriler, sağlık profesyonellerinin hastalarla etkileşimlerinin tamamını belgeleyen ve analiz eden AI algoritmalarını uygulamaya yönelik öneriler đang yapılır.

Bu teknolojinin önerilen bir uygulaması, AI ve makine öğrenimi kullanarak, klinisyenler tarafından giyilen kameralarla kaydedilen videoları işleyerek, bu bilgilerin hızlı bir şekilde dizinlenerek ve diğer tıbbi verilerle birleştirilerek analiz edilmesini sağlayabilir.

Selfie Tanı

Dünya’nın bazı bölgelerinde, sağlık klinikleri ve hastaneler az ve uzak. Diğerlerinde, rutin kontroller için bir doktora gitmek, günlük hayatın telaşesi içinde fazla bir yük olabilir. Bu durumlardaki insanlar için, ciddi durumlar genellikle çok geç olmadan önce keşfedilemez.

Şanslıyız ki, çoğu insan zaten cebinde güçlü bir teşhis aracı taşıyor – akıllı telefonları. Cep telefonu kamera görüntüleme kalitesi her yıl daha da iyi hale gelirken, teknoloji daha ucuz hale geliyor. Bu cihazlarla çekilen resimler AI algoritmaları tarafından analiz için kesinlikle uygundur.

Zaten, kliniğe erişimi olmayan bölgelerdeki doktorlar, hastalarını analiz etmek için kendi cep telefonlarıyla çekilen resimleri kullanmaya başladılar. Aslında, makine öğrenimi destekli yazılımla çalışan akıllı telefonlar, cilt kanseri ve melanomları %90’a varan bir doğruluk oranıyla teşhis edebiliyor. Tüketici sınıfı uygulamalar zaten piyasada ve kullanıcıların kendi vücutlarındaki cilt değişikliklerini tespit etmelerine olanak tanır.

Benzer teknoloji, oftalmoloji alanında uygulanıyor. Amerikan FDA tarafından onaylanmış algoritmalar, diyabetik kişilerde retinopatiyi fotoğrafçılık analizi yoluyla tespit edebiliyor.

Chatbot ile Etkileşimli Tele-Tıp

Herkesin bazı konuları gizli tutmak istediği bir alan vardır ve birçok insan için sağlık da bu alanlardan biridir. Sağlık sorunlarını meslektaşlarla veya arkadaşlarla paylaşmak konusunda çekingenlik anlaşılabilir, ancak bazı insanlar için sağlık profesyonelleriyle konuşmak bile zor olabilir.

Chatbot’lar bu tür hastalar için bir çözüm olabilir. Tele-tıp için randevu ayarlamalarında, reçete yenilemelerinde ve triajda zaten aktif olarak kullanılan teknoloji, temel, kendi kendine uygulanan sağlık konuları hakkında tavsiyeler almak isteyen bireylerle etkileşim kurmak için aktif olarak araştırılıyor.

Aslında, araştırmacılar, Birleşik Krallık’ta, chatbot’ların, özellikle de cinsel yolla bulaşan hastalıklar gibi daha damgalayıcı sağlık koşullarına sahip hastalar için tercih edilen seçenek olacağını buldu. Daha fazla anonimlik ile, hastalar, daha büyük endişelere yol açabilecek未 tedavi edilen sorunlar için yardım aramaya daha istekli olacaklar.

Sonuç

Bu makalede ele alınan sağlık hizmetlerinde AI kullanım örnekleri, gerçekten mümkün olanın sadece küçük bir örneğini temsil ediyor. Önümüzdeki on yılda Medtech gelişimine girerken, bugün sadece teorik olarak düşünebileceğimiz birçok yenilikçi inovasyonu keşfedeceğiz.

Anahtar, teoriden gerçeğe dönüştürme yeteneğidir. Daiger‘da, AI ve makine öğrenimi ile ilgili teorik fikirleri işlere yarayan çözümlere dönüştürmeye uzmanlaştık. Hizmetlerimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen bizimle iletişime geçin veya web sitemizi ziyaret edin.