Yapay Zeka ve Sağlık Hizmetlerinin Geleceği

Hem sanayileşmiş hem de gelişmekte olan ülkeler, withoutöncü démografik değişikliklerle karşı karşıya. Dünyanın en büyük ülkelerinin bazılarında doğum oranları asgari seviyeye ulaşırken, milyarlarca işçi emekliliğe hazırlanıyor.

Araştırmacılar ve politika yapıcılar, son yirmi yıl içinde, yaşlanan nüfusun 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 büyük bir gizlilik ve mahremiyet duygusu verebilir. 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 birkaç olası uygulamasını tartışıyor. Aşağıda tanımlanan hiçbir şey çok uzak bir gelecekte değil ve 2026’ya kadar 44,5 milyar dolarlık bir büyüklüğe ulaşması beklenen sağlık hizmetleri yapay zeka pazarının bir parçası olacak.

Akıllı İlaç Geliştirme

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

Bu strateji, zamanın çok önemli olduğu durumlar gibi, salgınlar sırasında özellikle umut verici görünüyor. 2015 yılında, Doğu Afrika’daki Ebola salgını sırasında, Toronto Üniversitesi, AI’ı bir ilaç bileşikleri veritabanını hızla işleme koymak için kullandı. Aylar veya yıllar alabilecek bir tedavinin keşfi, bir günden kısa bir sürede gerçekleştirildi.

İyi bir şekilde rapor edildiği üzere, 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 depolanmış olduğundan, EHR’ler (‘elektronik sağlık kayıtları’) sağlık hizmetlerinde önemli bir rol oynar. Bu teknoloji, hasta kayıtlarına erişimi daha kolay, daha hızlı ve nihayetinde daha ucuz hale getirdi, ancak tıbbi belgelerin gerçek dijitalleştirilmesi, zamanla baskı altında olan sağlık hizmeti sağlayıcıları için önemli bir yük oluşturabilir.

Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi, tıbbi veri toplama ve depolama ile ilgili birçok süreci basitleştirebilecek şekilde zaten mevcuttur. Ses tanıma ve dikte yazılımı tıpta yeni bir şey değil, öneriler, tıbbi profesyonellerin hastalarla etkileşimlerinin tamamını belgeleyen ve analiz eden yapay zeka algoritmalarının uygulanması için yapılmaktadır.

Bu teknolojinin önerilen bir uygulaması, kliniklerin woreceği kameralarla kaydedilen videoları işlemek için AI ve makine öğrenimi kullanmaktır. Aslında, bu, bugün birçok polis memurunun woreceği vücut kameralarına oldukça benzer olurdu. Bu videolardan toplanan bilgiler, daha fazla analiz için diğer tıbbi verilerle hızlı bir şekilde indekslenebilir ve birleştirilebilir.

Selfie Teşhis

Dünyanın bazı bölgelerinde, sağlık klinikleri ve hastaneler az ve uzakta. Diğerlerinde, rutin kontroller için bir doktora gitmek, gereksiz bir zahmet gibi görünebilir. Bu durumlardan herhangi birinde yaşayan insanlar için, ciddi durumlar genellikle çok geç olmadan keşfedilmez.

Şanslıyız ki, bugün çoğu insan alreadya cebinde güçlü bir teşhis aracı taşıyor – akıllı telefonları. Hücre telefonu kamera görüntü kalitesi her yıl daha da iyi hale geliyor ve teknoloji daha ucuz üretılıyor. Bu cihazlarla çekilen resimler, AI algoritmaları tarafından analiz edilmeye kesinlikle uygundur.

Zaten, klinik kalitede görüntüleme erişimi olmayan bölgelerdeki doktorlar, hastalarını analiz etmek için kendi cep telefonlarıyla çekilen resimleri kullanmaya başladılar. Aslında, cilt kanseri ve melanomları %90’a varan oranlarda doğru bir şekilde teşhis edebilen makine öğrenimi destekli yazılımı olan akıllı telefonlar đang kullanımda. Tüketicilere yönelik uygulamalar zaten piyasada mevcut ve kullanıcıların kendi vücutlarındaki cilt değişikliklerini tespit etmelerine olanak tanır.

Benzer teknoloji, ofthalmolojiye uygulanıyor. Algoritma geliştirildi ve onaylandı tarafından Amerikan FDA, diyabetik bireylerde fotoğrafçılık analizi yoluyla retinopatiyi tespit etmek için.

Chatbot Etkin Telemedikal

Herkesin bazı şeyleri gizli tutmak istediği şeyler vardır ve birçok insan için sağlık da onlardan biridir. Sağlık sorunlarını meslektaşları ve iş arkadaşlarıyla tartışmak konusunda temkin, anlaşılabilir bir şeydir. Ancak bazı insanlar için, sağlık profesyonelleriyle bile iletişim kurmak korkutucu olabilir.

Chatbot’lar bu tür hastalar için bir çözüm olabilir. alreadya telemedikalde randevu planlama, reçete yenileme ve triaj için kullanılan teknoloji, temel, kendi kendine uygulanan sağlık konuları hakkında tavsiyeler almak isteyen bireylerle etkileşim kurmak için aktif olarak araştırılıyor.

Gerçekte, araştırmacılar, Birleşik Krallık’ta, chatbot’lar, daha utandırıcı sağlık koşulları olan hastalar için tercih edilen seçim olacağını buldu. Daha büyük anonimlik ile, hastalar, daha büyük endişelere yol açabilecek sorunlar için yardım aramaya daha muhtemel olacaklar.

SONUÇ

Bu makalede belirtilen AI’nın sağlık hizmetlerindeki kullanım örnekleri, aslında mümkün olanın çok küçük bir örneğini temsil ediyor. Medtech gelişiminin önümüzdeki on yılında, sadece bugün teorize edebileceğimiz bazıları dahil olmak üzere, bir dizi yenilikçi yenilik keşfedeceğiz.

Anahtar, o zaman, teoriden gerçekliğe geçmektir. Daiger‘de, AI ve makine öğrenimi ile ilgili teorik fikirleri, işletmelere değer katan eyleme geçirilebilir çözümlere dönüştürmeye uzmanlaştık. Daha fazla bilgi için lütfen bizimle iletişime geçin veya web sitemizi ziyaret edin.