המצב הנוכחי של ענף הבריאות וכיצד AI יכול להפוך

אני מתאר לעצמי עולם בו AI הולך לגרום לנו לעבוד בצורה יותר יעילה, לחיות זמן רב יותר ולהיות אנרגיה נקייה יותר. –פיי-פיי לי, פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת סטנפורד


לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לשפר את כל ההיבטים בחיינו ולעזור לנו לשנות את הבריאות. בואו נסתכל כיצד נהלים כיום בתחום הבריאות ואיך ה- AI הופך אותה.

טיפול בריאותי מרמז על שמירה על בריאותו של האדם עד הסימן או שיפורו. זה מכסה פציעות קטנות כמו חתכים נייר לסרטן הדם.

ניתן לחלק את הבריאות לשלוש קטגוריות, כלומר את הדברים הבאים.

  • ריפוי
  • מונע
  • חזוי

אנו יכולים להשתמש בכמות העצומה של הנתונים המופקים בכל יום כדי למצוא תרופה טובה יותר למחלה, למצוא תרופות חדשות ואף לחזות את ההסתברות למחלה הרבה לפני שנצפות סימפטומים הקשורים לה..

בעיות בתעשיית הבריאות

ניתן לחלק את הבעיות של ענף הבריאות לשתי קטגוריות רחבות. קטגוריה אחת של הבעיה נובעת מהנושאים הסוציופוליטיים והפיננסיים, ואילו השנייה נובעת מהאתגרים הטכנולוגיים בענף. נושאים כמו מחסור במיטות, מחסור בעובדי בריאות ורופאים לא מוסמכים שייכים לקטגוריה הראשונה. הקטגוריה השנייה מכילה סוגיות כמו מחקר איטי, טעויות אנושיות בניתוח נתונים והיעדר שקיפות נתונים בקרב הארגונים.

אנו נתמקד רק באתגרים הטכנולוגיים בפוסט זה.

AI לשיפור הבריאות

בינה מלאכותית

בינה מלאכותית מציעה הזדמנות מדהימה להפוך את העולם בצורה ענקית. זה נקרא החשמל החדש על ידי אנדרו נג. יש לזה פוטנציאל לגעת בחיים של כל אדם בצורה משמעותית, בדיוק כמו החשמל עשה.

בתחום הבריאות, AI יכול לעזור בשיפור כל שלב במערכת האקולוגית. החל מהתחזית של מחלות וכלה במציאת תרופה חדשה וכלה בשינויים גנים חדשים.

בואו נראה מה הפוטנציאל הטמון בעתיד.

מערכת אקולוגית AI-Healthcare

דמיין תרחיש בו בני זוג עומדים להתחתן. מערכת AI יכולה לבדוק את תאימות הגנים שלהם כדי לדעת אם יש סיכון כלשהו לילד או גן כלשהו שיכול לגרום לסיבוך בחייו התקינים של הילד. מערכת זו יכולה לסייע לאחר מכן להבין את האמצעים הנכונים שניתן לנקוט לפני לידתו של התינוק ואחריו.

נניח שהמערכת זיהתה בעיה בגן מסוים, נוכל לשנות את הגן הזה כדי להסיר את השפעתו המזיק. ה- AI יכול לעזור גם בגילוי התרופה הנכונה שיכולה לעזור בשמירה על הבעיה גם לאחר שנולד הילד.

הילד נולד בריא וכעת הוא מתבגר; היא לובשת גשש בריאות כמו Fitbit, שעוקב אחר כל החיוניות שלו כמו פעימות לב, צעדים שננקטו ביום וקלוריות שנשרפו ביום. קריאות אלה משמשות את עוזרת AI שלה כדי לספר לה על השינויים שהיא צריכה לבצע בשגרה כדי להמשיך באורח החיים הבריא שלה.

לרוע המזל, יום אחד היא במצב חירום ונלקחת לבית החולים. ניתן היה לשלוח את קריאת Fitbit שלה לפרמדיקים לקבל החלטות עוד לפני שהם מגיעים למקומה. מערכת AI יכולה לספר את הבעיות האפשריות שהיא סובלת מהן, כמו דום לב וכו ‘.

ניתן לנתח בקלות את דגימת הדם שנלקחת בזמן הכביש על ידי מערכת ראייה ממוחשבת כדי לבצע את האבחנה המקדימה. נכון לעכשיו, מרבית האבחנה נעשית באופן ידני על ידי מומחה על ידי בדיקת המיקרוסקופ וחקר התאים.

לאחר שחרורה מבית החולים, נתוני העבר שניתחו על ידי מערכת ה- AI ינבאו את ההסתברות של קבלתה מחדש לבית החולים ויציעו את האמצעים המתאימים למניעתה. ניתן לעשות זאת באמצעות תזכורות קבועות לעקוב אחר המינון התרופתי. ניתן גם להכין תרופות אינטליגנטיות השולחות איתות כאשר נלקח על ידי המטופל להפוך את הדברים לאוטומטיים באמת.

עם הגברת הגיל, עוזרת AI שלה תאסוף ברציפות את הנתונים כדי לחזות בריאות ותנקוט אמצעי מניעה מתאימים כדי לשמור על בריאותה ברמה הטובה ביותר..

נתונים חשובים זה לאורך החיים ישמשו את המערכת כדי לשפר את עצמה ולהפוך את הדברים להרבה יותר טובים מהרגע הבא.

AI בפעולה

אבחון דיגיטלי באמצעות ראיית מחשב

נכון לעכשיו, אבחנות רבות דורשות איש מקצוע מיומן לניתוח דגימות של דם, רוק, רקמות, זרע וכו ‘תחת מיקרוסקופ. זה זמן רב ונוטה לטעות. מכונות ייעודיות קיימות לבדיקות שונות, אך ניתן לקבל פתרון זול יותר באמצעות AI.

אבחון דיגיטלי משתמש בטכנולוגיית ראיית מחשב כדי לנתח תמונות של דגימות אלה ואז ליישם אלגוריתמים כמו ANN ו- CNN כדי להבין את צורת הגודל והתנועה של התאים. לאחר מכן משתמשים בנתונים אלה כתכונות להדרכת מודל למידת מכונות כדי למצוא את הבעיות שעלולות להיות לחולה.

טכנולוגיה דומה משמשת גם לניתוח צילומי רנטגן וסריקות CT. רשתות עצביות מעוררות טובות מאוד בניתוח תמונות. הם משתמשים בפילטרים כדי למצוא תכונות של התמונה, דבר שאינו אפשרי בטכניקות הנדסיות של תכונות רגילות.

חיזוי התפשטות של התפרצויות וירוסים

מודלים שונים של למידת מכונות שימשו כדי לחזות את התפשטות הנגיפים ומחלות זיהומיות אחרות. נתוני מדיה חברתית מפלטפורמות כמו פייסבוק, טוויטר וכו ‘משמשים להתאמה למודלים של רגרסיה כדי לחזות אזורים בהתפרצויות הבאות.

מיטוב זרימת מטופלים

אנו יכולים להשתמש בנתונים כמו מספר החולים בשעה המבקרים בבית החולים, תנאי מזג האוויר הנוכחיים ופגיעות שכיחות כדי לחזות את מספר החולים שעשויים להגיע לבית החולים ביום נתון. אינטליגנציה זו מועילה למרכזים רפואיים כדי לייעל את אספקתם ולהיות מוכנים טוב יותר למקרי חירום.

 רופאים אישיים

ההתקדמות בעיבוד שפות טבעיות אפשרה ליצור צ’אט בוטים חכמים יותר שיסייעו לחולים בכל שעה ביום. משתמש יכול פשוט להקליד את התסמינים הנפוצים עימם הוא מתמודד, והצ’ט-בוט שלה יגיד לה אם עליה לפנות לרופא או לא. העוזר יכול גם להזמין פגישה אוטומטית עם הרופא בהתבסס על דחיפות המצב.

NLP מסייע במציאת “הכוונה” של המשתמש מהמשפט שהמשתמש הקליד. טכניקות כמו קיצור ולימוטיזציה, הסרת מילות עצירה משמשות לעיבוד נתונים מראש. נתונים מעובדים מראש אלה מוזנים אז למודלים כמו LSTM כדי להבין את כוונתו של האדם ואז למצוא תגובה לכך.

ניטור 24 × 7

כאשר מטופל נמצא תחת תצפית, רופאים ואחיות צריכים לערוך ביקורים סדירים כדי לעקוב אחר החיות של המטופל. זה גוזל זמן רב ומביא גם למקרי חירום בגלל המרווחים בין הביקורים. מערכות AI מסוגלות כעת לעקוב אחר נתונים אלה כל הזמן ולחזות אם משהו לא בסדר עומד לקרות. התראות בזמן שנוצרו על ידי מערכות אלה עוזרות לחסוך זמן כמו גם חיים.

חיזוי סדרות זמן הוא אחת השיטות הנהוגות במערכת כזו שהנתונים שהתקבלו הם זרם ערכים עם הזמן. רשתות עצביות חוזרות יכולות לשמש גם לניתוח נתונים כמו RNNs טובים בחיזוי ערכים עתידיים על בסיס ערכי העבר בזרם.

אתגרים

המערכת האקולוגית AI-Healthcare המתוארת לעיל, אף שהיא אידיאליסטית מאוד, כבר מתרחשת כרגע אך אינה קשורה כפי שהיא צריכה להיות. להלן כמה מהאתגרים העומדים בפני התעשייה הנוכחית.

  • קל מאוד ליישם את ה- IoT של שירותי הבריאות. הנתונים חיים בממגורות; Fitbit אינו יכול לתקשר עם מערכת בתי החולים; הפתולוגיה הדיגיטלית לא יכולה לתקשר עם המערכת האחרת בבית החולים. אם רישומי הבריאות של החולה הם מבית חולים אחר, אז בית החולים החדש לא יכול לקחת את הנתונים האלה כרגע, הנתונים נשמרים על ידי כל ארגון באופן פרטי.
  • אין סטנדרטים בנושא עיבוד, אחסון, פרטיות ושיתוף של נתוני הבריאות. כל ארגון פועל על פי הסטנדרטים שנקבעו על ידי צוות ה- IT או הספק שלהם. כל זה מקשה מאוד על שיתוף הנתונים בין הארגונים והמערכות. יש צורך במדיניות ברמה הלאומית והבינלאומית בכדי להפגיש מערכת אקולוגית זו.

אתיקה בתחום הבריאות

אתיקה היא אחד החלקים החשובים ביותר של הפאזלים כשאנחנו מדברים על AI בתחום הבריאות. אני משאיר לקורא לחשוב על התרחישים הבאים ולהבין עד כמה מורכב זה יכול להיות כאשר יש לנו מכונות אינטליגנטיות שמקבלות עבורנו החלטות..

  • מי הבעלים של הנתונים שלך? רשומת הבריאות האלקטרונית (EHR) שיש לבית החולים שלך שייכת לך, אך האם יש לאפשר לך לקחת עליו בעלות? מה אם הייתה לך מחלה נדירה ביותר ולנתונים שלך יש חשיבות ראשונה, האם לאפשר לחברה להשתמש בנתונים למרות שאתה לא רוצה אותם?
  • נניח שמערכת ה- AI תגלה שיש סיכוי גבוה מאוד שיש לך סוג של סרטן שאינו ניתן לריפוי. האם תרצה ללמוד על זה? חשוב על האגרה הרגשית שיכולה להיות על האדם.
  • מה אם התחזיות שהושמעו על ידי AI היו שגויות. מי צריך להיות אחראי לכך, האם היזם קידד אותה או הארגונים שיצרו את המערכת או הנתונים ששימשו לייצור המערכת מלכתחילה?

ל- AI בתחום הבריאות יש פוטנציאל עצום אם נוכל לפתור כמה מהבעיות האמורות. אנו רואים התקדמות אדירה באזור, ורוב הדברים המתוארים במאמר זה אינם בדיוניים כמו שהם נשמעים.

תגיות:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map