Ehrlich gesagt leben wir in der Zukunft, von der wir alle vor ein paar Jahren geträumt haben. Wenn die genaue Vorhersage eines Ereignisses oder Ereignisses vor Jahrzehnten eine unserer primären Absichten mit der Technologie war, befinden wir uns tatsächlich in einem Zeitpunkt, an dem diese Idee Realität wird.
Heutzutage sagen kommerzielle Geräte wie Apple Watches Herzinfarkte und Herzprobleme genau voraus und warnen die Benutzer im Voraus, damit sie Vorsichtsmaßnahmen treffen oder ihren Arzt kontaktieren können. Trotz einer Viruserkrankung, die die Pflanze verwüstet, ist es uns ausschließlich dank der Technologie und ihrer Fortschritte gelungen, den Impfstoff dafür schnell zu knacken und zu entwickeln.
Das Gesundheitswesen Die Industrie profitiert immens von der Technologie – insbesondere der Künstlichen Intelligenz. In diesem Beitrag werden wir im Detail untersuchen, wie KI die Zukunft der Gesundheitstechnologie gestaltet, ihre Vorteile und die Einschränkungen, die mit der effektiven Implementierung von KI in Krankenhäusern, Diagnosezentren und anderen Gesundheitszentren verbunden sind.
Wie relevant ist KI für das Gesundheitswesen?
Der Sinn der KI besteht darin, eine Leistung zu erbringen, die ein Mensch niemals könnte. Moderne Systeme von heute können außergewöhnliche Berechnungen sehr schnell durchführen und es Forschern und Gesundheitsexperten ermöglichen, das Potenzial der Technologie für Forschungs- und Entwicklungszwecke zu nutzen. Außerdem verfügt KI über präskriptive und prädiktive Fähigkeiten, die es Stakeholdern ermöglichen, genaue, relevante und effektivste Entscheidungen zu treffen.
KI ist jedoch ein sehr allgemeiner Begriff. Um ein klares Verständnis davon zu bekommen, wie relevant KI ist, lassen Sie uns sie in verschiedene Bereiche aufteilen und die Relevanz jedes einzelnen für verschiedene Gesundheitssegmente verstehen.
Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze
Maschinelles Lernen und der Prozess der autonomen Ausführung von Aufgaben, maschinelles Lernen und seine verwandten Technologien können verwendet werden, um Simulationen von Medikamentenkombinationen durchzuführen und präzise Behandlungen im Gesundheitswesen durchzuführen.
Von der Vorhersage des Ausbruchs einer erblichen Erkrankung bei Einzelpersonen bis hin zur Bereitstellung genauer Ergebnisse zur Wirksamkeit von Medikamenten im menschlichen Körper können maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze eingesetzt werden, um an Konzepten und Themen zu arbeiten, die derzeit außerhalb der Reichweite des Menschen liegen.
NLP
Abgekürzt als Verarbeitung natürlicher Sprache, das hat alles mit der Verarbeitung von Sprache und Text zu tun. KI-Module werden verwendet, um Sprache und Text für Stimmungen, Übersetzungen, Sprache-zu-Text und umgekehrt und mehr zu verarbeiten und zu analysieren. Eine der herausragenden Bedeutungen von NLP für das Gesundheitswesen besteht darin, dass es große Mengen unstrukturierter Gesundheitsdaten wie Berichte, Zeitschriften, EHRs und sogar wissenschaftliche Arbeiten kuratieren und verarbeiten und Schlussfolgerungen visualisieren kann.
Roboter
Was sich eher nach einem Einsatz in Lagerhallen und Fabriken anhört, findet sich auch in Gesundheitszentren wieder. Moderne physikalische Roboter unterstützen Chirurgen von heute bei der Durchführung präzisionsintensiver invasiver Operationen. Operationen an sensiblen Organen des menschlichen Körpers wie Rückenmark, Prostata, Nacken und Gehirn werden heute mit Hilfe von physischen Robotern durchgeführt.
RPA
RPA steht für Robotic Process Automation, bei der einige der redundantesten Aufgaben in Gesundheitszentren und Krankenhäusern automatisiert ausgeführt werden. Das könnte so einfach sein wie das Versenden Terminbenachrichtigungen oder Erinnerungen an Kunden oder so komplex wie das Aktualisieren der Patientenabrechnung oder das Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Quellen.
KI-zentrierte Anwendungsfälle im Gesundheitswesen
Um Ihnen eine einfache Vorstellung davon zu geben, wie schnell Gesundheitsketten KI in ihre Systeme und Arbeitsabläufe implementieren, verstehen Sie, dass der Marktwert von KI im Gesundheitswesen voraussichtlich mit einer Gesamtrate von steigen wird 41.8 % innerhalb der nächsten 7 Jahre. Der Marktwert lag im Jahr 6.7 bei rund 2020 Milliarden US-Dollar.
Dies zeigt nur, dass die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen immer weiter steigen. Aber was sind sie? Lass es uns herausfinden.
- KI wird bei der Entwicklung einer Schnittstelle zwischen Maschinen und dem menschlichen Gehirn eingesetzt. Im Gesundheitswesen zielt dieses System darauf ab, die Lebensqualität von Patienten mit Schlaganfall, ALS, Locked-in-Syndrom oder anderen irreversiblen neurologischen Erkrankungen zu verbessern. Mit solchen Systemen oder Hilfsmitteln können Patienten besser reagieren und kommunizieren.
- Die aktuellen radiologischen Instrumente erfordern zu Diagnosezwecken eine physische Probe. Mit KI-Implementierungen werden jedoch fortschrittliche Radiologietools entwickelt, die Proben aus Biopsien und anderen diagnostischen Einheiten vorhersagen oder verarbeiten können, um genaue Informationen zu erhalten.
- Unabhängig von den Fortschritten im Gesundheitswesen gibt es immer noch Ecken der Welt, die die primäre Gesundheitsversorgung und ihre Vorteile noch nicht gesehen und erlebt haben. Die Integration von KI kann dazu beitragen, Gesundheitseinrichtungen in solche Regionen zu bringen und das Leben und den Lebensstil der Menschen dort zu verbessern.
- Die Rolle der KI in der Onkologie ist entscheidend und gleichzeitig phänomenal. Ausgeklügelte maschinelle Lernalgorithmen können Forschern dabei helfen, das Auftreten eines bösartigen Tumors oder den Zeitpunkt, zu dem sich ein gutartiger in einen bösartigen Tumor verwandeln könnte, genau vorherzusagen. Aus präventiver Sicht wird KI auch bei der Erforschung und Entwicklung von Checkpoint-Inhibitoren eingesetzt. Die Onkologie wird mit Hilfe von KI intensiv untersucht, um mehr Daten und zielgerichtete Entscheidungen für Diagnose und Behandlungen zu treffen.
- KI wird auch verwendet, um die Epidemie gefälschter Medikamente zu verfolgen und zu bekämpfen und Patienten die Echtheit der Medikamente zu gewährleisten, die sie täglich einnehmen.
Fazit
Obwohl dies eine aufregende Phase in der Entwicklung des Gesundheitswesens ist, gibt es viele Herausforderungen in Bezug auf die Grenzen des Raums. Die Implementierung von KI ist nicht so einfach, wie es sich anhört. Es ist futuristisch und ehrgeizig, ja!
Aber auch die Einarbeitung ist aufwendig. Es gibt Bedenken wie Dateninteroperabilität, Sicherheit, fortschrittliche Protokolle, Standards und Compliance, Datenanonymisierung, und mehr. Darüber hinaus beginnen die Herausforderungen ab dem Zeitpunkt, an dem Sie sich entscheiden, ein KI-gestütztes . zu entwickeln Gesundheitslösung da Sie tonnenweise Gesundheitsdaten benötigen würden, um Ihre KI-Module überhaupt zu trainieren.
Da mögen zuverlässige Unternehmen unsere ins Bild kommen. Wir sind Vorreiter KI-Trainingsdaten für die Entwicklung ausgeklügelter Gesundheitssysteme, die weltweit für verschiedene Zwecke eingesetzt werden. Weitere Informationen dazu, wie Sie Ihre KI-Trainingsdaten für Ihr Projekt erhalten können, erreichen zu uns heute.
