Gesundheitswesen

Die Rolle der Datenerfassung und Annotation im Gesundheitswesen

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass Ihr Smartphone beim nächsten Selfie vorhersagen würde, dass Sie in den nächsten Tagen wahrscheinlich Akne entwickeln werden? Klingt faszinierend, oder? Nun, dorthin gehen wir alle gemeinsam.

Die Tech-Welt ist voller Ambitionen. Durch unsere Ideen, Innovationen und Ziele kommen wir als Gesellschaft voran. Dies gilt insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von KI im Gesundheitswesen, wo einige der quälendsten Probleme mit Hilfe von Technologie angegangen und behoben werden.

Heute stehen wir kurz davor, Modelle für maschinelles Lernen einzuführen, die das Auftreten von Erbkrankheiten und den Zeitpunkt, zu dem ein Tumor krebsartig werden würde, genau vorhersagen können. Wir arbeiten an Prototypen für Roboterchirurgen und VR-fähigen Trainingszentren für Ärzte. Auch auf operativer Ebene haben wir das Betten- und Patientenmanagement, die Fernpflege, die Medikamentenausgabe und mehr optimiert und durch KI-gestützte Systeme jede Menge redundanter Aufgaben automatisiert.

Während wir weiterhin von besseren Möglichkeiten für die Gesundheitsversorgung träumen, lassen Sie uns einige der wichtigsten Aspekte in der Entwicklung des Gesundheitswesens untersuchen und verstehen, wie Technologie, insbesondere Data Science und ihre Flügel, zu diesem phänomenalen Wachstum beitragen.

Dieser Beitrag widmet sich der Bedeutung von Daten bei der Entwicklung von Gesundheitssystemen und -modulen, einigen prominenten Anwendungsfällen und den sich daraus ergebenden Herausforderungen.

Die Bedeutung von Daten in der KI im Gesundheitswesen

Bevor wir nun beginnen, einige der komplexeren Anwendungsfälle und Implementierungen von KI zu verstehen, lassen Sie uns erkennen, dass die durchschnittlichen Gesundheits- und Fitness-Apps, die Sie auf Ihrem Telefon haben, von KI-Modulen angetrieben werden. Sie haben jahrelange Schulungen durchlaufen, um Ihre Daten genau zu analysieren, zu verschreiben und abzuleiten und sie in Erkenntnisse zu visualisieren.

Die Bedeutung von Daten im Gesundheitswesen Ai Es könnte Ihre mHealth-App sein, mit der Sie virtuell Beratungen von einem Arzt erhalten oder einen Termin mit ihm vereinbaren können, oder eine App, die Ergebnisse zu wahrscheinlichen Gesundheitsproblemen basierend auf Ihren Symptomen und Ihrem Wohlbefinden abruft. KI ist heute in jede Gesundheitsanwendung eingebettet.

Skalieren Sie diese Anforderung weiter und Sie haben fortschrittliche Systeme, die Daten benötigen aus mehreren Quellen wie Computer Vision, elektronische Patientenakten und mehr, um komplexe Aufgaben auszuführen. Denken Sie an die bereits erwähnten Durchbrüche in der Onkologie. Solche Lösungen erfordern riesige Mengen an Kontextdaten, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Dafür, Kommentatoren und Experten müssen Quelle Datum aus Scans und Berichten wie Röntgen-, MRT-, CT-Scans und mehr und kommentieren Sie jedes einzelne Element, das sie darauf sehen.

Angehörige der Gesundheitsberufe müssen daran arbeiten, verschiedene Bedenken und Fälle zu identifizieren und sie zu kennzeichnen, damit Maschinen sie besser verstehen und genauere Ergebnisse verarbeiten können. Alle Ergebnisse, Diagnosen und Behandlungspläne stammen also aus Daten und deren präziser Verarbeitung.

Da Daten das Herzstück des Gesundheitswesens sind, sollten wir anerkennen, dass Daten den Weg für eine gesündere Zukunft ebnen.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

KI-Anwendungsfälle im Gesundheitswesen

  • Während wir über Fortschritte bei chirurgischen Verfahren und Instrumenten sprechen, schreiben aktuelle KI-Systeme vor, ob überhaupt Operationen erforderlich sind. Durch die sorgfältige Verarbeitung von Daten können Systeme Fälle simulieren und mitteilen, ob Bedenken durch Medikamente und Änderungen des Lebensstils geheilt werden könnten.
  • KI hilft uns auch bei der Diagnose von Viruserkrankungen durch genomisch sequenzierte Krankheitserreger und Profiling.
  • Außerdem werden virtuelle Krankenschwestern und -assistenten entwickelt, die die Patientenversorgung unterstützen und ihren Genesungsprozess unterstützen. Während Pandemien, wenn die Patientenzahl hoch ist, könnten virtuelle Krankenschwestern Organisationen dabei helfen, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig den Patienten die erforderliche Pflege anzubieten. Diese digitalen Krankenschwestern werden geschult, um alle grundlegenden Aufgaben auszuführen, für die Menschen ausgebildet sind.
  • Mehrere neurologische und Autoimmunerkrankungen, die niemals geheilt oder rückgängig gemacht werden können, könnten durch KI- und maschinelle Lernmodelle im Voraus vorhergesagt werden. Demenz, Alzheimer, Parkinson und mehr könnten so eliminiert werden.
  • Auch personalisierte Behandlungspläne und Medikamente sind mit KI und Zugang zu . möglich wählenronic Gesundheitsakten. Durch Kenntnis der Krankengeschichte, Allergien, chemischer Verträglichkeit und mehr eines Patienten könnten wirksame Medikamente von Maschinen empfohlen werden.
  • Die Entdeckung neuer Medikamente könnte auch durch simulierte klinische Studien beschleunigt werden.

Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Lösungen für das Gesundheitswesen

Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-Lösungen für das Gesundheitswesen Unabhängig von der Branche, in der KI implementiert wird, bleiben einige Herausforderungen prominent und universell. Dies gilt auch für das Gesundheitswesen. Um Ihnen eine schnelle Vorstellung zu geben, hier einige der häufigsten Herausforderungen, die den KI-Fortschritt im Gesundheitswesen einschränken:

  • Die Generierung von konsistenten Gesundheitswesen Daten sind eine Herausforderung, da Modelle für maschinelles Lernen auf die Verfügbarkeit riesiger Mengen an Datensätzen angewiesen sind, um zu lernen, Schlussfolgerungen zu verarbeiten und Ergebnisse zu liefern.
  • Die Gesundheitsbranche ist an mehrere Gesetze, Vorschriften und Protokolle gebunden, um Datenschutz- und Vertraulichkeitsstandards zu wahren. Dateninteroperabilität ist aufgrund der Protokolle, die den fairen Datenaustausch zwischen den Beteiligten regeln, unvermeidlich und gleichzeitig mühsam. Organisationen müssen zusätzliche Maßnahmen ergreifen, um die Vertraulichkeit ihrer Patienten und Benutzer durch data Entidentifizierung.
  • Auch die Verfügbarkeit von KMU im Gesundheitswesen ist eine große Herausforderung. Datenanmerkung ist wahrscheinlich der entscheidende Moment, der die endgültigen Ergebnisse beeinflusst. Da das Gesundheitswesen ein hochspezialisierter Bereich ist, müssen Daten aus Berichten und Scans von Angehörigen der Gesundheitsberufe kommentiert werden. Sie zu rekrutieren ist eine große Herausforderung.

Dies ist also das grundlegende Verständnis, das Sie über die Gesundheitsbranche und ihre KI-spezifischen Implementierungen haben müssen. Während wir hier sprechen, passieren tonnenweise Fortschritte, um einige der von uns besprochenen Herausforderungen zu lösen. Gleichzeitig tauchen auch neuere Anwendungsfälle und Herausforderungen auf. Die einzige wichtige Erkenntnis dabei ist, dass Daten weiterhin die Ergebnisse im Gesundheitswesen prägen werden. Wenn Sie eine KI-Lösung entwickeln, empfehlen wir, Daten von Experten wie . zu beziehen Saip.

Der Unterschied, den es macht, ist beispiellos.

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