Yapay zeka sağlık sektörünü nasıl akıllı hale getiriyor?

Yapay zeka (AI), sağlık sektöründe büyük bir gelişme ve yenilik sağlıyor. İlaç araştırma ve keşfindeki ilerlemeleri hızlandırıyor ve daha iyi ve daha hızlı teşhislere izin veriyor.

Covid-19 pandemisinin patlak vermesi, sağlık sektörünü bu modern teknolojiyi aktif olarak benimsemeye daha da zorladı.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka , aşağıdaki alanlarda kullanıldığında hem sağlayıcılar hem de hastalar için son derece faydalı olabilir - bakımın iyileştirilmesi, kronik hastalık yönetimi, erken risk tanımlama ve iş akışı otomasyonu ve optimizasyonu.

Bu yazıda, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın nasıl kullanıldığı ve teknolojinin endüstriyi gelecekte nasıl şekillendireceği hakkında bir fikir edinmek için yapay zekayı uzun uzun inceleyeceğiz .

Hadi başlayalım.

Yapay zekanın sağlık sektörünü dönüştürmesinin yolları

Yapay zekanın, doğru teşhis koymaktan hastane verimliliğini en üst düzeye çıkarmaya kadar sağlık sektörü için bir nimet olduğu kanıtlandı. AI'nın sağlık sektöründe devrim yaratmasının ve kullanıcılarla daha iyi etkileşim kurmak ve daha fazla gelir elde etmek için dijital dönüşüme doğru yönlendirmesinin birkaç yolu burada .

1. Robot yardımlı cerrahi önermek

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın en yaygın uygulamalarından biridir. Yapay zeka ve işbirlikçi robotlar, hız ve doğruluk açısından ameliyatlarda devrim yarattı. Bu sistemler, yan etki, kan kaybı veya ağrı riskini azaltan karmaşık cerrahi prosedürleri gerçekleştirebilir . Aynı şekilde ameliyat sonrası iyileşme daha hızlı ve daha kolaydır.

Örneğin, Maastricht Üniversitesi Tıp Merkezi, bazıları 0,03 milimetreden daha kalın olmayan küçük kan damarlarını dikmek için yapay zeka destekli robottan yararlanıyor.
Tıp ve sağlık hizmetlerinde yapay zekayı kullanan profesyoneller ve cerrahlar, bir hastanın mevcut sağlık durumuna ilişkin gerçek zamanlı bilgilere ve içgörülere erişir. Bu yapay zeka destekli bilgi, sağlık hizmeti sağlayıcılarının en iyi sonuçları sağlamak için prosedürlerden önce, sırasında ve sonrasında hızlı ve akıllı kararlar vermesini sağlar.

2. Dolandırıcılığı tespit etmek

ABD Adalet Bakanlığı, ülkedeki sağlık iddialarının %3'ünün sahte olduğunu iddia ediyor. Bu, yılda yüz milyar dolar kayıp anlamına geliyor. Sağlık sektörü, yapay zekayı kullanarak geçersiz iddiaları, ödeme yapılmadan önce tespit edebilir ve geçerli olanların işlenmesini, onaylanmasını ve ödenmesini hızlandırmaya yardımcı olabilir. AI, sigorta sahtekarlıklarını tespit etmenin yanı sıra hasta verilerinin çalınmasını da önler.

Harvard Pilgrim Health gibi önde gelen sağlık hizmeti sağlayıcıları, sağlık sahtekarlığının kökünü kazımak için yapay zekayı benimsiyor. İddiaları belirlemek ve şüpheli davranışları tespit etmek için yapay zeka tabanlı dolandırıcılık tespit sistemlerini kullanıyorlar.

3. Klinik kararları desteklemek

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, klinik sağlayıcıların karar verme şeklini değiştiriyor. Yapay zeka, teşhis, tedavi planlaması ve nüfus sağlığı yönetimine yardımcı olmak için sağlayıcılara veri sağlar. Teknoloji ayrıca oftalmoloji, radyoloji ve patoloji gibi veri yoğun uzmanlık alanlarındaki kararları desteklemek için kullanılır. Yakın gelecekte yapay zeka kullanarak belirli görevleri özerk olarak gerçekleştirmek bile mümkün olabilir.

Doğal dil işleme özelliğine sahip yapay zeka, EHR'lerdeki klinik notların çevrilmesine de yardımcı olabilir. Bu, bir klinisyenin yalnızca bir kez veri girmesi gerektiği anlamına gelir.

4. Tekrarlayan İşlerde Yardımcı Olmak

Sağlık hizmetleri artık akıl yürütme, analitik yetenekler ve eksiksiz bir tıbbi bilgi yelpazesiyle gelen Bilişsel Asistanlar dünyasına doğru ilerliyor. Yakın zamanda piyasaya sürülen Medical Sieve algoritmasının kardiyoloji ve radyoloji ile ilgili kararlarda yardım sağlamaya uygun olduğu belirtildi.

Bilişsel sağlık asistanı, sorunları daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde tespit etmek ve tespit etmek için radyoloji görüntülerini analiz eder.

Medical Sieve, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın birçok örneğinden biridir. Enlitic gibi, ileri teşhise yardımcı olmak ve hasta sonuçlarını iyileştirmek için derin öğrenmeyi tıbbi verilerle karıştırmayı amaçlayan başka teknolojiler de var .

5. Çevrimiçi ve yüz yüze görüşmeleri değiştirme

Babylon App, yapay zekanın doktor danışmalarını nasıl değiştirebileceğinin çalışan bir örneğidir . Uygulama, çevrimiçi tıbbi danışma ve sağlık hizmetleri sunmaktadır. Uygulama, bir hastanın tıbbi geçmişine ve mevcut tıbbi bilgilere dayanarak tıbbi AI tavsiyesi sağlar .

Bu AI tabanlı uygulama, kullanıcıların yalnızca hastalıklarının semptomlarını bildirmesi gerektiği şekilde çalışır ve uygulama, konuşma tanıma yöntemini kullanarak semptomları hastalıkların veritabanına karşı kontrol eder. Ardından, hastanın öyküsünü ve koşullarını not ettikten sonra , hastanın yapması gereken bir eylem planı sunarlar .

Yapay zeka teknolojisi temelinde veri depolayan ve raporlar oluşturan sağlık uygulamalarına yönelik artan popülarite ve ihtiyaç, %54'ün üzerinde mHealth uygulaması kullanıcılarının tıbbi konsültasyon ihtiyaçları için yapay zeka ve Robotik ile etkileşime girmeye istekli olduğu gerçeğinden görülebilir .

Bu gibi uygulamalar, bir sağlık yazılımı geliştirme şirketinin yardımıyla doğru bir şekilde geliştirildiğinde , hastaların yalnızca sağlıklarını yönetmelerine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bekleme odası kalabalığını ve bekleme süresini azaltmaya da yardımcı olur.

6. İlaç Yönetimi ve Sağlık Yardımı

Sense.ly, tıbbi bir girişim, dünyanın ilk dijital hemşiresi Molly'yi geliştirdi. Sanal hemşire dostane bir yüze sahip ve hoş bir sesle geliyor ve tek amacı hastaların durumunu ve tedavisini izlemek. Mobil uygulama, doktor ziyaretleri arasında kronik rahatsızlıkları olan hastaları desteklemek için makine öğrenimini kullanır.

Uygulama, kronik hastalıklara odaklanarak test edilmiş, özelleştirilmiş izleme ve takip bakımı sağlar.

Hastaları ne zaman ilaç alacakları konusunda bilgilendirmek ve daha sonra alıp almadıklarını izlemek için hazır bulunarak , Sağlık Yardımı ve İlaç Yönetimi söz konusu olduğunda tıpta yapay zekayı çok önemli bir teknoloji haline getirdi.

7. İlaç Oluşturma

Klinik deneyler kullanılarak ilaçların oluşturulması on yıldan fazla zaman alabilir ve hatta milyarlara mal olabilir. Yapay zekayı ilaç üretimine dahil etmek, sadece süreci hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda son derece uygun maliyetli hale getirir .

Atomwise, terapiyi moleküler yapı veritabanlarından çıkaran süper bilgisayarları kullanan böyle bir ağdır . 2015 yılında Atomwise, Ebola virüsünü tedavi etmek için yeniden tasarlanabilecek piyasadaki mevcut ilaçları bulmak için AI teknolojisini kullandı ve salgının çözülmesine yardımcı olabilecek iki ilaç buldu . Yıllar alacak olan analiz, Atomwise AI teknolojisi sayesinde bir günde gerçekleşti.

8. Hassas Tıp

Tıpta AI , genomik ve genetik üzerinde büyük bir etkiye sahiptir . Yapay zeka , hastalıklar ve mutasyonla ilgili bağlantıları aramaya yardımcı olan tıbbi kayıtları ve genetik bilgileri içeren büyük veri kümelerindeki kalıpları belirlemeye yardımcı olur .

Gelecekte yapay zeka, doktorlara terapötik veya doğal olarak genetik varyasyon yoluyla bir DNA değiştirildiğinde hücrede ne olduğunu bile söyleyebilecek.

9. Bir Sağlık Sisteminin Analizi

Her geçen gün daha fazla sağlık faturasının dijital hale gelmesiyle, doktor, tedavi ve tıbbi kuruluşla ilgili her veri kolayca alınabiliyor. Veri madenciliği üzerine hastaneler, gerektiğinde hastaların gereksiz yere hastaneye yatışlarını iyileştirmeye ve hatta önlemeye yardımcı olmak için belirli bir tür durumu tedavi ederken sürekli olarak yaptıkları hatalar hakkında raporlar oluşturabilir.

Hollanda'da bir şirket olan Zorgprisma Publiek, hastaneler tarafından paylaşılan faturaları analiz ediyor ve toplanan verileri çıkarmak için Watson teknolojisini kullanıyor.

10. Görüntü teşhisini otomatikleştirme

Yapay zekanın bilgisayarla görme yetenekleri sağlık sektörüne çok fayda sağlıyor. Hastaneler ve klinikler , BT veya radyoloji taramaları gibi farklı tıbbi görüntülerdeki anormallikleri tanımak için AI kullanır . Görüntü tanıma, doktorlara tümörleri, böbrek ve karaciğer enfeksiyonlarını teşhis etmede, kanser prognozunu iyileştirmede ve daha pek çok konuda yardımcı olur.

AI destekli görsel algının en iyi örneği, UVA Üniversite Hastanesinde kullanılan araçtır. ML algoritmalarını kullanan araç, çevresel enteropati ile çölyak hastalığı arasında ayrım yapmak için çocukların biyopsi görüntülerini analiz eder ve bunu doktorlar kadar güvenilir bir şekilde yapar.

Yapay zekanın sağlık hizmetlerini muazzam faydalar ve uygulamalar şeklinde nasıl dönüştürdüğünü gördüğümüze göre, sağlık sektörüyle ilgili farklı yapay zeka teknolojilerine geçelim.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka türleri

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka , birçok teknolojinin bir koleksiyonudur. Bu teknolojilerin çoğu sağlık alanıyla doğrudan ilgilidir, ancak destekledikleri görevler ve süreçler farklılık gösterebilir. Önemli AI teknolojilerinden bazıları aşağıda açıklanmıştır:

1. Makine öğrenimi

Hastanelerde ve sağlık hizmetlerinde yaygın olarak kullanılan yapay zeka biçimlerinden biridir . Makine öğrenimi, insanların öğrenme şeklini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanır ve doğruluğunu kademeli olarak artırır. Sağlık hizmetlerinde ML öğreniminin en yaygın uygulaması hassas tıptır. Çeşitli hastanın özelliklerine ve tedavisine dayalı olarak hangi tedavi prosedürlerinin hastalarda başarılı olabileceğini tahmin eder. Hassas tıp uygulamalarının ve makine öğreniminin büyük çoğunluğu, nihai sonucun bilindiği bir eğitim veri seti gerektirir. Buna denetimli öğrenme denir.

Makine öğreniminin en karmaşık biçimi, sonuçları tahmin etmek için birçok düzeyde değişken veya özellik içeren derin öğrenme veya sinir ağı modellerini içerir. Derin öğrenmenin yaygın bir uygulaması, radyoloji görüntülerinde potansiyel olarak kanserli lezyonların tanınmasıdır.

[ Ayrıca Okuyun : Bir ML Uygulama Projesinin Süresini, Maliyetini ve Çıktılarını Tahmin Etme ]

2. Doğal dil işleme

NLP, metin analizi, konuşma tanıma ve dille ilgili diğer hedefler gibi uygulamaları içerir. NLP'nin sağlık hizmetlerinde yaygın bir kullanımı, klinik belgelerin ve yayınlanmış araştırmaların oluşturulmasını ve sınıflandırılmasını içerir.

NLP sistemleri, yapılandırılmamış hastalarla ilgili klinik notları analiz edebilir, bu da yöntemlerin iyileştirilmesi, kalitenin anlaşılması ve hastalar için daha iyi sonuçlar hakkında inanılmaz bilgiler verir.

3. Robotik süreç otomasyonu

RPA , öğrenebilen, taklit edebilen ve ardından kurallara dayalı iş süreçlerini yürütebilen otomasyon teknolojilerini kullanır. Diğer yapay zeka biçimleriyle karşılaştırıldığında, bunlar ucuzdur, programlanması kolaydır ve eylemlerinde şeffaftırlar. Sağlık hizmetlerinde, hasta kayıtlarını güncelleme veya faturalandırma gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için kullanılırlar.

4. Kural tabanlı uzman sistem

Kural tabanlı uzman sistem, yapay zekanın en basit şeklidir ve bir sorunu çözmek için önceden belirlenmiş bilgi tabanlı kuralları kullanır. Uzman sistemin amacı, bir insan uzmandan bilgi almak ve bunu giriş verilerine uygulamak için bir dizi sabit kodlanmış kurala dönüştürmektir.

Sağlık hizmetlerinde, 'klinik karar desteği' amaçları için yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Bu kural tabanlı sistemler bir noktaya kadar iyi çalışır ve anlaşılması kolaydır. Ancak kuralların sayısı arttıkça birbirleriyle çatışmaya ve bozulmaya başlarlar. Ancak şimdi sağlık hizmetlerinde bunların yerini veri ve makine öğrenimi algoritmalarına dayalı daha fazla yaklaşım alıyor.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın zorlukları

AI gibi yenilikçi teknolojilerin geniş çapta uygulanması, çeşitli zorluklarla birlikte gelir. Kaliteli veri eksikliğinden güvenlik sorunlarına kadar, yapay zeka teknolojilerini kullanan sağlık sektörü için bir takım zorluklar mevcuttur.

O halde lafı fazla uzatmadan bunlara bir göz atalım:

Veri kullanılabilirliği: Yapay zeka sistemleriyle ilgili en büyük zorluklardan biri, onları eğitmek, elektronik sağlık kayıtları , eczane kayıtları vb. dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan büyük miktarda veri gerektirmesidir. Veriler parçalanmış olduğundan ve hastalar genellikle farklı sağlık sağlayıcıları gördüğünden, veriler karmaşık ve daha az anlaşılır. Bu, hatalara ve daha yüksek maliyetlere neden olur.

Gizlilikle ilgili endişeler: Yapay zekanın sağlık hizmetleri için en önemli zorluklarından biri , hassas bilgiler içeren toplanan verilerin miktarının uygulanması için ek güvenlik önlemleri gerektirmesidir. Bu nedenle, müşteri verilerinizin uygun şekilde işlendiğinden emin olmak için çok çeşitli güvenlik seçenekleri sunabilen doğru AI yazılım geliştirme ortağını aramak önemlidir.

Hatalar ve yaralanmalar: Yapay zeka sisteminin potansiyel riskleri veya tedaviyi tespit etmede zaman zaman yanlış olma ihtimali vardır. Örneğin, AI tabanlı bir sistem bir hastaya yanlış bir ilaç önerirse veya bir radyoloji taramasında bir tümörün yerini tespit etmede hata yaparsa, bu hastanın yaralanmasına veya sağlıkla ilgili ciddi sonuçlara yol açabilir.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın geleceği

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka, hasta deneyimini, klinisyenlerin tıp uygulama şeklini ve ilaç endüstrisinin işleyişini şimdiden değiştiriyor. Yolculuk yeni başladı.

Gelecekte yapay zeka, bazı durumlarda doku örneklerine duyulan ihtiyacın yerini alacak kadar hassas ve ayrıntılı olan yeni nesil radyo araçlarını mümkün kılacaktır. Bu, hizmet sağlayıcıların kanserlerin saldırganlığını daha iyi tanımlamasına ve tedavileri daha uygun şekilde hedeflemesine yardımcı olabilir. AI ayrıca “sanal biyopsileri” mümkün kılıyor ve yenilikçi radyomik alanını ilerletiyor.

Ayrıca elektronik sağlık verileri, risk altındaki hastaları vurgulamaya ve semptom göstermeye başlamadan önce enfeksiyon kalıplarını belirlemeye yardımcı olabilir.

Bu analitiği yönlendirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarından yararlanmak, sağlık hizmeti sağlayıcıları için daha hızlı ve daha doğru uyarılar oluşturabilir. AI ayrıca, genellikle son derece karmaşık veri kümelerinin yoğun analizini gerektiren nöbetler veya sepsis gibi durumlar için daha erken uyarılar sağlayabilir.

Risk puanlama, klinik karar desteği ve erken uyarı için yapay zekadan yararlanmak, bu devrim niteliğindeki yaklaşımın önemli gelişme alanlarından bazılarıdır. AI, hasta bakımında yeni bir klinik kalite ve heyecan verici atılımlar çağını başlatacak.

Appinventiv, AI yolculuğunuzda nasıl yardımcı olabilir?

Gördüğümüz gibi, yapay zeka ve sağlık, bu teknolojinin sunduğu çok sayıda fayda nedeniyle el ele gidiyor. Zorluklara rağmen, sağlık hizmetleri için yapay zeka daha doğru teşhisler ve tedavi planları üretebilir ve genel olarak daha iyi hasta sonuçlarına yol açabilir. Bu nedenle, tüm sağlık kurumları, müşterilere yeni deneyimler ve mükemmel hizmetler sunmak için yapay zeka çözümlerine yatırım yapmalıdır.

Appinventiv'de sağlık şirketleriyle geliri artırmaya, maliyetleri düşürmeye ve gelişmiş müşteri deneyimi sunmaya yardımcı olan farklı özel yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı modeller üzerinde çalışıyoruz .

Örneğin, YouCOMM'un hastanede yatan hastaların tıbbi yardım için hemşirelerle gerçek zamanlı olarak bağlantı kurmaları için çoklu istek formatlı bir platform oluşturmasına yardımcı olduk. Sistem, hastaların sesli komutlar ve baş hareketlerini kullanarak personeli aramasını/bildirmesini sağlar. Uygulamanın piyasaya sürülmesinden bu yana, ABD'deki 5'ten fazla hastane zinciri YouCOMM çözümü üzerinde çalışıyor.

Ayrıca AI yazılım geliştirme hizmetleri arıyorsanız , uzmanlarımızla iletişime geçin. Sağlık çözümlerinde yapay zeka oluşturmanıza ve uygulamanıza yardımcı olabilir ve ihtiyaçlarınızı en teknoloji dostu şekilde karşılayabiliriz.