Dünya Sağlık Örgütü bir olduğunu tahmin ediyor yaklaşık 4,3 milyon doktor ve hemşirelerin küresel açığı orantısız etkiledi yoksul ülkelerde ile. ABD’de bu sıkıntılar daha az akut. Bunun yerine, ülke, bir hastanın bir doktorla geçirebileceği süreye sınırlamalar getiren sürekli yükselen sağlık masraflarıyla mücadele eder. Bir çalışmada ABD doktorlar tahmin ortalama sadece 13 ila 16 dakika harcamak her hasta.
Teknoloji yakında doktorların yerini alacak mı? Hastalar yeni bir doktor görmek üzereler: yapay zeka
Doktorlar ve hemşireler ve hasta bakımında maliyet odaklı suşları küresel sıkıntısı bu fonunda Yani, bazı yolları bir göz atalım AI sistemleri tıbbi bakım kullanılmak üzere değerlendirilmektedir.
Gelişmiş tıbbi teşhis
Ağustos 2016’da yapay olarak akıllı bir süper bilgisayar, insan doktorlarının haftalarca başarmak için neler geçirdiklerini 10 dakika içinde yaptı. Kanser hastası 60 yaşındaki Japon kadın genetik verilerle Sunan, sistem gen mutasyonlarının binlerce analiz o lösemi nadir bir türü olduğunu belirlemek için. Tokyo Üniversitesi Tıp Bilimleri Enstitüsüne bağlı bir hastanedeki moleküler terapi profesörü Arinobu Tojo, “AI, hayatını kurtardığını söylemek abartı olabilir, ancak kesinlikle bize gerekli verileri çok hızlı bir şekilde verdi” moda.”
Küresel olarak, bilim adamları ve doktorlar, uzun bir liste listesini çözmek için AI sistemleri kullanıyorlar. Yapay olarak akıllı bilgisayarlar, gen mutasyonlarını analiz etmek, bilimsel çalışmaları daha iyi kullanmak ve doktorların klinik bilgilerini ilk elden deneyimlerinin ötesinde geliştirmek için tasarlanmaktadır. Makine öğrenimi bu çabaların çoğunu mümkün kılıyor.
Tıbbi bakımda makine öğrenimi
Tıbbi bakımda yapay zeka kullanımının temelini, bilgisayarların verilerin keşfedilmesi için muazzam veri kümelerini “incelemesi” olan süreç olan makineli öğrenmedir. Doktorlar ve makine öğrenme bilim adamları, örneğin, bir akıllı bilgisayar tedarik arşivlenmiş tıbbi fotoğraflar bazı hastalık belirleyicileri veya mutasyonlar nokta sistemin yetiştirmek. Bir makine öğrenme sistemi ne kadar çok veri varsa o kadar doğru sonuçlar verir.
Londra Imperial College araştırmacıları olan makine öğrenmesi uygulamaları test travmatik beyin yaralanmaları tedavisinde. Bu yaralanmaların algoritma görüntülerini besledikleri zaman sistem beyin lezyonlarını tespit etti ve beyaz ve gri maddeleri ayırt etmeyi öğrendi. Bu kabiliyet, araştırmacılara bu yaşamı değiştiren ve genellikle ölümcül koşullar hakkında değerli bilgiler sağlayabilir.
Tıptaki makine öğrenme uygulamalarının bir örneğinde, bilim adamları, makine öğrenmesinin, görme bozukluğuna ve körlüğe neden olan bir durum olan diyabetik retinopatinin teşhisini nasıl kolaylaştırabileceğini denemiştir. Ekip sistemi sağlıklı gözlerden oluşan 128,000 imge kullanarak eğitti. Daha sonra algoritma 12.000 imge analiz ettirdi ve hastalığın belirtilerini tanıma yeteneğini derecelendirdi. Sonuçlar belirtilen sistem “eşleşti veya durumun belirlenmesi ve şiddetini derecelendirilmesi konusunda uzman performansını aştı.” Diye
Makine öğrenimi, tıp alanında bir oyun değiştirici olabilir, çünkü insanlardan farklı olarak, bilgisayarlar yorulmaz ve öğrenme ve ezberlenmek için sınırsız bir kapasiteye sahiptirler. Bunun yerine, AI, doktorlara hastanın geçmiş ve koşullarından türeyen veri odaklı bilgiler sunarak teşhisleri güçlendirmek üzere tasarlandı. Doktorlar daha sonra bu raporları, daha önce mevcut olmayan bilgilere dayanan tedavi planları oluşturmak için kullanabilir. Bu sistemler aynı zamanda doktorların, özellikle de uzmanların az ve çok uzak olduğu coğrafi bölgelerde yaşamsal bilgiler sağlayabilir. Hangi, Dünya Sağlık Örgütü verileri yansıtıyor gibi, neredeyse her yerde.
AI sınav salonunda
AI’nın etkisi, insanların gündelik sağlık yönetiminde ve rutin doktor ziyaretlerinde de hissedilebilir. Çoğumuz, bir noktada veya başka bir noktada bir web aramasında belirtilerin bir listesini yazdık ve çelişkili veya endişe verici tanı bilgileri ile sıralandık. Arama şirketleri, kişisel olarak alakalı sağlık bilgileri sunmak amacıyla AI sistemlerine platformlarını bağlamaya başlıyor.
Tabii ki, arama motorları gerçek doktorların yerini tutamaz. Ama sonuçları görmek için belki daha iyi uzmanlar tarafından incelenen bilgi ya da güvence yolunda küçük sunuyoruz şüpheli topluluk forumları düşürmekten daha Harvard Tıp Okulu ve Mayo Clinic.
AI aynı zamanda hastalıkların önlenmesi ve yönetimi için yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Hastane veri tabanlarından, elektronik kayıtlardan, evdeki monitörlerden, fitness takip cihazlarından ve implante cihazlardan alınan bilgiler, hangi hastaların konjestif kalp yetmezliği gibi durumlar için yüksek göstergeleri göstereceğini sağlık uzmanlarına yardımcı olabilir.
İnsan bağlantılarını kolaylaştırmak
Bir Amerikan Tıp Birliği tarafından yapılan çalışmada hasta bakımının 430 saat boyunca 57 hekim bir grup izledi. Forbes makalesine göre, bulduğu şey:
Doktorlar zamanlarının% 27’sini ofislerinde görerek vakit geçirenlerin% 49,2’si evrak yapıyor, bu da elektrik sağlık kaydı (EHR) sistemini içeriyor. Doktorlar hastalarla muayene odasındayken bile, hastaların% 52.9’unu konuşurken ya da hastaları incelerken% 37.0’i […] evrak yapıyorlardı.
Burada açıkladığımız potansiyel olarak çığır açan araştırmaların tümünde, AI’nın tıbbi bakımdaki etkisinin gerçek testi, evrak sorununun üstesinden gelip gelmediğine bağlı olabilir.
İdari yükle mücadele etmek için AI tarafından yönlendirilen çabalar halihazırda sürüyor. Bazı sağlık şirketleri hemşirelerin ve hekimlerin hasta bilgilerini toplamak için harcadıkları zamanı azaltmak için uygulamaları kullanmaktadır. Triyaj ve hasta görüşmelerinin algoritmalara dış kaynak kullanımı, sağlık masraflarını azaltabilir, ancak doktorların hastalarıyla geçirdiği süreyi daha da azaltma riski taşımaktadır. Amaç olacaktır doktor-hasta etkileşimi geliştirmek önlerinde insanlara odaklanmak için dizüstü bilgisayar ekranları doktorları kurtararak.
Tıp alanında AI’nın gerçek potansiyelinin bulunduğu yer budur. Kişiler arası bağlantıları ve katılımı değiştirmek yerine, AI hasta bakımı alanındaki benzersiz insan unsurlarına odaklanabilmek için hekimler ve hemşireler üzerindeki yükü azaltabilir. AI yardımcı oluyorsa kimse şikayet edecek daha düşük sağlık sigortası primleri veya hekimlerin daha hızlı doğru tedaviler bulmanıza yardımcı olur. Ancak insanlar doktorlara ve hemşirelere güvence, rahatlık ve içgörü için bakıyorlar. Makineler, insanın başucu davranışını basitçe tekrarlayamazlar.