İçerik
- Tıbbi Görüntüleme
- Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR'ler)
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Klinik Karar Desteği (CDS)
- İlaç geliştirme
- Geleceğe Bir Atılım
- Bilgece bir söz
Kaynak: video-doktor / iStockphoto
Paket servisi:
AI, tıbbi teknolojinin giderek daha hızlı bir şekilde ilerlemesini sağlıyor. İşte son gelişmelerden bazıları.
Yapay zeka dünyamızı düşünülemez şekillerde devrim yaratıyor. Dördüncü Sanayi Devrimi'nin eşiğinde, insanlık şu anda içinde yaşadığımız dünyayı yeniden icat etmek için makineler tarafından atılan ilk adımlara tanık oluyor. Ve insanları akıllı, kendi kendine öğrenen makinelerle ikame etmenin olası sakıncaları ve yararları hakkında tartışmaya devam ediyoruz. AI'ların olumlu etkisinin kesinlikle yaşamlarımızın kalitesini artıracağı bir alan: sağlık sektörü.
Tıbbi Görüntüleme
Makine öğrenme algoritmaları, göz açıp kapayıncaya kadar hayal edilemez miktarda bilgi işleyebilir. Mamogramlar ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleme raporlarında en küçük detayları bile bulmakta insanlardan çok daha hassas olabilirler.
Zebra Medical Vision şirketi, osteoporoz, meme kanseri, aort anevrizmaları ve daha fazlası gibi potansiyel durumların her işaretini bulabilen her türlü tıbbi görüntüleme raporunun algoritmaya dayalı analiziyle Profound adında yeni bir platform geliştirdi. doğruluk oranı. Ve derin öğrenme yetenekleri, sağlık hizmeti sağlayıcısının ilk başta aramamış olabileceği diğer hastalıkların gizli semptomlarını kontrol etmek için eğitildi. Diğer derin öğrenme ağları, biyopsi slaytlarında özellikle ölümcül olan bazı meme kanseri biçimlerinin varlığını tespit ettiğinde bile yüzde 100 doğruluk puanı kazandı.
Bilgisayar tabanlı analiz, verileri ya da görüntüleri insanlara göre yorumlamada (ve daha az maliyetli) çok daha etkilidir, hatta bazılarının gelecekte radyologlar ve patologlar gibi bazı mesleklerde AI'nın yerine kullanılmasının etik dışı olabileceğini bile iddia ettiler! (Tıpta BT hakkında daha fazla bilgi için, bkz. Tıbbi Tanıda BT'nin Rolü.)
Elektronik Tıbbi Kayıtlar (EMR'ler)
Elektronik tıbbi kayıtların (EMR) sağlık bilgi teknolojisi üzerindeki etkisi, son on yılın en tartışmalı tartışma konularından biridir. Bazı çalışmalara göre, verimlilik ve zamanındalık artırırken, bakım kalitesini iyileştirmede bir dönüm noktası teşkil ediyorlar. Bununla birlikte, birçok sağlık hizmeti sağlayıcısı, onları kullanışsız ve zor bulurken, önemli teknoloji direnci ve yaygın verimsizliğe yol açmıştır. Yeni AI güdümlü yazılım, EMR'lerin hantal tıkanıklığıyla her gün uğraşan birçok doktor, hemşire ve eczacıyı kurtarmaya başlayabilir mi?
Bu yeni sağlık teknolojisi ile ilgili en büyük sorunlardan biri, klinisyenleri tekrar eden görevleri yerine getirmek için değerli zamanlarının çoğunu harcamaya zorlamasıdır. Bununla birlikte, AI doktoru hastayla konuşurken her ayrıntıyı kaydetmek için bir ziyaret sırasında konuşma tanımayı kullanarak bunları kolayca otomatikleştirebilir. Grafikler, giyilebilir cihazlar ve harici sensörler gibi çeşitli kaynaklardan toplanabilecek çok daha ayrıntılı verileri içerebilir ve içerecektir ve AI bunları doğrudan EMR'ye besleyecektir.
Ancak, veri toplama işleminin ilk adımından itibaren ileriye doğru, yeterince ilgili bilgi doğru bir şekilde anlaşıldığında ve derin öğrenme algoritmalarıyla tahmin edildiğinde, bakım kalitesini birçok yönden iyileştirmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Hastaların tedaviye olan bağlılığını artırabilir ve önlenebilir olayları azaltabilir, hatta doktorları yüksek maliyetli, hayatı tehdit eden durumları tedavi etmede öngörücü AI analitiği konusunda rehberlik edebilir. JAMA Ağı'nda yayınlanan son bir çalışmanın sadece pratik bir örneği isimlendirmek için, EMR'lerden elde edilen ve California Üniversitesi'ndeki bir AI tarafından sindirildiği büyük verilerin San Francisco Sağlık'ın potansiyel olarak ölümcül olan Clostridium difficile (C. diff enfeksiyonlar.
Ve ne kadar tıbbi kayıt veri madenciliğinin sağlık hizmetlerinde bir sonraki “büyük şey” olacağını görmek kolaydır; Google'dan başka hiçbiri, bakıma erişimin hızını, kalitesini ve eşitliğini geliştirmek için kendi Google DeepMind Sağlık projesini başlattı.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Klinik Karar Desteği (CDS)
Derin öğrenmenin bir başka ilginç örneği, makinelerin insan emsallerinden daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir klinik karar destek (CDS) araçlarının çoğalmasıdır.
Bu araçlar, en iyi tedavi kursu önererek, farmakolojik etkileşimler ya da önceki koşullar gibi potansiyel tehlikeleri uyarıp bir hastanın sağlık kaydındaki en ufak ayrıntıyı bile analiz ederek klinisyenlerin çalışmalarına yardımcı olmak için genellikle EMR sistemine dahil edilmiştir.
İlginç bir örnek, Microsofts'un ünlü AI Cortana'yı bakım evlerini yönetmek için kullanılan araçlarına entegre edebilen bir yazılım evi olan MatrixCare. Makine öğrenim motorunun güçlü analiz yetenekleri, destek araçlarının karar verme yeteneğini orantısız bir şekilde güçlendirdi.
CEO'su John Damgaard, “Bir doktor ayda iki kez tıbbi bir dergi okuyabilir” dedi. hastaya bakım planları ve sonuçları iyileştirme konusunda özel önerilerde bulunuyor ”dedi.
CDS ayrıca, makinelerin birbirleriyle daha iyi iletişim kurabildiği iddiasını insanlardan çok daha iyi bir şekilde ortaya koyuyor. Özellikle, farklı tıbbi cihazların tümü internete tıpkı diğer şeyler (IoT) cihazlarının (giyilebilir cihazlar, monitörler, başucu sensörleri vb.) Ve EMR yazılımına bağlanabilir. Birlikte çalışabilirlik, modern sağlık hizmetlerinin kritik bir konusudur çünkü bakım parçalanmasının teslimi, uygun olmayan tedavinin ve hastanede yatışların artmasının temel bir nedenidir. Akıllı AI tarafından yönlendirildiğinde, çeşitli EMR platformları internet üzerinden birbirleriyle “konuşabiliyor” ve farklı servisler arasındaki işbirliği ve işbirliğini artırabiliyor.
İlaç geliştirme
Klinik çalışmalarla yeni bir ilaç geliştirmek, genellikle çok masraflı bir meseledir. Sadece zaman açısından değil (on yıllardan bahsediyorlardı) ve dolarlar yatırılır (maliyetler kolayca birkaç milyar dolara ulaşabilir), ama insan da yaşar. Aslında birçok yeni ilaç, pazarlanma sonrası dönemde gerçek dünyadaki denemeler için uzun yıllara dayanan ek testler gerektirmektedir ve bir ilacın uzun yıllar sonra ortaya çıkması çok ciddi (hatta ölümcül) yan etkilerin ortaya çıkması kadar nadir değildir. başlattı.
Bir kez daha verimli süper bilgisayar destekli AI, hiç kimsenin analiz etmeye cesaret edemediği bir moleküler yapı veri tabanından yeni ilaçlar çıkarabilir. Öne çıkan bir örnek, Ebola virüsü salgınına son verebilecek iki ilacı tahmin edebilen Atomwises AI'dir. Bir günden daha az bir zaman içinde sanal aramaları, ölümcül virüsle savaşmak için yeniden kurulabilecek, mevcut iki ilacı güvenli bulmayı başardı. En iyi yanı, yalnızca pandemik bir acil duruma, yıllarca hastalara pazarlanan ilaçları tarayarak ve güvenliklerini kanıtlayarak etkili bir şekilde tepki vermenin bir yolunu bulmalarıdır. (Teknolojinin ilaç geliştirmeye nasıl rehberlik ettiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için, Tıpta ve İlaçlarda Büyük Veri Etkisi bölümüne bakınız.)
Geleceğe Bir Atılım
En şaşırtıcı teknolojilerden bazıları henüz hazır değil, sadece prototiplerden başka bir şey değil, fakat sonuçları hala söylemeye değecek kadar nefes kesici.
Bunlardan biri, kanser gibi hastalıklarla bağlantılı olabilecek mutasyonları ve anomalileri arayan bir hasta DNA'sını taramak için derin genomik algoritmalar kullanan gerçekten iddialı bir disiplin olan hassas tıptır. Human Genome Project'in babalarından biri olan Craig Venter gibi insanlar, şu anda herhangi bir genetik değişimin etkilerini tahmin edebilecek, bireyselleştirilmiş tedavilere yol açacak ve önlenebilir birçok hastalığın erken teşhisine yol açacak yeni nesil bilgisayar teknolojileri üzerinde çalışıyor.
Bilgece bir söz
AI'yı sağlık hizmetine getirme potansiyelinden dolayı olabileceğimiz için heyecanlı olduğumuz için, sınırlamalarını anlamamız önemlidir. AI'yı tıpta kullanmak risklerden yoksun olsa da, alıştığımız zaman birçoğu kolayca aşılır.
"Zarar verme" maxim'i, sınır gibi hareket edecek bazı etik standartlar oluşturmak için kritik öneme sahiptir. Bugün, gelecek nesillerin kararlarını verecekleri çerçeveyi inşa etme sorumluluğuna yatırım yapıldı.