Akili ya bandia inatarajiwa kuwa nguvu ya mabadiliko katika uwanja wa huduma ya afya.Kwa hivyo madaktari na wagonjwa wanafaidikaje na athari za zana zinazoendeshwa na AI?
Sekta ya leo ya huduma ya afya imekomaa sana na inaweza kufanya mabadiliko makubwa.Kuanzia magonjwa sugu na saratani hadi radiolojia na tathmini ya hatari, tasnia ya huduma ya afya inaonekana kuwa na fursa nyingi za kutumia teknolojia kupeleka uingiliaji sahihi zaidi, mzuri na mzuri katika utunzaji wa wagonjwa.
Pamoja na maendeleo ya teknolojia, wagonjwa wana mahitaji ya juu na ya juu kwa madaktari, na idadi ya data inapatikana inaendelea kukua kwa kasi ya kutisha.Akili ya Bandia itakuwa injini ya kukuza uboreshaji unaoendelea wa huduma ya matibabu.
Ikilinganishwa na uchanganuzi wa kitamaduni na teknolojia ya kufanya maamuzi ya kimatibabu, akili ya bandia ina faida nyingi.Kanuni ya kujifunza inapoingiliana na data ya mafunzo, inaweza kuwa sahihi zaidi, na kuwawezesha madaktari kupata maarifa ambayo hayajawahi kushuhudiwa kuhusu utambuzi, mchakato wa uuguzi, tofauti za matibabu na matokeo ya mgonjwa.
Katika kongamano la uvumbuzi wa matibabu ya akili bandia la 2018 Duniani (wmif) lililoshikiliwa na Partners Healthcare, watafiti wa matibabu na wataalam wa kimatibabu walifafanua teknolojia na nyanja za tasnia ya matibabu ambazo zina uwezekano mkubwa wa kuwa na athari kubwa katika kupitishwa kwa akili bandia katika siku zijazo. muongo.
Anne kiblanksi, MD, mwenyekiti wa CO wa wmif mnamo 2018, na Gregg Meyer, MD, afisa mkuu wa taaluma wa Partners Healthcare, walisema kuwa aina hii ya "udhalilishaji" unaoletwa katika kila eneo la tasnia ina uwezo wa kuleta faida kubwa kwa wagonjwa na ina mapana. uwezekano wa mafanikio ya biashara.
Kwa msaada wa wataalam kutoka kwa washirika wa huduma za afya, ikiwa ni pamoja na Dk. Keith Dreyer, Profesa wa Shule ya Matibabu ya Harvard (HMS), afisa mkuu wa sayansi ya data ya washirika, na Dk. Katherine andreole, mkurugenzi wa mikakati ya utafiti na uendeshaji katika Hospitali Kuu ya Massachusetts (MGH) , ilipendekeza njia 12 ambazo AI italeta mapinduzi katika huduma za matibabu na sayansi.
1.Kuunganisha kufikiri na mashine kupitia kiolesura cha kompyuta ya ubongo
Kutumia kompyuta kuwasiliana sio wazo geni, lakini kuunda kiolesura cha moja kwa moja kati ya teknolojia na fikra za binadamu bila kibodi, kipanya na onyesho ni uwanja wa utafiti wa mipaka, ambao una matumizi muhimu kwa baadhi ya wagonjwa.
Magonjwa ya mfumo wa neva na majeraha yanaweza kuwafanya wagonjwa wengine kupoteza uwezo wa mazungumzo ya maana, harakati na mwingiliano na wengine na mazingira yao.Kiolesura cha kompyuta ya ubongo (BCI) kinachoungwa mkono na akili bandia kinaweza kurejesha hali hizo za msingi kwa wagonjwa ambao wana wasiwasi kuhusu kupoteza huduma hizi milele.
"Nikimwona mgonjwa katika kitengo cha wagonjwa mahututi wa neurology ambaye anapoteza ghafla uwezo wa kutenda au kuzungumza, ninatumai kurejesha uwezo wake wa kuwasiliana siku inayofuata," Leigh Hochberg, MD, mkurugenzi wa kituo cha neurotechnology na neurorehabilitation at. Hospitali Kuu ya Massachusetts (MGH).Kwa kutumia kiolesura cha kompyuta ya ubongo (BCI) na akili bandia, tunaweza kuamilisha mishipa inayohusiana na kusogea kwa mkono, na tunapaswa kuwa na uwezo wa kumfanya mgonjwa awasiliane na wengine angalau mara tano wakati wa shughuli nzima, kama vile kutumia teknolojia ya mawasiliano inayopatikana kila mahali. kama kompyuta kibao au simu za mkononi."
Kiolesura cha kompyuta ya ubongo kinaweza kuboresha kwa kiasi kikubwa ubora wa maisha ya wagonjwa walio na amyotrophic lateral sclerosis (ALS), ugonjwa wa kiharusi au atresia, pamoja na wagonjwa 500,000 walio na jeraha la uti wa mgongo duniani kote kila mwaka.
2.Kuendeleza kizazi kijacho cha zana za mionzi
Picha za mnururisho zilizopatikana kwa kutumia picha ya sumaku ya resonance (MRI), vichanganuzi vya CT, na eksirei hutoa mwonekano usiovamizi katika mambo ya ndani ya mwili wa binadamu.Hata hivyo, taratibu nyingi za uchunguzi bado zinategemea sampuli za tishu za kimwili zilizopatikana kwa biopsy, ambayo ina hatari ya kuambukizwa.
Wataalamu wanatabiri kuwa katika visa vingine, akili ya bandia itawezesha kizazi kijacho cha zana za Radiolojia kuwa sahihi na zenye maelezo ya kutosha kuchukua nafasi ya mahitaji ya sampuli za tishu hai.
Alexandra golby, MD, mkurugenzi wa upasuaji wa ubongo unaoongozwa na picha katika Hospitali ya Wanawake ya Brigham (BWh), alisema, "tunataka kuleta timu ya uchunguzi wa uchunguzi pamoja na madaktari wa upasuaji au wataalamu wa radiolojia na wanapatholojia, lakini ni changamoto kubwa kwa timu tofauti kufikia ushirikiano. na uthabiti wa malengo. Ikiwa tunataka radiolojia kutoa taarifa inayopatikana kwa sasa kutoka kwa sampuli za tishu, basi itatubidi tuweze kufikia viwango vya karibu sana ili kujua ukweli wa kimsingi wa pikseli yoyote.
Mafanikio katika mchakato huu yanaweza kuwawezesha madaktari kuelewa kwa usahihi zaidi utendaji wa jumla wa uvimbe, badala ya kufanya maamuzi ya matibabu kulingana na sehemu ndogo ya sifa za uvimbe mbaya.
AI inaweza pia kufafanua vyema uvamizi wa saratani, na kuamua ipasavyo lengo la matibabu.Kwa kuongezea, akili ya bandia inasaidia kutambua "biopsy halisi" na kukuza uvumbuzi katika uwanja wa Radiolojia, ambayo imejitolea kutumia algoriti zinazotegemea picha kuashiria sifa za phenotypic na maumbile ya tumors.
3.Panua huduma za matibabu katika maeneo ambayo hayajahudumiwa au yanayoendelea
Kukosekana kwa watoa huduma za afya waliofunzwa katika nchi zinazoendelea, wakiwemo mafundi wa ultrasound na wataalamu wa radiolojia, kutapunguza kwa kiasi kikubwa uwezekano wa kutumia huduma za matibabu kuokoa maisha ya wagonjwa.
Mkutano huo ulionyesha kuwa kuna wataalamu wengi wa radiolojia wanaofanya kazi katika hospitali sita huko Boston na barabara maarufu ya Longwood Avenue kuliko hospitali zote za Afrika Magharibi.
Upelelezi wa Bandia unaweza kusaidia kupunguza athari za uhaba mkubwa wa matabibu kwa kuchukua baadhi ya majukumu ya uchunguzi ambayo kwa kawaida hupewa wanadamu.
Kwa mfano, chombo cha picha cha AI kinaweza kutumia X-rays ya kifua kuchunguza dalili za kifua kikuu, kwa kawaida kwa usahihi sawa na daktari.Kipengele hiki kinaweza kutumwa kupitia maombi kwa watoa huduma katika maeneo duni ya rasilimali, na hivyo kupunguza hitaji la wataalamu wa uchunguzi wa radiolojia.
"Teknolojia hii ina uwezo mkubwa wa kuboresha huduma za afya," alisema Dk. jayashree kalpathy Cramer, msaidizi wa sayansi ya neva na profesa msaidizi wa Radiolojia katika Hospitali Kuu ya Massachusetts (MGH)
Hata hivyo, watengenezaji wa algorithm ya AI wanapaswa kuzingatia kwa makini ukweli kwamba watu wa mataifa tofauti au mikoa wanaweza kuwa na mambo ya kipekee ya kisaikolojia na mazingira, ambayo yanaweza kuathiri utendaji wa ugonjwa huo.
"Kwa mfano, idadi ya watu walioathiriwa na magonjwa nchini India inaweza kuwa tofauti sana na ile ya Marekani," alisema.Tunapotengeneza algoriti hizi, ni muhimu sana kuhakikisha kuwa data inawakilisha uwasilishaji wa ugonjwa na anuwai ya watu.Hatuwezi tu kuunda algoriti kulingana na idadi moja ya watu, lakini pia tunatumai kuwa inaweza kuchukua jukumu katika vikundi vingine."
4.Punguza mzigo wa matumizi ya rekodi za afya za kielektroniki
Rekodi ya afya ya kielektroniki (yake) imekuwa na jukumu muhimu katika safari ya kidijitali ya tasnia ya huduma ya afya, lakini mabadiliko haya yameleta matatizo mengi yanayohusiana na upakiaji wa utambuzi, hati nyingi na uchovu wa watumiaji.
Watengenezaji wa rekodi ya afya ya kielektroniki (wake) sasa wanatumia akili ya bandia kuunda kiolesura angavu zaidi na kurekebisha taratibu zinazochukua muda mwingi wa mtumiaji.
Dkt. Adam Landman, makamu wa rais na afisa mkuu wa habari wa afya ya Brigham, alisema watumiaji hutumia muda wao mwingi kwenye kazi tatu: uwekaji kumbukumbu za kimatibabu, kuagiza, na kupanga vikasha vyao.Utambuzi wa usemi na imla inaweza kusaidia kuboresha uchakataji wa hati za kimatibabu, lakini zana za usindikaji wa lugha asilia (NLP) hazitoshi.
"Nadhani inaweza kuwa muhimu kuwa na ujasiri zaidi na kuzingatia mabadiliko kadhaa, kama vile kutumia kurekodi video kwa matibabu, kama vile polisi kuvaa kamera," Landman alisema.Uerevu Bandia na kujifunza kwa mashine kunaweza kutumiwa kuorodhesha video hizi kwa ajili ya kurejeshwa baadaye.Kama tu Siri na Alexa, ambao hutumia wasaidizi wa akili bandia nyumbani, wasaidizi pepe wataletwa kando ya kitanda cha wagonjwa katika siku zijazo, kuruhusu matabibu kutumia akili iliyopachikwa kuandika maagizo ya matibabu."
AI inaweza pia kusaidia kushughulikia maombi ya kawaida kutoka kwa vikasha, kama vile viongeza vya dawa na arifa ya matokeo.Inaweza pia kusaidia kuweka kipaumbele kwa kazi ambazo zinahitaji umakini wa matabibu, na kurahisisha wagonjwa kushughulikia orodha zao za mambo ya kufanya, Landman aliongeza.
5.Hatari ya upinzani wa antibiotiki
Upinzani wa antibiotic ni tishio linaloongezeka kwa wanadamu, kwa sababu matumizi makubwa ya madawa haya muhimu yanaweza kusababisha mageuzi ya superbacteria ambayo haijibu tena matibabu.Bakteria nyingi zinazostahimili dawa zinaweza kusababisha uharibifu mkubwa katika mazingira ya hospitali, na kuua makumi ya maelfu ya wagonjwa kila mwaka.Clostridium difficile pekee hugharimu takriban dola bilioni 5 kwa mwaka kwa mfumo wa afya wa Marekani na kusababisha vifo zaidi ya 30000.
Data ya EHR husaidia kutambua mifumo ya maambukizi na kuangazia hatari kabla ya mgonjwa kuanza kuonyesha dalili.Kutumia zana za kujifunza kwa mashine na zana za kijasusi ili kuendesha uchanganuzi huu kunaweza kuboresha usahihi wake na kuunda arifa za haraka na sahihi zaidi kwa watoa huduma za afya.
"Zana za kijasusi za Bandia zinaweza kukidhi matarajio ya udhibiti wa maambukizi na ukinzani wa viuavijasumu," alisema Dk. Erica Shenoy, naibu mkurugenzi wa udhibiti wa maambukizi katika Hospitali Kuu ya Massachusetts (MGH).Wasipofanya hivyo basi kila mtu atashindwa.Kwa sababu hospitali zina data nyingi za EHR, ikiwa hazizitumii kikamilifu, ikiwa haziunda tasnia ambazo ni bora na za haraka zaidi katika muundo wa majaribio ya kimatibabu, na ikiwa hazitumii EHR zinazounda data hizi, watakabiliwa na kushindwa."
6.Unda uchambuzi sahihi zaidi kwa picha za patholojia
Dk. Jeffrey golden, mkuu wa idara ya ugonjwa katika Hospitali ya wanawake ya Brigham (BWh) na profesa wa patholojia katika HMS, alisema kuwa wanapatholojia hutoa mojawapo ya vyanzo muhimu vya data ya uchunguzi kwa watoa huduma mbalimbali wa matibabu.
"70% ya maamuzi ya huduma ya afya yanatokana na matokeo ya pathological, na kati ya 70% na 75% ya data zote katika EHRs hutoka kwa matokeo ya pathological," alisema.Na matokeo sahihi zaidi ni, mapema utambuzi sahihi utafanywa.Hili ndilo lengo ambalo patholojia ya dijiti na akili bandia zina nafasi ya kufikia."
Uchanganuzi wa kina wa kiwango cha pikseli kwenye picha kubwa za kidijitali huwawezesha madaktari kutambua tofauti ndogondogo ambazo zinaweza kuwaepusha wanadamu.
"Sasa tumefika mahali ambapo tunaweza kutathmini vyema ikiwa saratani itakua haraka au polepole, na jinsi ya kubadilisha matibabu ya wagonjwa kulingana na kanuni badala ya hatua za kliniki au uainishaji wa kihistoria," dhahabu alisema.Itakuwa hatua kubwa mbele."
Aliongeza, "AI inaweza pia kuboresha tija kwa kutambua vipengele vya kupendeza katika slaidi kabla ya matabibu kuhakiki data. AI inaweza kuchuja kupitia slaidi na kutuongoza kuona maudhui sahihi ili tuweze kutathmini ni nini muhimu na nini si muhimu. Hii inaboresha. ufanisi wa matumizi ya wataalam wa magonjwa na huongeza thamani ya utafiti wao wa kila kesi.
Lete akili kwa vifaa vya matibabu na mashine
Vifaa mahiri vinachukua mazingira ya watumiaji na hutoa vifaa kuanzia video ya wakati halisi ndani ya jokofu hadi magari ambayo hutambua usumbufu wa madereva.
Katika mazingira ya matibabu, vifaa vya akili ni muhimu kwa ufuatiliaji wa wagonjwa katika ICU na mahali pengine.Matumizi ya akili bandia ili kuongeza uwezo wa kutambua kuzorota kwa hali hiyo, kama vile kuonyesha kwamba sepsis inakua, au mtazamo wa matatizo unaweza kuboresha matokeo kwa kiasi kikubwa na inaweza kupunguza gharama za matibabu.
"Tunapozungumza juu ya kujumuisha data tofauti katika mfumo wa huduma ya afya, tunahitaji kujumuisha na kuwaonya madaktari wa ICU kuingilia kati mapema iwezekanavyo, na kwamba ujumuishaji wa data hizi sio jambo zuri ambalo madaktari wa binadamu wanaweza kufanya," alisema Mark Michalski. , mkurugenzi mtendaji wa Kituo cha Sayansi ya data ya kliniki huko BWh.Kuweka algoriti mahiri kwenye vifaa hivi hupunguza mzigo wa kiakili kwa madaktari na kuhakikisha kuwa wagonjwa wanatibiwa haraka iwezekanavyo."
8.kukuza tiba ya kinga mwilini kwa matibabu ya saratani
Immunotherapy ni mojawapo ya njia za kutibu saratani.Kwa kutumia mfumo wa kinga ya mwili kushambulia uvimbe mbaya, wagonjwa wanaweza kushinda uvimbe mkaidi.Hata hivyo, ni wagonjwa wachache tu wanaoitikia utaratibu wa sasa wa immunotherapy, na oncologists bado hawana njia sahihi na ya kuaminika ya kuamua ni wagonjwa gani watafaidika na regimen.
Kanuni za kujifunza kwa mashine na uwezo wao wa kuunganisha seti changamano za data zinaweza kufafanua muundo wa kipekee wa jeni za watu binafsi na kutoa chaguo mpya kwa tiba inayolengwa.
"Hivi karibuni, maendeleo ya kusisimua zaidi yamekuwa vizuizi vya ukaguzi, ambavyo huzuia protini zinazozalishwa na seli fulani za kinga," anaelezea Dk Long Le, mkurugenzi wa patholojia ya computational na maendeleo ya teknolojia katika kituo cha uchunguzi cha kina cha Massachusetts General Hospital (MGH).Lakini bado hatuelewi matatizo yote, ambayo ni ngumu sana.Kwa hakika tunahitaji data zaidi ya mgonjwa.Matibabu haya ni mapya, kwa hivyo si wagonjwa wengi wanaoyachukua.Kwa hivyo, iwe tunahitaji kuunganisha data ndani ya shirika au katika mashirika mengi, itakuwa jambo kuu katika kuongeza idadi ya wagonjwa ili kuendesha mchakato wa uundaji."
9.Geuza rekodi za afya za kielektroniki ziwe vitabiri vya hatari vinavyotegemewa
Rekodi ya afya ya kielektroniki (yake) ni hazina ya data ya mgonjwa, lakini ni changamoto ya mara kwa mara kwa watoa huduma na watengenezaji kutoa na kuchambua kiasi kikubwa cha habari kwa njia sahihi, kwa wakati na kutegemewa.
Matatizo ya ubora na uadilifu wa data, pamoja na mkanganyiko wa umbizo la data, ingizo lililopangwa na lisilo na muundo na rekodi zisizo kamili, hufanya iwe vigumu kwa watu kuelewa kwa usahihi jinsi ya kutekeleza utabaka wa hatari, uchanganuzi wa kubashiri na usaidizi wa uamuzi wa kimatibabu.
Dk. Ziad OBERMEYER, profesa msaidizi wa dawa za dharura katika Hospitali ya wanawake ya Brigham (BWh) na profesa msaidizi katika Shule ya Matibabu ya Harvard (HMS), alisema, "kuna kazi ngumu ya kufanya ili kuunganisha data katika sehemu moja. Lakini tatizo lingine ni kuelewa. kile ambacho watu hupata wanapotabiri ugonjwa katika rekodi ya afya ya kielektroniki (yake).Watu wanaweza kusikia kwamba kanuni za akili za bandia zinaweza kutabiri unyogovu au kiharusi, lakini wakagundua kwamba wanatabiri kuongezeka kwa gharama ya kiharusi.Ni tofauti sana na kipigo chenyewe."
Aliendelea, "kutegemea matokeo ya MRI inaonekana kutoa data maalum zaidi. Lakini sasa tunapaswa kufikiri juu ya nani anayeweza kumudu MRI? Kwa hiyo utabiri wa mwisho sio matokeo yaliyotarajiwa. "
Uchambuzi wa NMR umetoa zana nyingi za ufanisi za matokeo ya hatari na kuweka utabaka, hasa wakati watafiti wanatumia mbinu za kina za kujifunza ili kutambua miunganisho mipya kati ya seti za data zinazoonekana kuwa zisizohusiana.
Hata hivyo, OBERMEYER anaamini kwamba kuhakikisha kwamba kanuni hizi hazitambui upendeleo uliofichwa kwenye data ni muhimu kwa kupeleka zana ambazo zinaweza kuboresha utunzaji wa kimatibabu.
“Changamoto kubwa ni kuhakikisha tunajua hasa tulichotabiri kabla ya kuanza kufungua black box na kuangalia namna ya kutabiri,” alisema.
10.Kufuatilia hali ya afya kupitia vifaa vya kuvaliwa na vifaa vya kibinafsi
Takriban watumiaji wote sasa wanaweza kutumia vitambuzi kukusanya data kuhusu thamani ya afya.Kuanzia simu mahiri zilizo na kifuatiliaji hatua hadi vifaa vinavyoweza kuvaliwa vinavyofuatilia mapigo ya moyo siku nzima, data zaidi na zaidi inayohusiana na afya inaweza kuzalishwa wakati wowote.
Kukusanya na kuchambua data hizi na kuongezea taarifa zinazotolewa na wagonjwa kupitia programu na vifaa vingine vya ufuatiliaji wa nyumbani kunaweza kutoa mtazamo wa kipekee kwa afya ya mtu binafsi na ya umati.
AI itachukua jukumu muhimu katika kupata maarifa yanayoweza kutekelezeka kutoka kwa hifadhidata hii kubwa na tofauti.
Lakini Dk. Omar arnout, daktari wa upasuaji wa neva katika Hospitali ya Wanawake ya Brigham (BWh), mkurugenzi wa CO wa kituo cha matokeo ya sayansi ya neva, alisema inaweza kuchukua kazi ya ziada kusaidia wagonjwa kukabiliana na data hii ya karibu, inayoendelea ya ufuatiliaji.
"Tulikuwa huru kabisa kuchakata data za kidijitali," alisema.Lakini jinsi uvujaji wa data unavyotokea katika uchanganuzi wa Cambridge na Facebook, watu watakuwa waangalifu zaidi kuhusu nani wa kushiriki data wanayoshiriki."
Wagonjwa huwa na imani na madaktari wao zaidi ya kampuni kubwa kama Facebook, aliongeza, ambayo inaweza kusaidia kupunguza usumbufu wa kutoa data kwa programu kubwa za utafiti.
"Kuna uwezekano kwamba data inayoweza kuvaliwa itakuwa na athari kubwa kwa sababu umakini wa watu ni wa bahati mbaya na data iliyokusanywa ni mbaya sana," arnout alisema.Kwa kuendelea kukusanya data ya punjepunje, data inaweza kusaidia madaktari kuwahudumia vyema wagonjwa."
11.fanya simu mahiri kuwa zana yenye nguvu ya utambuzi
Wataalamu wanaamini kuwa picha zinazopatikana kutoka kwa simu mahiri na rasilimali nyingine za kiwango cha watumiaji zitakuwa nyongeza muhimu kwa picha za ubora wa kimatibabu, hasa katika maeneo ambayo hayajahudumiwa au nchi zinazoendelea, kwa kuendelea kutumia utendakazi thabiti wa vifaa vinavyobebeka.
Ubora wa kamera ya rununu unaboresha kila mwaka, na inaweza kutoa picha zinazoweza kutumika kwa uchanganuzi wa algorithm ya AI.Dermatology na ophthalmology ni wanufaika wa mapema wa mwelekeo huu.
Watafiti wa Uingereza hata wameunda chombo cha kutambua magonjwa ya maendeleo kwa kuchambua picha za nyuso za watoto.Kanuni inaweza kutambua vipengele tofauti, kama vile mstari wa utaya wa watoto, mahali pa macho na pua, na sifa nyingine zinazoweza kuonyesha kasoro za uso.Kwa sasa, chombo kinaweza kufanana na picha za kawaida na magonjwa zaidi ya 90 ili kutoa usaidizi wa uamuzi wa kliniki.
Dk Hadi shafiee, mkurugenzi wa maabara ya dawa ndogo/nano na afya ya kidijitali katika Hospitali ya Wanawake ya Brigham (BWh), alisema: "watu wengi wana vifaa vya simu za mkononi zenye nguvu na vihisi vingi tofauti vilivyojengwa ndani. Ni fursa nzuri kwetu. Karibu wote wahusika wa sekta hiyo wameanza kuunda programu ya Ai na maunzi katika vifaa vyao. Sio bahati mbaya. Katika ulimwengu wetu wa kidijitali, zaidi ya terabaiti milioni 2.5 za data huzalishwa kila siku. Katika nyanja ya simu za mkononi, watengenezaji wanaamini kuwa wanaweza kutumia hii. data kwa akili ya bandia ili kutoa huduma za kibinafsi zaidi, za haraka na za akili zaidi.
Kutumia simu mahiri kukusanya picha za macho ya wagonjwa, vidonda vya ngozi, vidonda, maambukizi, dawa za kulevya au masomo mengine kunaweza kusaidia kukabiliana na uhaba wa wataalam katika maeneo ambayo hayahudumiwi, huku ikipunguza muda wa kuchunguza malalamiko fulani.
"Kunaweza kuwa na matukio makubwa katika siku zijazo, na tunaweza kutumia fursa hii kutatua matatizo muhimu ya udhibiti wa magonjwa katika kituo cha huduma," shafiee alisema.
12.Kubuni uamuzi wa kimatibabu na AI ya kando ya kitanda
Sekta ya huduma ya afya inapogeukia huduma za msingi za ada, inazidi kuwa mbali na huduma ya afya tulivu.Kuzuia kabla ya ugonjwa wa muda mrefu, matukio ya ugonjwa wa papo hapo na kuzorota kwa ghafla ni lengo la kila mtoa huduma, na muundo wa fidia hatimaye huwawezesha kuendeleza michakato ambayo inaweza kufikia uingiliaji wa kazi na utabiri.
Upelelezi wa Bandia utatoa teknolojia nyingi za kimsingi za mageuzi haya, kwa kusaidia uchanganuzi wa ubashiri na zana za usaidizi wa uamuzi wa kimatibabu, kutatua matatizo kabla ya watoa huduma kutambua hitaji la kuchukua hatua.Ufahamu wa Bandia unaweza kutoa onyo la mapema kwa kifafa au sepsis, ambayo kwa kawaida huhitaji uchanganuzi wa kina wa seti changamano za data.
Brandon Westover, MD, mkurugenzi wa data za kimatibabu katika Hospitali Kuu ya Massachusetts (MGH), alisema kujifunza kwa mashine kunaweza pia kusaidia kuendelea kutoa huduma kwa wagonjwa mahututi, kama vile wale walio katika kukosa fahamu baada ya mshtuko wa moyo.
Alieleza kuwa katika hali ya kawaida, madaktari wanapaswa kuangalia data za EEG za wagonjwa hao.Utaratibu huu unatumia wakati na ni wa kibinafsi, na matokeo yanaweza kutofautiana kulingana na ujuzi na uzoefu wa matabibu.
Alisema" Katika wagonjwa hawa, hali inaweza kuwa polepole.Wakati mwingine madaktari wanapotaka kuona ikiwa mtu anapata nafuu, wanaweza kuangalia data inayofuatiliwa mara moja kila baada ya sekunde 10.Walakini, kuona ikiwa imebadilika kutoka kwa sekunde 10 za data iliyokusanywa kwa masaa 24 ni kama kuangalia ikiwa nywele zimekua wakati huo huo.Hata hivyo, ikiwa kanuni za akili bandia na kiasi kikubwa cha data kutoka kwa wagonjwa wengi zitatumika, itakuwa rahisi kulinganisha kile ambacho watu wanaona na mifumo ya muda mrefu, na baadhi ya maboresho ya hila yanaweza kupatikana, ambayo yataathiri uamuzi wa madaktari katika uuguzi. ."
Kutumia teknolojia ya kijasusi bandia kwa usaidizi wa uamuzi wa kimatibabu, alama za hatari na onyo la mapema ni mojawapo ya maeneo yenye matumaini ya maendeleo ya mbinu hii ya kimapinduzi ya uchanganuzi wa data.
Kwa kutoa nguvu kwa kizazi kipya cha zana na mifumo, matabibu wanaweza kuelewa vyema nuances ya ugonjwa, kutoa huduma za uuguzi kwa ufanisi zaidi, na kutatua matatizo mapema.Akili Bandia italeta enzi mpya ya kuboresha ubora wa matibabu ya kimatibabu, na kufanya mafanikio ya kusisimua katika utunzaji wa wagonjwa.
Muda wa kutuma: Aug-06-2021
