בינה מלאכותית צפויה להפוך לכוח טרנספורמציה בתחום הבריאות.אז איך רופאים ומטופלים מרוויחים מההשפעה של כלים מונעי בינה מלאכותית?
תעשיית הבריאות של היום מאוד בוגרת ויכולה לעשות כמה שינויים גדולים.ממחלות כרוניות וסרטן ועד רדיולוגיה והערכת סיכונים, נראה שלתעשיית הבריאות יש אינספור הזדמנויות להשתמש בטכנולוגיה כדי לפרוס התערבויות מדויקות, יעילות ואפקטיביות יותר בטיפול בחולים.
עם התפתחות הטכנולוגיה, למטופלים יש דרישות גבוהות יותר ויותר לרופאים, ומספר הנתונים הזמינים ממשיך לגדול בקצב מדאיג.בינה מלאכותית תהפוך למנוע לקידום שיפור מתמיד של הטיפול הרפואי.
בהשוואה לאנליזה מסורתית וטכנולוגיית קבלת החלטות קלינית, לבינה מלאכותית יש יתרונות רבים.כאשר אלגוריתם הלמידה יוצר אינטראקציה עם נתוני ההדרכה, הוא יכול להיות מדויק יותר, ולאפשר לרופאים לקבל תובנות חסרות תקדים על אבחון, תהליך סיעודי, שונות הטיפול ותוצאות המטופל.
בפורום החדשנות הרפואית העולמית של בינה מלאכותית (wmif) לשנת 2018 שנערך על ידי Partners Healthcare, חוקרים רפואיים ומומחים קליניים פירטו את הטכנולוגיות והתחומים של התעשייה הרפואית שסביר להניח שתהיה להם השפעה משמעותית על אימוץ הבינה המלאכותית בעתיד הקרוב עָשׂוֹר.
אן קיבלנקסי, MD, יו"ר CO של wmif בשנת 2018, וגרג מאייר, MD, מנהל אקדמי ראשי של Partners Healthcare, אמרו כי סוג זה של "חתרנות" המובאת לכל תחום בתעשייה יש לו פוטנציאל להביא תועלת משמעותית לחולים ויש לה פוטנציאל נרחב לחולים. פוטנציאל הצלחה עסקית.
בעזרת מומחים משירותי הבריאות של שותפים, כולל ד"ר קית דרייר, פרופסור מבית הספר לרפואה בהרווארד (HMS), מנהל מדעי הנתונים הראשי של שותפים, וד"ר קתרין אנדראול, מנהלת אסטרטגיית מחקר ותפעול בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH) , הציע 12 דרכים שבהן AI תחולל מהפכה בשירותי הרפואה והמדע.
1. איחוד חשיבה ומכונה באמצעות ממשק מחשב המוח
שימוש במחשב לתקשורת אינו רעיון חדש, אך יצירת ממשק ישיר בין טכנולוגיה וחשיבה אנושית ללא מקלדת, עכבר ותצוגה היא תחום מחקר פורה, שיש לו יישום חשוב עבור חלק מהמטופלים.
מחלות וטראומות של מערכת העצבים עלולות לגרום לחלק מהמטופלים לאבד את היכולת לשוחח, תנועה ואינטראקציה משמעותית עם אחרים וסביבתם.ממשק מחשב מוחי (BCI) הנתמך על ידי בינה מלאכותית יכול לשחזר את החוויות הבסיסיות הללו לחולים שחוששים לאבד את הפונקציות הללו לנצח.
"אם אני רואה חולה ביחידה לטיפול נמרץ נוירולוגי שמאבד לפתע את יכולת הפעולה או הדיבור, אני מקווה לשקם את יכולתו לתקשר למחרת", אמרה לי הוכברג, ד"ר, מנהלת המרכז לנוירוטכנולוגיה ושיקום נוירולוגי ב- בית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH).על ידי שימוש בממשק מחשב מוחי (BCI) ובינה מלאכותית, אנו יכולים להפעיל את העצבים הקשורים לתנועת היד, ואנו אמורים להיות מסוגלים לגרום למטופל לתקשר עם אחרים לפחות חמש פעמים במהלך כל הפעילות, כמו שימוש בטכנולוגיות תקשורת בכל מקום כגון כמו מחשבי טאבלט או טלפונים ניידים."
ממשק מחשב המוח יכול לשפר מאוד את איכות החיים של חולים עם טרשת צדדית אמיוטרופית (ALS), שבץ מוחי או תסמונת אטרזיה, כמו גם 500,000 חולים עם פגיעה בחוט השדרה ברחבי העולם מדי שנה.
2.פיתוח את הדור הבא של כלי קרינה
תמונות קרינה המתקבלות באמצעות הדמיית תהודה מגנטית (MRI), סורקי CT וקרני רנטגן מספקות נראות לא פולשנית אל פנים גוף האדם.עם זאת, הליכי אבחון רבים עדיין מסתמכים על דגימות רקמה פיזיות המתקבלות בביופסיה, שיש לה סיכון לזיהום.
מומחים צופים שבמקרים מסוימים, בינה מלאכותית תאפשר לדור הבא של כלי רדיולוגיה להיות מדויקים ומפורטים מספיק כדי להחליף את הביקוש לדגימות רקמות חיות.
אלכסנדרה גולבי, MD, מנהלת נוירוכירורגיה מונחית תמונה בבית החולים לנשים בריגהם (BWh), אמרה, "אנחנו רוצים להפגיש את צוות הדימות האבחנתי עם מנתחים או רדיולוגים ופתולוגים התערבותיים, אבל זה אתגר עצום עבור צוותים שונים להשיג שיתוף פעולה ועקביות של מטרות. אם אנחנו רוצים שהרדיולוגיה תספק את המידע הזמין כעת מדגימות רקמה, אז נצטרך להיות מסוגלים להשיג סטנדרטים קרובים מאוד כדי לדעת את העובדות הבסיסיות של כל פיקסל נתון."
הצלחה בתהליך זה עשויה לאפשר לרופאים להבין בצורה מדויקת יותר את הביצועים הכוללים של הגידול, במקום לקבל החלטות טיפוליות על סמך חלק קטן מהתכונות של הגידול הממאיר.
בינה מלאכותית יכולה גם להגדיר טוב יותר את החודרניות של סרטן, ולקבוע בצורה מתאימה יותר את יעד הטיפול.בנוסף, בינה מלאכותית מסייעת למימוש "ביופסיה וירטואלית" ולקידום חדשנות בתחום הרדיולוגיה, המחויב להשתמש באלגוריתמים מבוססי תמונה לאפיון המאפיינים הפנוטיפיים והגנטיים של גידולים.
3. הרחבת השירותים הרפואיים באזורים מוחלשים או מתפתחים
המחסור בספקי שירותי בריאות מיומנים במדינות מתפתחות, כולל טכנאי אולטרסאונד ורדיולוגים, יקטין מאוד את הסיכוי להשתמש בשירותים רפואיים כדי להציל את חיי החולים.
בפגישה צוין כי יש יותר רדיולוגים העובדים בשישה בתי חולים בבוסטון עם שדרת לונגווד המפורסמת מאשר בכל בתי החולים במערב אפריקה.
בינה מלאכותית יכולה לעזור למתן את ההשפעה של מחסור קריטי ברופאים על ידי השתלטות על חלק מהאחריות האבחונית המוטלת בדרך כלל על בני אדם.
לדוגמה, כלי הדמיה בינה מלאכותית יכול להשתמש בצילומי רנטגן של החזה כדי לבחון את הסימפטומים של שחפת, בדרך כלל באותה דיוק כמו רופא.ניתן לפרוס תכונה זו באמצעות אפליקציה עבור ספקים באזורים דלים במשאבים, מה שמפחית את הצורך ברדיולוגים אבחונים מנוסים.
"לטכנולוגיה הזו יש פוטנציאל גדול לשפר את שירותי הבריאות", אמרה ד"ר ג'יאשרי קלפתי קריימר, עוזרת למדעי המוח ופרופסור חבר לרדיולוגיה בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH)
עם זאת, מפתחי אלגוריתמי AI חייבים לשקול היטב את העובדה שלאנשים בני לאומים או אזורים שונים עשויים להיות גורמים פיזיולוגיים וסביבתיים ייחודיים, שיכולים להשפיע על ביצועי המחלה.
"לדוגמה, האוכלוסייה המושפעת ממחלות בהודו עשויה להיות שונה מאוד מזו שבארצות הברית", אמרה.כאשר אנו מפתחים אלגוריתמים אלו, חשוב מאוד לוודא שהנתונים מייצגים את הצגת המחלה ואת מגוון האוכלוסייה.אנחנו לא רק יכולים לפתח אלגוריתמים המבוססים על אוכלוסייה בודדת, אלא גם לקוות שהיא יכולה למלא תפקיד באוכלוסיות אחרות."
4.הפחת את עומס השימוש ברשומות בריאות אלקטרוניות
לתיעוד הבריאות האלקטרוני (לה) תפקיד חשוב במסע הדיגיטלי של תעשיית הבריאות, אבל השינוי הזה הביא לבעיות רבות הקשורות לעומס קוגניטיבי, אין סוף מסמכים ועייפות משתמשים.
מפתחי רשומות רפואיות אלקטרוניות (שלה) משתמשים כעת בבינה מלאכותית כדי ליצור ממשק אינטואיטיבי יותר ולהפוך שגרות לאוטומטיות שלוקחות זמן רב למשתמש.
ד"ר אדם לנדמן, סגן נשיא וקצין המידע הראשי של Brigham Health, אמר שהמשתמשים מבלים את רוב זמנם בשלוש משימות: תיעוד קליני, הזנת הזמנות ומיון תיבות הדואר הנכנס שלהם.זיהוי דיבור והכתבה יכולים לסייע בשיפור עיבוד מסמכים קליניים, אך ייתכן שכלי עיבוד שפה טבעית (NLP) אינם מספיקים.
"אני חושב שייתכן שיהיה צורך להיות נועז יותר ולשקול כמה שינויים, כמו שימוש בהקלטת וידאו לטיפול קליני, בדיוק כמו המשטרה העונדת מצלמות", אמר לנדמן.לאחר מכן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לאינדקס סרטונים אלה לאחזור עתידי.בדיוק כמו סירי ואלכסה, המשתמשות בעוזרי בינה מלאכותית בבית, עוזרות וירטואליות יובאו בעתיד ליד מיטת המטופלים, מה שיאפשר לקלינאים להשתמש בבינה משובצת כדי להזין הזמנות רפואיות."
AI יכול גם לסייע בטיפול בבקשות שגרתיות מתיבות דואר נכנס, כגון תוספי תרופות והודעות על תוצאות.זה עשוי גם לעזור לתעדף משימות שבאמת זקוקות לתשומת לב של רופאים, מה שיקל על המטופלים לעבד את רשימות המטלות שלהם, הוסיף לנדמן.
5.סיכון לעמידות לאנטיביוטיקה
עמידות לאנטיביוטיקה היא איום הולך וגובר לבני אדם, מכיוון ששימוש יתר בתרופות מפתח אלו עלול להוביל לאבולוציה של חיידקי-על שלא מגיבים עוד לטיפול.חיידקים עמידים לריבוי תרופות עלולים לגרום לנזק חמור בסביבת בית החולים, ולהרוג עשרות אלפי חולים מדי שנה.Clostridium difficile לבדו עולה כ-5 מיליארד דולר בשנה למערכת הבריאות האמריקאית וגורם ליותר מ-30,000 מקרי מוות.
נתוני EHR עוזרים לזהות דפוסי זיהום ולהדגיש את הסיכון לפני שהמטופל מתחיל להראות תסמינים.שימוש בכלי למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי להניע את הניתוחים הללו יכול לשפר את הדיוק שלהם וליצור התראות מהירות ומדויקות יותר לספקי שירותי בריאות.
"כלי בינה מלאכותית יכולים לעמוד בציפיות לבקרת זיהומים ועמידות לאנטיביוטיקה", אמרה ד"ר אריקה שניי, סגנית מנהלת בקרת זיהומים בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH).אם לא, כולם ייכשלו.מכיוון שלבתי חולים יש הרבה נתוני EHR, אם הם לא עושים בהם שימוש מלא, אם הם לא יוצרים תעשיות חכמים ומהירים יותר בתכנון ניסויים קליניים, ואם הם לא משתמשים ב-EHR שיוצרים את הנתונים האלה, הם יתמודדו עם כישלון."
6. צור ניתוח מדויק יותר עבור תמונות פתולוגיות
ד"ר ג'פרי גולדן, ראש מחלקת פתולוגיה בבית החולים לנשים בריגהם (BWh) ופרופסור לפתולוגיה ב-HMS, אמר כי פתולוגים מספקים את אחד המקורות החשובים ביותר לנתוני אבחון עבור מגוון שלם של נותני שירות רפואי.
"70% מהחלטות שירותי הבריאות מבוססות על תוצאות פתולוגיות, ובין 70% ל-75% מכל הנתונים ב-EHR מגיעים מתוצאות פתולוגיות", אמר.וככל שהתוצאות מדויקות יותר, האבחנה הנכונה תתבצע מוקדם יותר.זו המטרה שיש לפתולוגיה דיגיטלית ובינה מלאכותית סיכוי להשיג."
ניתוח רמת פיקסלים עמוק בתמונות דיגיטליות גדולות מאפשר לרופאים לזהות הבדלים עדינים שעלולים להימלט מעיני האדם.
"הגענו כעת לנקודה שבה נוכל להעריך טוב יותר האם הסרטן יתפתח במהירות או באיטיות, וכיצד לשנות את הטיפול בחולים בהתבסס על אלגוריתמים ולא שלבים קליניים או דירוג היסטופתולוגי", אמר גולדן.זה הולך להיות צעד ענק קדימה."
הוא הוסיף, "AI יכול גם לשפר את הפרודוקטיביות על ידי זיהוי תכונות של עניין בשקופיות לפני שהקלינאים בודקים את הנתונים. בינה מלאכותית יכולה לסנן דרך שקופיות ולהדריך אותנו לראות את התוכן הנכון כדי שנוכל להעריך מה חשוב ומה לא. זה משפר היעילות של השימוש בפתולוגים ומעלה את ערך המחקר שלהם בכל מקרה".
הביאו מודיעין למכשירים ומכונות רפואיות
מכשירים חכמים משתלטים על סביבות צרכנים ומספקים מכשירים החל מווידאו בזמן אמת בתוך המקרר ועד למכוניות שמזהות הסחת דעת של הנהג.
בסביבה רפואית, מכשירים חכמים חיוניים לניטור חולים במחלקות נמרץ ובמקומות אחרים.השימוש בבינה מלאכותית כדי לשפר את היכולת לזהות הידרדרות של המצב, כגון ציון כי אלח דם מתפתח, או תפיסת סיבוכים יכול לשפר משמעותית את התוצאות ועלול להפחית את עלויות הטיפול.
"כשאנחנו מדברים על שילוב נתונים שונים בכל מערכת הבריאות, אנחנו צריכים לשלב ולהתריע בפני רופאי טיפול נמרץ להתערב מוקדם ככל האפשר, ושהצבירה של נתונים אלה אינה דבר טוב שרופאים אנושיים יכולים לעשות", אמר מארק מיכלסקי , מנכ"ל המרכז למדעי הנתונים הקליניים ב-BWh.הכנסת אלגוריתמים חכמים למכשירים אלו מפחיתה את העומס הקוגניטיבי על הרופאים ומבטיחה שהמטופלים יטופלו במהירות האפשרית."
8. קידום אימונותרפיה לטיפול בסרטן
אימונותרפיה היא אחת הדרכים המבטיחות ביותר לטיפול בסרטן.על ידי שימוש במערכת החיסונית של הגוף עצמו כדי לתקוף גידולים ממאירים, חולים עשויים להיות מסוגלים להתגבר על גידולים עיקשים.עם זאת, רק מעט חולים מגיבים למשטר האימונותרפי הנוכחי, ולאונקולוגים עדיין אין שיטה מדויקת ומהימנה לקבוע אילו מטופלים ייהנו מהמשטר.
אלגוריתמי למידת מכונה והיכולת שלהם לסנתז מערכי נתונים מורכבים ביותר עשויים להבהיר את הרכב הגנים הייחודי של אנשים ולספק אפשרויות חדשות לטיפול ממוקד.
"לאחרונה, הפיתוח המרגש ביותר היה מעכבי נקודת ביקורת, החוסמים חלבונים המיוצרים על ידי תאי חיסון מסוימים", מסביר ד"ר לונג לה, מנהל פתולוגיה חישובית ופיתוח טכנולוגיה במרכז האבחון המקיף של בית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH).אבל אנחנו עדיין לא מבינים את כל הבעיות, וזה מאוד מסובך.אנחנו בהחלט צריכים עוד נתוני מטופלים.טיפולים אלה הם חדשים יחסית, כך שלא הרבה מטופלים באמת נוטלים אותם.לכן, בין אם עלינו לשלב נתונים בתוך ארגון או בין מספר ארגונים, זה יהיה גורם מפתח בהגדלת מספר המטופלים שיניעו את תהליך המודלים."
9. הפוך את רישומי הבריאות האלקטרוניים למנבאי סיכונים אמינים
רישום רפואי אלקטרוני (היא) הוא אוצר של נתוני מטופלים, אך זהו אתגר מתמיד עבור ספקים ומפתחים לחלץ ולנתח כמות גדולה של מידע בצורה מדויקת, בזמן ומהימנה.
בעיות של איכות ושלמות נתונים, יחד עם בלבול בפורמט הנתונים, קלט מובנה ובלתי מובנה ורשומות לא שלמות, מקשים על אנשים להבין במדויק כיצד לבצע ריבוד סיכונים משמעותי, ניתוח חזוי ותמיכה בהחלטות קליניות.
ד"ר זיאד אוברמייר, עוזר פרופסור לרפואת חירום בבית החולים לנשים בריגהם (BWh) ועוזר פרופסור בבית הספר לרפואה של הרווארד (HMS), אמר, "יש עבודה קשה לעשות כדי לשלב נתונים במקום אחד. אבל בעיה נוספת היא להבין מה אנשים מקבלים כשהם מנבאים מחלה בתיעוד הבריאות האלקטרוני (שלה). אנשים אולי ישמעו שאלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לחזות דיכאון או שבץ, אבל יגלו שהם למעשה מנבאים עלייה בעלות של שבץ מוחי. זה שונה מאוד מה שבץ את עצמו."
הוא המשיך, "נראה שהסתמכות על תוצאות MRI מספקת מערך נתונים ספציפי יותר. אבל עכשיו אנחנו צריכים לחשוב מי יכול להרשות לעצמו MRI? אז התחזית הסופית היא לא התוצאה הצפויה".
ניתוח NMR יצר הרבה כלים מוצלחים של ניקוד סיכונים וריבוד, במיוחד כאשר חוקרים משתמשים בטכניקות למידה עמוקה כדי לזהות קשרים חדשים בין מערכי נתונים שלכאורה אינם קשורים.
עם זאת, OBERMEYER מאמין כי הבטחה שאלגוריתמים אלה אינם מזהים את ההטיות החבויות בנתונים היא חיונית לפריסת כלים שיכולים לשפר באמת את הטיפול הקליני.
"האתגר הגדול ביותר הוא לוודא שאנחנו יודעים בדיוק מה חזינו לפני שנתחיל לפתוח את הקופסה השחורה ולבחון איך לחזות", אמר
10. ניטור מצב בריאותי באמצעות מכשירים לבישים ומכשירים אישיים
כמעט כל הצרכנים יכולים כעת להשתמש בחיישנים כדי לאסוף נתונים על ערך בריאותי.מסמארטפונים עם מעקב צעדים ועד למכשירים לבישים שעוקבים אחר קצב הלב כל היום, ניתן להפיק יותר ויותר נתונים הקשורים לבריאות בכל עת.
איסוף וניתוח נתונים אלה והשלמת המידע שסופק על ידי מטופלים באמצעות אפליקציות ומכשירי ניטור ביתיים אחרים יכולים לספק פרספקטיבה ייחודית לבריאות הפרט והקהל.
בינה מלאכותית תמלא תפקיד חשוב בהפקת תובנות ניתנות לפעולה ממסד הנתונים הגדול והמגוון הזה.
אבל ד"ר עומר ארנוט, נוירוכירורג בבית החולים לנשים בריגהם (BWh), מנהל CO של המרכז לתוצאות מדעי המוח החישוביים, אמר כי ייתכן שיידרש עבודה נוספת כדי לעזור למטופלים להסתגל לנתוני הניטור האינטימיים והמתמשכים הללו.
"בעבר היינו די חופשיים לעבד נתונים דיגיטליים", אמר.אבל ככל שדליפות נתונים מתרחשות ב-Cambridge Analytics ו-Facebook, אנשים יהיו זהירים יותר ויותר לגבי מי לשתף איזה נתונים הם משתפים."
מטופלים נוטים לסמוך על הרופאים שלהם יותר מאשר בחברות גדולות כמו פייסבוק, הוא הוסיף, מה שיכול לעזור להקל על אי הנוחות שבמתן נתונים עבור תוכניות מחקר בקנה מידה גדול.
"סביר להניח שלנתונים לבישים תהיה השפעה משמעותית מכיוון שתשומת הלב של אנשים היא מאוד מקרית והנתונים שנאספים מאוד גסים", אמר ארנוט.על ידי איסוף מתמיד של נתונים פרטניים, סביר יותר שהנתונים יסייעו לרופאים לטפל טוב יותר בחולים."
11.הפוך את הטלפונים החכמים לכלי אבחון רב עוצמה
מומחים מאמינים שתמונות המתקבלות מטלפונים חכמים ומשאבים אחרים ברמת הצרכן יהפכו לתוספת חשובה להדמיה באיכות קלינית, במיוחד באזורים מוחלשים או במדינות מתפתחות, על ידי המשך השימוש בפונקציות החזקות של מכשירים ניידים.
איכות המצלמה הניידת משתפרת מדי שנה, והיא יכולה ליצור תמונות שניתן להשתמש בהן לניתוח אלגוריתמים של AI.רפואת עור ורפואת עיניים הם נהנים מוקדמים ממגמה זו.
חוקרים בריטים אף פיתחו כלי לזיהוי מחלות התפתחותיות על ידי ניתוח תמונות של פני ילדים.האלגוריתם יכול לזהות תכונות נפרדות, כגון קו הלסת התחתונה של ילדים, מיקום העיניים והאף ותכונות אחרות שעשויות להצביע על חריגות בפנים.נכון לעכשיו, הכלי יכול להתאים תמונות נפוצות ליותר מ-90 מחלות כדי לספק תמיכה קלינית בהחלטה.
ד"ר האדי שאפי, מנהלת מעבדת המיקרו/ננו רפואה ובריאות דיגיטלית בבית החולים לנשים בריגהם (BWh), אמרה: "רוב האנשים מצוידים בטלפונים ניידים רבי עוצמה עם חיישנים רבים ושונים מובנים. זו הזדמנות מצוינת עבורנו. כמעט כולם. שחקני התעשייה החלו לבנות תוכנה וחומרה של Ai במכשירים שלהם. זה לא מקרי. בעולם הדיגיטלי שלנו נוצרים יותר מ-2.5 מיליון טרה-בייט של נתונים מדי יום. בתחום הטלפונים הניידים, היצרנים מאמינים שהם יכולים להשתמש בזה נתונים לבינה מלאכותית כדי לספק שירותים מותאמים אישית, מהירים וחכמים יותר".
שימוש בטלפונים חכמים לאיסוף תמונות של עיניים של מטופלים, נגעים בעור, פצעים, זיהומים, תרופות או נושאים אחרים עשוי לסייע בטיפול במחסור במומחים באזורים מועטים, תוך צמצום הזמן לאבחון תלונות מסוימות.
"ייתכן שיהיו כמה אירועים גדולים בעתיד, ונוכל לנצל את ההזדמנות הזו כדי לפתור כמה בעיות חשובות של ניהול מחלות בנקודת הטיפול", אמר שפי.
12. קבלת החלטות קליניות חדשניות עם AI ליד המיטה
ככל שתעשיית הבריאות פונה לשירותים מבוססי תשלום, היא מתרחקת יותר ויותר משירותי בריאות פסיביים.מניעה לפני מחלות כרוניות, אירועי מחלה אקוטיים והידרדרות פתאומית היא המטרה של כל ספק, ומבנה הפיצוי מאפשר לו בסופו של דבר לפתח תהליכים שיכולים להשיג התערבות אקטיבית וחזויה.
בינה מלאכותית תספק טכנולוגיות בסיסיות רבות לאבולוציה זו, על ידי תמיכה בניתוח חזוי וכלי תמיכה להחלטות קליניות, כדי לפתור בעיות לפני שהספקים יבינו את הצורך לנקוט בפעולה.בינה מלאכותית יכולה לספק אזהרה מוקדמת לאפילפסיה או אלח דם, מה שבדרך כלל דורש ניתוח מעמיק של מערכי נתונים מורכבים ביותר.
ברנדון ווסטובר, MD, מנהל נתונים קליניים בבית החולים הכללי של מסצ'וסטס (MGH), אמר שלמידת מכונה יכולה גם לעזור לתמוך במתן טיפול מתמשך לחולים קשים, כמו אלה שנמצאים בתרדמת לאחר דום לב.
הוא הסביר שבנסיבות רגילות, הרופאים צריכים לבדוק את נתוני ה-EEG של חולים אלה.תהליך זה גוזל זמן וסובייקטיבי, והתוצאות עשויות להשתנות בהתאם לכישוריהם ולניסיון של הרופאים.
הוא אמר "בחולים אלה, המגמה עשויה להיות איטית.לפעמים כאשר רופאים רוצים לראות אם מישהו מתאושש, הם עשויים להסתכל על הנתונים המנוטרים אחת ל-10 שניות.עם זאת, לראות אם זה השתנה מ-10 שניות של נתונים שנאספו ב-24 שעות זה כמו להסתכל אם השיער צמח בינתיים.עם זאת, אם נעשה שימוש באלגוריתמים של בינה מלאכותית וכמויות גדולות של נתונים ממטופלים רבים, יהיה קל יותר להתאים את מה שאנשים רואים לדפוסים ארוכי טווח, וייתכן שיימצאו כמה שיפורים עדינים, שישפיעו על קבלת ההחלטות של הרופאים בסיעוד ."
שימוש בטכנולוגיית בינה מלאכותית לתמיכה בהחלטות קליניות, ניקוד סיכונים והתרעה מוקדמת הוא אחד מתחומי הפיתוח המבטיחים ביותר של שיטת ניתוח נתונים מהפכנית זו.
על ידי מתן כוח לדור חדש של כלים ומערכות, קלינאים יכולים להבין טוב יותר את הניואנסים של מחלה, לספק שירותי סיעוד בצורה יעילה יותר ולפתור בעיות מראש.בינה מלאכותית תפתח עידן חדש של שיפור איכות הטיפול הקליני, ותעשה פריצות דרך מרגשות בטיפול בחולים.
זמן פרסום: אוגוסט-06-2021
