اگر یک روند وجود داشته باشد که از بین نمی رود، آن هوش مصنوعی (AI) در مراقبت های بهداشتی است. در واقع، بر اساس Accenture انتظار می رود هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی تا سال 2021 به 6.6 میلیارد دلار برسد. تأثیر هوش مصنوعی بر سلامت و نتایج سلامت تازه شروع شده است. این نوع هوش مصنوعی «ماشین‌ها علیه ما خواهند چرخید» نیست – این هوش مصنوعی نجات‌بخش است.

هوش مصنوعی در حال ایجاد نسل جدیدی از حسگرهای هوشمند، مراقبت های پوشیدنی، تست قند خون در خانه و نظارت بر نوزاد است که بیماران را می شناسد و می تواند مشکلاتی را که خارج از پارامترهای عادی هستند را علامت گذاری کند. و این فقط در خانه اتفاق نمی‌افتد: ORها و اورژانس‌ها اکنون از تجهیزات تزریق‌شده با هوش مصنوعی برای کار در کنار جراحان در موارد بحرانی استفاده می‌کنند.

علاوه بر این، AI با داده‌ها روبرو می‌شود، و این یک حوزه است که اغلب نادیده گرفته می‌شود از تحول مراقبت‌های بهداشتی. پزشکان و پزشکان می‌توانند داده‌ها را خیلی سریع‌تر تجزیه و تحلیل کنند تا به دنبال علائم هشدار دهنده اولیه و راه‌حل‌ها باشند.

به عنوان گروه مشاوره علمی و پزشکی JASON به Health IT Analytics می‌گوید: «در دسترس بودن رو به رشد داده‌ها از دستگاه‌های هوشمند شبکه‌ای و افزایش راحتی مصرف‌کننده با محاسبات محیطی، برنامه‌های تلفن همراه و پلت‌فرم‌های گوشی‌های هوشمند، محیطی را ایجاد می‌کند که برای مصنوعی آماده است. هوش برای افزایش مراقبت های بهداشتی در داخل و خارج از کلینیک.

حتی دولت نیز با چالش نتایج سلامت هوش مصنوعی، به دنبال ایده‌های جدید جسورانه برای اینکه چگونه هوش مصنوعی بر نتایج مراقبت‌های بهداشتی تأثیر می‌گذارد.

در اینجا چهار روش وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند بر نتایج سلامتی در سال 2019 تأثیر بگذارد:

1. مراقبت از اتاق اورژانس

هوش مصنوعی در اتاق اورژانس احساس می شود زیرا همه چیز را از تنظیم جریان بیمار برای کاهش ازدحام اورژانس گرفته تا ارائه دستیارهای رباتیک با هوش مصنوعی به پزشکان انجام می دهد.

تریاژ را می توان تغییر داد توسط AI با کمک به اولویت بندی بیماران و تعیین اینکه چه کسی به چه درمانی نیاز دارد. تشخیص‌ها و پزشکی پیش‌بینی‌کننده‌ای که در ثانیه‌های حساس زمانی که زندگی بیمار در حالت معلق است، مورد نیاز است، همگی با تجزیه و تحلیل الگوی هوش مصنوعی و توانایی «دیدن» محل مشکلات تغییر خواهند کرد.

2. مراقبت های بهداشتی در منزل

هوش مصنوعی می‌تواند بیشترین تأثیر را با آوردن چشم‌انداز مراقبت‌های بهداشتی که اغلب ترسناک است در محدوده‌های آشنا و دوستانه خانه داشته باشد. نوآوران و شرکت های قدیمی در حال تلاش برای عرضه پوشیدنی های بهداشتی با هوش مصنوعی از مانیتورهایی که قلب شما را برای بی نظمی در طول روز اسکن می کنند، مچ دست -سنسورهای فرسوده که همه چیز را از سطح اکسیژن گرفته تا نبض و داخل مهد کودک را با ابزاری برای نوزادان ردیابی می‌کند.

مورد Owlet را در نظر بگیرید، یک جوراب پوشیدنی که می‌تواند قبل از خواب روی پای نوزاد لغزیده شود. حسگرها هنگام خواب، داده‌های بی‌درنگ را به مانیتور کنار تخت می‌فرستند و هوش مصنوعی مملو از حسگر در محل با استفاده از فناوری لبه، بقیه موارد را تفسیر می‌کند. اگر اکسیژن یا ضربان قلب کودک شما بیشتر از پارامترهای خاص باشد یا کمتر از آن باشد، واحد پایه Owlet برای هشدار به شما صدای جیر می‌زند.

3. داده

با افزایش تعداد این حسگرها، نمایشگرها و ماشین‌های هوشمند، میزان داده‌های تولید شده و نیاز به تجزیه آن‌ها افزایش می‌یابد. اینجاست که تأثیر هوش مصنوعی احساس خواهد شد.

CoreHealth، یک شریک زیست رایان، مطمئن است که هوش مصنوعی نقش اساسی در انتشار داده ها ایفا خواهد کرد. مری آن کربی، مدیرعامل CoreHealth می‌گوید: «من نقش بیشتری از هوش مصنوعی برای نتیجه‌گیری در مورد داده‌ها استفاده می‌شود.

او پیش‌بینی می‌کند که ابزارهای پوشیدنی همچنان پیچیده‌تر خواهند شد. برای مثال، ابزارهای پوشیدنی ممکن است به زودی قادر به نظارت بر عملکردهای سلامتی مانند متابولیسم باشند، که می تواند به افراد بگوید آیا خوردن موز به حالت چربی سوزی آنها ادامه می دهد یا آنها را در حالت افزایش چربی قرار می دهد.

به‌علاوه، پلت‌فرم‌های مشارکت بیمار مانند زیست رایان در حال آماده‌سازی هستند زمینه‌ای برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی در تلاش مداوم برای بهبود نتایج سلامت. چنین پلتفرم‌هایی زیرساختی ایجاد می‌کنند که امکان تعامل مبتنی بر داده‌ها را بین پزشکان و بیماران فراهم می‌کند که یک راهروی یکپارچه بین اکوسیستم مراقبت‌های بهداشتی و سلامتی بیمار به‌عنوان یک کل را تشکیل می‌دهد. زیست رایان از یک چارچوب NLP (پردازش زبان طبیعی) استفاده می کند که از خدمات آمازون AWS Comprehend برای طبقه بندی پاسخ های رایگان بیمار به دسته های پاسخ از پیش تعریف شده و ساختاریافته استفاده می کند. پاسخ های بیمار به ارتباطات دیجیتال (مانند ایمیل، متن/پیامک، پاسخ صوتی تعاملی و غیره) برای تنظیم تعامل ردیابی می شود.

با گردش کار دیجیتال و پیام‌های روانشناختی با توجه به انگیزه‌ها و ترجیحات منحصربه‌فرد بیماران، زیست رایان می‌تواند دیوارهایی را که بیماران را از تجربه بهترین پیامدهای سلامتی ممکن باز داشته است، خراب کند.

4. تشخیص

همه چیز از کار آزمایشگاهی گرفته تا مشاهده بیمار را می توان با جفت کردن پرسنل ماهر با هوش مصنوعی بهبود بخشید. هوش مصنوعی همچنین می تواند به وظایف اداری کمک کند، که سپس منابع بیشتری را برای مراقبت آزاد می کند. این انقلاب هوش مصنوعی ممکن است به ویژه در تنظیمات مرکز مراقبت فوری احساس شود، جایی که سرعت و دقت کلید رضایت مشتری هستند.

براساس Carbon Health :

“یکی از امتیازات هوش مصنوعی، بهبود فرآیند تشخیص است. به همین دلیل، کلینیک های مراقبت فوری می توانند کارآمدتر شوند و بیماران را سریعتر از قبل به اورژانس ارجاع دهند. با درمان سریع بیماران، زمان انتظار کاهش می یابد. حتی بیشتر، ارائه‌دهندگان می‌توانند اطلاعاتی مانند کارهای آزمایشگاهی را برای دریافت سریع‌تر نتایج و تشخیص به ماشین‌ها بدهند.

سازمان مراقبت های بهداشتی شما در سال 2019 چه اقداماتی را برای هموار کردن راه برای هوش مصنوعی انجام خواهد داد؟ نظرات خود را در نظرات زیر به اشتراک بگذارید.