Đổi mới chăm sóc sức khỏe

Làm thế nào AI sẽ tạo ra làn sóng đổi mới chăm sóc sức khỏe tiếp theo

Không nghi ngờ gì rằng dữ liệu đã sẵn sàng để biến đổi ngành chăm sóc sức khỏe giống như nó có rất nhiều lĩnh vực khác, nhưng nó sẽ cần một bàn tay trợ giúp. Ngày nay, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đang thu thập exabyte dữ liệu bệnh nhân từ bệnh viện, phòng khám, phòng thí nghiệm hình ảnh và bệnh học, v.v. Dữ liệu này chứa đựng nhiều thông tin chi tiết về sức khỏe con người, nhưng việc thiếu cấu trúc và khối lượng tuyệt đối có nghĩa là nó vượt quá giới hạn khả năng giải mã của con người.

May mắn thay, các giải pháp AI và học máy tinh vi có thể mang theo ngọn đuốc của sự đổi mới.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, giá trị của máy học là khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ vượt xa khả năng của con người. Dữ liệu thô, không có cấu trúc được đưa vào và thông tin chi tiết về lâm sàng được đưa ra, giúp các bác sĩ lập kế hoạch và cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn với chi phí thấp hơn. Mặc dù bầu trời là giới hạn về lợi ích của học máy, nhưng việc xây dựng các thuật toán phức tạp này cần nhiều thời gian. Trong 10 đến XNUMX năm tới, chúng tôi kỳ vọng sẽ thấy các chuyên gia y tế gặt hái được lợi ích từ sự đổi mới dựa trên chăm sóc sức khỏe trong các lĩnh vực sau:

  1. Phân tích hình ảnh nâng cao

Phân tích hình ảnh nâng cao Các chuyên gia y tế được đào tạo chuyên sâu, và một số công việc của họ phản ánh giá trị gia tăng to lớn của họ. Tuy nhiên, các chuyên gia vẫn cần dành thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại như phân tích hình ảnh. Ví dụ, trong lĩnh vực X quang, các bác sĩ dành thời gian xem xét các hình ảnh từ chụp CT, MRI, siêu âm, chụp PET, chụp nhũ ảnh, v.v. Các giải pháp hình ảnh hỗ trợ bởi AI đang sử dụng khả năng nhận dạng mẫu tiên tiến của công nghệ để làm nổi bật các đặc điểm hình ảnh, xác định các yếu tố dự báo sớm ung thư, ưu tiên các trường hợp và cắt giảm khối lượng lao động cần thiết để thực hiện các chẩn đoán chính xác. Khi AI xử lý ngày càng nhiều tập dữ liệu, không thể tránh khỏi việc công nghệ này sẽ làm lu mờ khả năng phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm nhất có thể của các bác sĩ con người.

Hãy thảo luận về yêu cầu Dữ liệu đào tạo AI của bạn ngay hôm nay.

  1. Phát hiện bệnh

Do chi phí cao, hình ảnh chăm sóc sức khỏe thường chỉ diễn ra để xác định chẩn đoán. Đó là một giải pháp hiệu quả, nhưng một giải pháp mà AI hứa hẹn sẽ bổ sung và thay thế. Bằng cách tiến hành phân tích chuyên sâu lượng dữ liệu lịch sử khổng lồ, AI có thể dự đoán khả năng ốm đau hoặc bệnh tật ở những giai đoạn cực kỳ sớm. Ví dụ: bằng cách xem xét toàn bộ quần thể bệnh nhân khớp chặt chẽ với nhân khẩu học của một cá nhân cụ thể ngoài tiền sử bệnh tật của người thân, AI có thể kết luận rằng một bệnh nhân rất có khả năng phát triển một căn bệnh như bệnh tim nhiều năm trước khi bác sĩ có thể bao giờ chẩn đoán chính xác.

  1. Nghiên cứu chế tạo thuốc

Tất cả chúng ta đều đã tận mắt chứng kiến ​​tầm quan trọng của việc thiết kế và sản xuất các loại thuốc và vắc xin hiệu quả để chống lại căn bệnh mới được phát hiện. Về mặt lịch sử, quá trình này đã đầu tư rất lớn về thời gian và tiền bạc, với các mốc thời gian phát triển kéo dài hơn một thập kỷ trong một số trường hợp. Khả năng AI tham chiếu chéo các loại thuốc được biết là an toàn và hiệu quả và sao chép các phần công thức của chúng để đề xuất các bước lặp mới có thể là một bước đột phá, có khả năng cứu sống vô số người và giúp ngăn chặn đại dịch toàn cầu tiếp theo.

  1. Tư vấn kỹ thuật số

Tư vấn kỹ thuật số Không nghi ngờ gì nữa, đại dịch đã thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực sức khỏe từ xa, nhưng vẫn còn một chặng đường dài để thực hiện các cuộc thăm khám ảo hiệu quả như một cuộc thăm khám thực tế đến văn phòng bác sĩ. AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách đó theo nhiều cách. Ví dụ, máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sẽ giúp tạo điều kiện thu thập triệu chứng chỉ bằng giọng nói của bệnh nhân. Kết hợp với phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân, AI có thể làm nổi bật các mối lo ngại về sức khỏe có thể xảy ra để các bác sĩ xem xét. Bằng cách xử lý thông tin trước thời hạn, AI làm tăng khối lượng bệnh nhân mà bác sĩ có thể xử lý, cải thiện hiệu quả của các cuộc thăm khám ảo và thậm chí giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm từ các tương tác vật lý do đó.

Tại Shaip, mục tiêu của chúng tôi là mở ra tương lai thú vị của đổi mới chăm sóc sức khỏe bằng cách hỗ trợ các công ty trong các sáng kiến ​​AI của họ. Chúng tôi giúp các tổ chức xây dựng và đào tạo các mô hình AI và NLP bằng cách cấp phép sử dụng hơn 10 triệu bộ dữ liệu y tế bao gồm hình ảnh, dữ liệu hồ sơ sức khỏe điện tử và thậm chí cả bài phát biểu của bác sĩ. Dữ liệu của chúng tôi được bảo vệ 100%, không có thông tin y tế, được chú thích chính xác và có nguồn gốc từ hơn 60 khu vực địa lý đa dạng, đảm bảo kết quả chất lượng cao.

Chúng tôi cũng có hiểu biết sâu sắc về AI ngay từ đầu, điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể cho mượn kinh nghiệm của mình trong việc lựa chọn các nhóm thuần tập không thiên vị, chú thích dữ liệu chăm sóc sức khỏevà nhu cầu của việc học bán giám sát để đảm bảo sự thành công của khách hàng của chúng tôi. Để biết thêm thông tin về các giải pháp mà Shaip có thể giúp đưa ra, vui lòng liên hệ và yêu cầu bản demo hôm nay.

Xã hội Chia sẻ