Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe luôn được hưởng lợi từ những tiến bộ công nghệ và dịch vụ của họ. Từ máy tạo nhịp tim và X-Rays đến CPR điện tử và hơn thế nữa, chăm sóc sức khỏe đã có thể gia tăng giá trị cho xã hội và sự phát triển của nó nhờ vai trò của công nghệ. Tiếp tục phát triển ở giai đoạn tiến bộ này là Trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ đồng minh của nó như học máy, học sâu, NLP, Và nhiều hơn nữa.
Theo nhiều cách hơn cả những gì có thể tưởng tượng, các khái niệm AI và máy học đang giúp các bác sĩ và bác sĩ phẫu thuật cứu sống những người quý giá một cách liền mạch, phát hiện bệnh tật và mối lo ngại ngay cả trước khi chúng xuất hiện, quản lý bệnh nhân tốt hơn, tham gia hiệu quả hơn vào quá trình phục hồi của họ, v.v. Thông qua các giải pháp dựa trên AI và mô hình học máy, các tổ chức trên khắp thế giới có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho mọi người tốt hơn.
Nhưng chính xác thì hai công nghệ này trao quyền cho các bệnh viện và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe như thế nào? Các ứng dụng hữu hình trong thế giới thực của các ca sử dụng khiến chúng không thể tránh khỏi là gì? Vâng, chúng ta hãy tìm hiểu.
Vai trò của học máy trong chăm sóc sức khỏe
Đối với những người mới bắt đầu, học máy là một tập hợp con của AI cho phép máy móc tự động học các khái niệm, xử lý dữ liệu và mang lại kết quả mong muốn. Thông qua các kỹ thuật học tập khác nhau như học không giám sát, có giám sát, v.v., các mô hình học máy học cách xử lý dữ liệu thông qua các điều kiện và mệnh đề và đi đến kết quả. Điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng để đưa ra những thông tin chi tiết mang tính dự đoán và dự đoán.
Những hiểu biết này giúp ích rất nhiều trong khía cạnh tổ chức và hành chính của việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe như quản lý bệnh nhân và giường bệnh, giám sát từ xa, quản lý cuộc hẹn, tạo bảng phân công nhiệm vụ, v.v. Hàng ngày, các chuyên gia chăm sóc sức khỏe dành 25% thời gian của họ cho các công việc thừa như quản lý, cập nhật hồ sơ và xử lý yêu cầu, điều này khiến họ không thể cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe theo yêu cầu.
Việc triển khai các mô hình học máy có thể mang lại sự tự động hóa và loại bỏ sự can thiệp của con người ở những nơi chúng ít được yêu cầu nhất. Bên cạnh đó, máy học cũng giúp tối ưu hóa sự tham gia và phục hồi của bệnh nhân bằng cách gửi các cảnh báo và thông báo kịp thời cho bệnh nhân về thuốc, cuộc hẹn, thu thập báo cáo của họ, v.v.
Bên cạnh những lợi ích quản trị này, có những lợi ích thiết thực khác của học máy trong chăm sóc sức khỏe. Hãy cùng khám phá xem chúng là gì.
Các ứng dụng trong thế giới thực của Học máy
Phát hiện bệnh & chẩn đoán hiệu quả
Một trong những trường hợp ứng dụng chính của máy học trong chăm sóc sức khỏe là phát hiện sớm và chẩn đoán bệnh hiệu quả. Khó xác định những mối quan tâm như rối loạn di truyền và di truyền và một số loại ung thư trong giai đoạn đầu nhưng với các giải pháp máy học được đào tạo bài bản, chúng có thể được phát hiện chính xác.
Những mô hình như vậy trải qua nhiều năm đào tạo từ thị giác máy tính và các bộ dữ liệu khác. Họ được đào tạo để phát hiện ngay cả những điểm bất thường nhỏ nhất trong cơ thể con người hoặc một cơ quan để kích hoạt thông báo để phân tích thêm. Một ví dụ điển hình về trường hợp sử dụng này là IBM Watson Genomic, có mô hình giải trình tự theo hướng bộ gen được hỗ trợ bởi điện toán nhận thức cho phép các cách chẩn đoán mối quan tâm nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Quản lý hiệu quả hồ sơ sức khỏe
Bất chấp những tiến bộ, việc duy trì hồ sơ sức khỏe điện tử vẫn là một mối quan tâm sâu sắc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Mặc dù đúng là nó đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với những gì chúng ta thường sử dụng trước đó, nhưng dữ liệu sức khỏe vẫn còn ở khắp nơi.
Điều này khá mỉa mai vì hồ sơ sức khỏe cần được tập trung và sắp xếp hợp lý (đừng quên có thể tương tác). Tuy nhiên, rất nhiều chi tiết quan trọng bị thiếu trong hồ sơ, hoặc bị khóa hoặc sai. Tuy nhiên, ảnh hưởng của học máy đang thay đổi tất cả những điều này khi các dự án từ MathWorks và Google đang giúp cập nhật tự động các bản ghi ngoại tuyến thông qua công nghệ phát hiện chữ viết tay. Điều này đảm bảo các chuyên gia chăm sóc sức khỏe trên toàn ngành dọc có quyền truy cập kịp thời vào dữ liệu bệnh nhân để thực hiện công việc của họ.
Phát hiện bệnh tiểu đường
Vấn đề với một căn bệnh như bệnh tiểu đường là rất nhiều người mắc bệnh trong một thời gian dài mà không gặp bất kỳ triệu chứng nào. Vì vậy, khi họ thực sự trải qua các triệu chứng và ảnh hưởng của bệnh tiểu đường lần đầu tiên thì đã khá muộn. Tuy nhiên, những trường hợp như thế này có thể được ngăn chặn thông qua các mô hình học máy.
Một hệ thống được xây dựng dựa trên các thuật toán như Naive Bayes, KNN, Cây quyết định, v.v. có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu sức khỏe và dự đoán sự khởi phát của bệnh tiểu đường thông qua các chi tiết từ độ tuổi, lựa chọn lối sống, chế độ ăn uống, cân nặng và các chi tiết quan trọng khác của một cá nhân. Các thuật toán tương tự cũng có thể được sử dụng để phát hiện các bệnh về gan một cách chính xác.
Thay đổi hành vi
Chăm sóc sức khỏe không chỉ là điều trị bệnh tật. Đó là về sức khỏe tổng thể. Thông thường, với tư cách là con người, chúng ta tiết lộ nhiều hơn về bản thân và những gì chúng ta trải qua với cử chỉ, tư thế và hành vi tổng thể của chúng ta. Giờ đây, các mô hình dựa trên công nghệ máy học có thể giúp chúng ta xác định những hành động tiềm thức và không tự nguyện và thực hiện những thay đổi lối sống cần thiết. Điều này có thể đơn giản như các thiết bị đeo khuyên bạn nên di chuyển cơ thể sau thời gian dài không hoạt động hoặc các ứng dụng yêu cầu bạn chỉnh sửa tư thế cơ thể.
Khám phá Thuốc & Thuốc mới
Rất nhiều căn bệnh nguy hiểm về sức khỏe vẫn chưa có thuốc chữa. Trong khi một bên là những mối lo đe dọa đến tính mạng ngay lập tức như ung thư và AIDS, thì cũng có những căn bệnh mãn tính có thể ăn thịt người trong suốt cuộc đời như bệnh tự miễn dịch và rối loạn thần kinh.
Máy học đang giúp các tổ chức và nhà sản xuất thuốc điều trị các bệnh lớn nhanh hơn và hiệu quả hơn rất nhiều. Thông qua các thử nghiệm lâm sàng mô phỏng, giải trình tự và phát hiện mẫu, các công ty hiện có thể theo dõi nhanh các quá trình thử nghiệm và quan sát của họ. Rất nhiều liệu pháp và phương pháp điều trị độc đáo cũng đang được phát triển song song với y học chính thống với sự hỗ trợ của máy học.
Tổng kết
Học máy đang giảm đáng kể thời gian cần thiết để con người chúng ta đạt được giai đoạn tiến hóa tiếp theo. Bây giờ chúng tôi đang tiến về phía trước với tốc độ nhanh hơn so với cách chúng tôi đến đây. Với nhiều trường hợp sử dụng, thí nghiệm và ứng dụng hơn, chúng ta có thể thảo luận về cách chữa bệnh ung thư hoặc cách tránh đại dịch tàn khốc nhờ một ứng dụng điện thoại thông minh đơn giản trong những năm tới. AI in Chăm sóc sức khỏe đang cách mạng hóa ngành y tế.
