Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi nói với bạn rằng vào lần tiếp theo bạn chụp ảnh tự sướng, điện thoại thông minh của bạn sẽ dự đoán rằng bạn có khả năng bị mụn trứng cá trong vài ngày tới? Nghe có vẻ hấp dẫn, phải không? Chà, đó là nơi mà tất cả chúng ta cùng hướng tới.
Thế giới công nghệ đầy tham vọng. Thông qua những ý tưởng, đổi mới và mục tiêu của mình, chúng tôi đang tiến lên như một xã hội. Điều này đặc biệt đúng đối với sự phát triển của AI chăm sóc sức khỏe, nơi một số mối quan tâm khó chịu nhất đang được giải quyết và khắc phục với sự trợ giúp của công nghệ.
Ngày nay, chúng tôi đang trên đà tung ra các mô hình học máy có thể dự đoán chính xác sự khởi phát của các bệnh di truyền và thời gian khối u chuyển thành ung thư. Chúng tôi đang làm việc trên các nguyên mẫu cho bác sĩ phẫu thuật robot và các trung tâm đào tạo hỗ trợ VR cho bác sĩ. Ngay cả ở các cấp độ hoạt động, chúng tôi đã tối ưu hóa việc quản lý giường bệnh và bệnh nhân, chăm sóc từ xa, cấp phát thuốc và hơn thế nữa và tự động hóa hàng loạt nhiệm vụ dư thừa thông qua các hệ thống được hỗ trợ bởi AI.
Khi chúng ta tiếp tục mơ ước về những cách tốt hơn để cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, hãy cùng khám phá và hiểu một số khía cạnh chính trong sự phát triển của chăm sóc sức khỏe và cách công nghệ, đặc biệt là khoa học dữ liệu và đôi cánh của nó, đang giúp đỡ trong sự phát triển phi thường này.
Bài đăng này dành riêng để đưa ra tầm quan trọng của dữ liệu trong việc phát triển các hệ thống và mô-đun chăm sóc sức khỏe, một số trường hợp sử dụng nổi bật và những thách thức bắt nguồn từ quá trình này.
Tầm quan trọng của dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe AI
Bây giờ, trước khi chúng ta bắt đầu hiểu một số trường hợp sử dụng và triển khai phức tạp hơn của AI, hãy nhận ra rằng các ứng dụng chăm sóc sức khỏe và thể dục trung bình mà bạn có trên điện thoại của mình được cung cấp bởi các mô-đun AI. Họ đã trải qua nhiều năm đào tạo để phân tích, kê đơn và suy luận chính xác dữ liệu của bạn và trực quan hóa nó thành thông tin chi tiết.
Đó có thể là ứng dụng mHealth của bạn cho phép bạn hầu như nhận được tư vấn từ bác sĩ hoặc đặt lịch hẹn với họ hoặc một ứng dụng lấy kết quả về các mối quan tâm sức khỏe có thể xảy ra dựa trên các triệu chứng và sức khỏe của bạn, AI được nhúng trong mọi ứng dụng chăm sóc sức khỏe ngày nay.
Mở rộng yêu cầu này hơn nữa và bạn sẽ có các hệ thống tiên tiến yêu cầu dữ liệu từ nhiều nguồn như thị giác máy tính, hồ sơ sức khỏe điện tử, v.v. để thực hiện các tác vụ phức tạp. Hãy nhớ những bước đột phá trong ung thư học mà chúng tôi đã đề cập trước đó, những giải pháp như vậy đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu theo ngữ cảnh để tạo ra kết quả chính xác. Đối với điều này, người chú giải và các chuyên gia phải nguồn dữ liệu từ các bản quét và báo cáo như X-Rays, MRI, quét CT, v.v. và chú thích mọi yếu tố mà họ nhìn thấy trên chúng.
Các chuyên gia chăm sóc sức khỏe phải làm việc để xác định các mối quan tâm và trường hợp khác nhau và dán nhãn chúng để máy móc có thể hiểu chúng tốt hơn và xử lý kết quả chính xác hơn. Vì vậy, tất cả các kết quả, chẩn đoán và kế hoạch điều trị đều bắt nguồn từ dữ liệu và quá trình xử lý chính xác của nó.
Với dữ liệu là trung tâm của chăm sóc sức khỏe, hãy thừa nhận rằng dữ liệu đang mở đường cho một ngày mai khỏe mạnh hơn.
Các trường hợp sử dụng AI trong chăm sóc sức khỏe
- Trong khi chúng ta nói về những tiến bộ trong quy trình và dụng cụ phẫu thuật, các hệ thống AI hiện tại quy định liệu phẫu thuật có được yêu cầu ngay từ đầu hay không. Thông qua quá trình xử lý dữ liệu tỉ mỉ, các hệ thống có thể mô phỏng các trường hợp và chia sẻ liệu các mối lo ngại có thể được chữa khỏi thông qua thuốc và thay đổi lối sống hay không.
- AI cũng đang giúp chúng ta chẩn đoán các bệnh do virus gây ra thông qua các tác nhân gây bệnh được sắp xếp theo trình tự gen và lập hồ sơ.
- Các y tá và trợ lý ảo cũng đang được phát triển để hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân và hỗ trợ cho vay trong quá trình phục hồi của họ. Trong thời kỳ đại dịch, khi số lượng bệnh nhân cao, y tá ảo có thể giúp các tổ chức giảm chi phí hoạt động và đồng thời cung cấp dịch vụ chăm sóc mà bệnh nhân yêu cầu. Những y tá kỹ thuật số này sẽ được đào tạo để thực hiện tất cả các nhiệm vụ cơ bản mà con người được đào tạo để làm.
- Một số bệnh thần kinh và tự miễn dịch không bao giờ có thể chữa khỏi hoặc đảo ngược có thể được dự đoán trước thông qua AI và các mô hình học máy. Chứng mất trí, Alzheimer, Parkinson, và nhiều bệnh khác có thể được loại bỏ theo cách này.
- Các kế hoạch điều trị và thuốc được cá nhân hóa cũng có thể thực hiện được với AI và quyền truy cập vào trúng tuyểnronic hồ sơ sức khỏe. Bằng cách biết tiền sử sức khỏe của bệnh nhân, dị ứng, khả năng tương thích hóa học và hơn thế nữa, máy móc có thể đề xuất các loại thuốc hiệu quả.
- Việc phát hiện ra các loại thuốc mới cũng có thể được theo dõi nhanh chóng thông qua các thử nghiệm lâm sàng mô phỏng.
Những thách thức liên quan đến việc phát triển các Giải pháp AI cho Chăm sóc sức khỏe
Bất kể AI được triển khai trong ngành nào, một số thách thức vẫn còn tồn tại và phổ biến. Điều này cũng đúng đối với chăm sóc sức khỏe. Để cung cấp cho bạn một ý tưởng nhanh, dưới đây là một số thách thức phổ biến nhất hạn chế những tiến bộ của AI trong chăm sóc sức khỏe:
- Thế hệ của nhất quán chăm sóc sức khỏe dữ liệu là một thách thức vì các mô hình học máy dựa vào sự sẵn có của một lượng lớn bộ dữ liệu để học cách xử lý các suy luận và cung cấp kết quả.
- Ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe bị ràng buộc bởi một số luật, sự tuân thủ và giao thức để duy trì các tiêu chuẩn về quyền riêng tư và bảo mật. Khả năng tương tác dữ liệu là không thể tránh khỏi và đồng thời tẻ nhạt vì các giao thức chi phối việc chia sẻ dữ liệu công bằng giữa các bên liên quan. Các tổ chức phải thực hiện các biện pháp bổ sung để bảo vệ bí mật của bệnh nhân và người dùng của họ thông qua data khử nhận dạng.
- Sự sẵn có của các doanh nghiệp vừa và nhỏ chăm sóc sức khỏe cũng là một thách thức lớn. Chú thích dữ liệu có lẽ là thời điểm xác định ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Bởi vì chăm sóc sức khỏe là một bộ phận chuyên môn cao, dữ liệu từ các báo cáo và quét phải được các chuyên gia chăm sóc sức khỏe chú thích. Tuyển dụng họ là một thách thức rất lớn.
Vì vậy, đây là hiểu biết cơ bản bạn cần có về ngành chăm sóc sức khỏe và các triển khai dành riêng cho AI của nó. Khi chúng tôi nói chuyện, rất nhiều tiến bộ đang diễn ra để khắc phục một số thách thức mà chúng tôi đã thảo luận. Các trường hợp sử dụng mới hơn và các thách thức cũng đồng thời xuất hiện. Điểm rút ra chính duy nhất ở đây là dữ liệu sẽ tiếp tục định hình kết quả chăm sóc sức khỏe và nếu bạn đang phát triển một giải pháp AI, chúng tôi khuyên bạn nên tìm nguồn dữ liệu từ các chuyên gia như Shaip.
Sự khác biệt mà nó tạo ra là vô song.
