Səhiyyə sənayesinin hazırkı vəziyyəti və Aİ-nin necə çevrilə biləcəyi

AI-nin bizi daha məhsuldar işləməsini, daha uzun yaşamağımızı və daha təmiz enerjimizi təmin edəcək bir dünyanı təsəvvür edirəm. –Fei-Fei Li, Stanford Universitetinin Kompüter Elmləri professoru


Süni intellekt həyatımızın hər tərəfini inkişaf etdirmək və səhiyyə işimizi dəyişdirməyə kömək etmək potensialına malikdir. Bu gün səhiyyənin necə tətbiq olunduğuna və Aİ-nin onu necə dəyişdirdiyini nəzərdən keçirək.

Səhiyyə, bir insanın sağlamlığının nişana qədər saxlanmasını və ya yaxşılaşdırılmasını nəzərdə tutur. Kağız qan xərçənginə kəsildiyi qədər xəsarətləri də əhatə edir.

Səhiyyə xidmətləri üç kateqoriyaya bölünə bilər, yəni aşağıdakılar.

  • Müalicə
  • Profilaktik
  • Proqnozlu

Bir xəstəliyə daha yaxşı bir müalicə tapmaq, yeni dərmanlar tapmaq və hətta hər hansı bir simptom müşahidə edilməzdən əvvəl xəstəliyin olacağını əvvəlcədən proqnozlaşdırmaq üçün hər gün istehsal olunan çox sayda məlumatdan istifadə edə bilərik..

Səhiyyə sənayesi problemləri

Səhiyyə sənayesindəki problemləri iki geniş kateqoriyaya bölmək olar. Problemin bir kateqoriyası sosial-siyasi və maliyyə problemlərindən, digəri sənayedəki texnoloji problemlərdən qaynaqlanır. Çarpayı çatışmazlığı, səhiyyə işçilərinin çatışmazlığı və ixtisaslı tibb işçiləri kimi problemlər birinci kateqoriyaya aiddir. İkinci kateqoriyaya yavaş tədqiqat, məlumatların təhlilində insan səhvləri və təşkilatlar arasında məlumat şəffaflığının olmaması kimi məsələlər daxildir.

Yalnız bu yazıdakı texnoloji problemlərə diqqət yetirəcəyik.

Səhiyyə xidmətini yaxşılaşdırmaq üçün AI

Süni intellekt

Süni intellekt dünyanı nəhəng bir şəkildə dəyişdirmək üçün inanılmaz bir fürsət təqdim edir. Yeni elektrik enerjisi olaraq adlandırıldı Andrew Ng. Elektrik enerjisi kimi hər bir insanın həyatına mənalı bir şəkildə toxunmaq potensialına malikdir.

Səhiyyə sahəsində AI ekosistemin hər bir addımının yaxşılaşdırılmasına kömək edə bilər. Xəstəliyin proqnozlaşdırılmasından tutmuş yeni bir dərman tapmağa qədər, bütün yeni gen dəyişikliklərinə qədər.

Gələcək üçün potensialın nə olduğunu nəzərdən keçirək.

AI-Səhiyyə ekosistemi

Bir cütlüyün evlənmək üçün bir ssenarini düşünün. AI sistemi, uşaq üçün hər hansı bir risk və ya uşağın normal həyatında bir komplikasiyaya səbəb ola biləcək bir genin olub olmadığını anlamaq üçün genlərinin uyğunluğunu yoxlaya bilər. Bu sistem, daha sonra körpənin doğulmasından əvvəl və sonra qəbul edilə bilən düzgün tədbirləri müəyyənləşdirməyə kömək edə bilər.

Sistemin müəyyən bir gen ilə bir problem tapdığını düşünsək, daha sonra bu genin zərərli təsirini aradan qaldırmaq üçün dəyişdirə bilərik. AI, uşaq doğulduqdan sonra da problemi nəzarətdə saxlamağa kömək edə biləcək düzgün dərmanı tapmaqda kömək edə bilər.

Uşaq sağlam doğuldu və indi yeniyetmədir; Fitbit kimi bir sağlamlıq izləyicisi geyir, ürək döyüntüsü kimi bütün canlılarını, bir gündə atılan addımları və bir gündə yandırılan kaloriləri izləyir. Bu oxunuşları onun AI köməkçisi tərəfindən sağlam həyat tərzini davam etdirmək üçün gündəlikdə etməli olduğu dəyişiklikləri izah etmək üçün istifadə olunur.

Təəssüf ki, bir gün təcili vəziyyətdədir və xəstəxanaya aparılır. Fitbit oxuduğu yerə gəlməmişdən əvvəl qərar qəbul etmək üçün paramediklərə göndərilə bilər. AI sistemi, ürək tutması və s. Kimi problemlərdən danışa bilər.

Yolda alınan qan nümunəsi, ilkin diaqnoz qoymaq üçün kompüter görmə sistemi tərəfindən asanlıqla təhlil edilə bilər. Hal-hazırda, diaqnozun əksəriyyəti bir mütəxəssis tərəfindən mikroskopa baxaraq və hüceyrələri araşdıraraq əl ilə edilir.

Xəstəxanadan çıxdıqdan sonra AI sistemi tərəfindən təhlil edilən keçmiş məlumatlar onun xəstəxanaya qəbul olma ehtimalını proqnozlaşdıracaq və bunun qarşısını almaq üçün müvafiq tədbirləri təklif edəcəkdir. Bu dərman dozasını izləmək barədə daimi xatırlatmalar vasitəsilə edilə bilər. Ağıllı dərmanlar da hazırlana bilər ki, xəstə tərəfindən əşyaların həqiqətən avtomatik edilməsi üçün siqnal göndərilsin.

Yaş artdıqca, AI köməkçisi davamlı olaraq sağlamlığı təxmin etmək üçün məlumat toplayacaq və sağlamlığını ən yaxşı səviyyədə saxlamaq üçün müvafiq profilaktik tədbirlər görəcəkdir.

Bu vacib ömürlük məlumatlar sistem tərəfindən özünü inkişaf etdirmək və sonrakı andan daha yaxşı hala gətirmək üçün istifadə ediləcəkdir.

Fəaliyyət göstərən AI

Computer Vision istifadə edərək rəqəmsal diaqnostika

Hal-hazırda bir çox diaqnostika, mikroskop altında qan, tüpürcək, toxumalar, sperma və s. Nümunələrini təhlil etmək üçün təlim keçmiş bir mütəxəssis tələb edir. Bu çox vaxt aparan və səhvlərə meyllidir. Xüsusi maşınlar fərqli testlər üçün mövcuddur, lakin AI istifadə edərək daha ucuz bir həll mümkündür.

Rəqəmsal diaqnostika, bu nümunələrin görüntülərini təhlil etmək üçün kompüter görmə texnologiyasından istifadə edir və sonra hüceyrələrin ölçü şəklini və hərəkətini anlamaq üçün ANN və CNN kimi alqoritmlər tətbiq edir. Bu məlumatlar daha sonra xəstənin ola biləcəyi problemləri tapmaq üçün bir maşın öyrənmə modeli hazırlamaq üçün xüsusiyyətlər olaraq istifadə olunur.

Bənzər texnologiya rentgen və CT müayinələrini təhlil etmək üçün də istifadə olunur. Konvolyusiya sinir şəbəkələri şəkilləri təhlil etməkdə çox yaxşıdır. Təsvirin xüsusiyyətlərini tapmaq üçün filtrlərdən istifadə edirlər, bu normal xüsusiyyət mühəndislik texnikalarından istifadə etmək mümkün deyil.

Virus yayılmasının proqnozlaşdırılması

Virusların və digər yoluxucu xəstəliklərin yayılacağını proqnozlaşdırmaq üçün müxtəlif maşın öyrənmə modellərindən istifadə edilmişdir. Facebook, Twitter və s. Kimi platformalardan gələn sosial media məlumatları, sonrakı yayılma bölgələrini proqnozlaşdırmaq üçün reqressiya modellərinə uyğunlaşmaq üçün istifadə olunur..

Xəstə axınının optimallaşdırılması

Müəyyən bir gündə xəstəxanaya gələ biləcək xəstələrin sayını təxmin etmək üçün xəstəxanaya bir saatda xəstələrin sayı, mövcud hava şəraiti və ümumi xəsarət kimi məlumatlardan istifadə edə bilərik. Bu zəka tibbi mərkəzlərin tədarüklərini optimallaşdırması və fövqəladə hallara daha yaxşı hazır olması üçün faydalıdır.

 Şəxsi həkimlər

Təbii Dil Emalında Avanslar, günün istənilən saatında xəstələrə kömək etmək üçün daha asan söhbətlər yaratmağa imkan verdi. Bir istifadəçi sadəcə üzləşdiyi ümumi simptomları yaza bilər və chatbot ona həkim görmək və ya etməməsi barədə məlumat verəcəkdir. Köməkçi, vəziyyətin təcili olduğuna görə avtomatik olaraq həkimlə görüş sifariş edə bilər.

NLP istifadəçinin yazdığı cümlədən istifadəçinin “niyyətini” tapmasına kömək edir. Gücləndirmə və lemmatizasiya, dayandırma sözlərin çıxarılması kimi üsullar məlumatları yenidən işləmək üçün istifadə olunur. Bu əvvəlcədən hazırlanmış məlumatlar, LSTM kimi modellərə qidalanır, sonra insanın niyyətini müəyyənləşdirir və sonra buna cavab tapır..

24 × 7 Monitorinq

Bir xəstə müşahidə altında olduqda, həkimlər və tibb bacıları xəstənin canlılığını izləmək üçün mütəmadi olaraq ziyarət etməlidirlər. Bu çox vaxt aparır və ziyarətlər arasındakı fasilələr səbəbindən fövqəladə vəziyyətlərə səbəb olur. İndi AI sistemləri bu məlumatları hər zaman izləməyə qadirdir və bir şeyin baş verməyəcəyini proqnozlaşdırır. Bu sistemlərin vaxtında verdiyi siqnallar həm vaxta, həm də cana qənaət etməyə kömək edir.

Zaman seriyasını proqnozlaşdırmaq bu sistemdə istifadə olunan metodlardan biridir, çünki alınan məlumatlar zamanla dəyərlər axınıdır. Təkrarlanan Sinir Şəbəkələri, RNN-lərin axındakı dəyərlərə əsaslanaraq gələcək dəyərləri proqnozlaşdırmaqda yaxşı olduğu kimi məlumatları analiz etmək üçün də istifadə edilə.

Çağırışlar

Yuxarıda təsvir edilən AI-Səhiyyə ekosistemi çox idealist olsa da, hazırda baş verir, lakin olduğu kimi bağlı deyil. İndiki sənayenin qarşılaşdığı bəzi çətinliklər.

  • IoT səhiyyə tətbiq etmək çox asan deyil. Məlumatlar siloslarda yaşayır; bir Fitbit xəstəxana sistemi ilə əlaqə qura bilmir; rəqəmsal patoloji xəstəxanadakı digər sistemlə əlaqə qura bilmir. Xəstənin sağlamlıq qeydləri başqa bir xəstəxanadadırsa, o zaman bu məlumat yeni xəstəxana tərəfindən götürülə bilməz, məlumatlar hər bir təşkilat tərəfindən özəl saxlanılır..
  • Səhiyyə məlumatlarının emalı, saxlanması, məxfiliyi və mübadiləsi ətrafında heç bir standart mövcud deyildir. Hər təşkilat İT komandası və ya satıcısı tərəfindən qoyulmuş standartlara əməl edir. Bütün bunlar məlumatları təşkilatlar və sistemlər arasında bölüşdürməyi çox çətinləşdirir. Bu ekosistemi bir araya gətirmək üçün milli və beynəlxalq səviyyəli siyasət lazımdır.

Səhiyyə sahəsindəki etika

Etika, səhiyyə sahəsində AI haqqında danışarkən tapmacaların ən vacib hissələrindən biridir. Aşağıdakı ssenariləri düşünmək və ağıllı maşınlarımızın bizim üçün qərar verməsi nə qədər mürəkkəb ola biləcəyini anlamaq üçün oxucuya buraxıram..

  • Məlumatlarınız kimə məxsusdur? Xəstəxananıza aid Elektron Sağlamlıq Qeydləri (EHR) sizə aiddir, ancaq sizə sahib olmaq icazəsi verilməlidir? Çox nadir bir xəstəliyiniz varsa və məlumatlarınız çox vacibdirsə, cəmiyyətin istəmədiyiniz məlumatlardan istifadə etməsinə icazə verilməlidirmi??
  • AI sisteminin sağalmaz bir xərçəng növü olma ehtimalı olduğunu bilin. Bu barədə öyrənmək istərdinizmi? İnsana verə biləcəyi duyğuların nə olduğunu düşünün.
  • AI’nin verdiyi proqnozlar səhv olsaydı nə olar. Bunun üçün kim cavabdeh olmalıdır, onu kodlaşdıran geliştirici və ya sistem hazırlayan təşkilatlar və ya ilk növbədə sistemi düzəltmək üçün istifadə olunan məlumatlar?

Yuxarıda göstərilən bəzi problemləri həll edə bilsək səhiyyə sahəsində Aİ böyük bir potensiala malikdir. Bu sahədə çox böyük irəliləyişlər görürük və bu məqalədə təsvir olunanların əksəriyyəti səsləndikləri qədər uydurma deyildir.

TAGS:

  • AI

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map