6 aplikasi medis luar biasa yang didorong oleh pembelajaran mesin

Gagasan membiarkan komputer membuat keputusan yang memiliki dampak langsung dan langsung pada kesehatan medis pasien tidak mudah dicerna. Tetapi kemudian, pikirkanlah, bukankah itu sudah terjadi? Komputer sudah ada di mana-mana dalam domain medis, dan pembelajaran mesin (untuk semua tujuan praktis, itulah AI, dalam lingkup artikel ini) adalah langkah logis berikutnya. Oke, ini bukan langkah, ini lebih dari lompatan. Idenya adalah: mari kita menarik harapan, kepercayaan diri dan inspirasi dari semua dampak positif yang dimiliki komputerisasi, secara umum, pada bidang medis. Untuk membuat kasus kami lebih kuat, mari kita lihat beberapa aplikasi medis perawatan kesehatan yang luar biasa yang didorong oleh pembelajaran mesin.

Diagnosis / identifikasi penyakit.

Perawatan medis dimulai dengan diagnosis yang akurat. Pembelajaran mesin sudah ada di garis depan, membantu organisasi penelitian terkemuka merancang metode identifikasi penyakit yang lebih baik. Para perintis penelitian medis setuju bahwa pria medis harus bekerja sama dengan ilmuwan data untuk menarik kesimpulan yang tepat dari penelitian yang ambisius dan ekspansif.

Pada 2016, IBM Watson Genomics, kemitraan antara IBM Watson Health dan Quest Diagnostics, dimulai dengan visi mengintegrasikan komputasi kognitif dan pengurutan tumor genom, untuk mengambil langkah cepat dalam kedokteran presisi. Google DeepMind juga telah mengumumkan beberapa kemitraan dengan organisasi medis yang berbasis di Inggris untuk mengembangkan solusi diagnostik berdasarkan pembelajaran mesin. Aplikasi ML dalam diagnosis melampaui ini; Pengobatan prediksi respons terhadap depresi P1Vital Oxford (PReDicT) menggunakan analisis analitik prediktif untuk mendiagnosis dan mengobati penyakit otak.

Semua ini memberi contoh tentang bagaimana pembelajaran mesin membantu kemampuan diagnostik mesin medis global untuk berkembang pesat.

Analisis gambar untuk diagnosis jarak jauh.

aplikasi medis

Memperluas melampaui diagnosis adalah analisis gambar, aplikasi lain yang menjanjikan dari LD di bidang kedokteran dan perawatan medis. Analisis tradisional terhadap gambar (sinar-X, pencitraan resonansi magnetik, gambar CT) membutuhkan waktu lama. Sebuah tim peneliti yang dipimpin oleh MIT telah menemukan solusi dalam bentuk algoritma pembelajaran otomatis yang dapat melakukan analisis gambar 1.000 kali lebih cepat daripada manusia, sehingga menghemat waktu yang cukup dalam menyediakan perawatan medis yang memadai.

Ini juga berarti bahwa AI dapat secara signifikan meningkatkan alat radiologi generasi berikutnya, di mana sampel jaringan tidak diperlukan untuk analisis. Bayangkan dampaknya terhadap kualitas perawatan medis di daerah terpencil, karena pasien dapat dengan mudah berbagi gambar luka / gejala yang terlihat, dan dokter dapat memanfaatkan analisis gambar berdasarkan bahasa mesin untuk diagnosis dan resep.

Robot bertenaga AI yang membantu dalam operasi bedah

Bayangkan robot melakukan operasi mata yang kompleks. Bayangkan sebuah robot mini yang memasuki dada pasien jantung dan membantu dalam pemetaan dan terapi. Anda benar-benar tidak perlu membayangkan diri sendiri, karena ini adalah kenyataan. Da Vinci, robot paling canggih untuk operasi bedah, dan Heartlander, yang melakukan persis seperti namanya, sedang beraksi, melakukan dan membantu operasi mata dan jantung yang kompleks.

HBR baru-baru ini menerbitkan hasil penelitian yang melibatkan 379 pasien ortopedi; Ditemukan bahwa operasi yang dibantu oleh AI mengurangi komplikasi dari operasi sebanyak lima kali dibandingkan dengan ahli bedah yang beroperasi sendiri. Perkiraan perkiraan menunjukkan bahwa penggunaan robot IA-driven dalam operasi dapat mengurangi lamanya tinggal di rumah sakit pasien sebesar 21 persen. Ada cukup bukti; Aplikasi AI ini dapat mengubah metodologi operasi bedah.

Keperawatan virtual

aplikasi medisYa, ada yang namanya keperawatan virtual.

Chatbots dan robot perawat berdasarkan bahasa mesin tidak hanya dapat berinteraksi dengan pasien lebih teratur daripada perawat, tetapi juga dapat berfungsi sebagai penjaga informasi yang cerdas antara pasien dan dokter. Perkiraan perkiraan menunjukkan bahwa bantuan keperawatan virtual yang didorong oleh AI dapat menghasilkan penghematan $ 20 miliar per tahun.

Ketersediaan 24/7, jawaban cepat, waktu respons, dan rentang respons setiap kali lebih baik, pemantauan pasien secara real time: semua manfaat ini membuat perawat virtual menjadi berkah, baik bagi pasien maupun rumah sakit. Dengan menghindari kunjungan rutin ke rumah sakit dan memberikan perawatan yang memadai antara kunjungan wajib, perawat virtual ini dapat mengurangi waktu pemulihan dan mengurangi tekanan perawatan medis.

Otomatisasi alur kerja dan tugas administrasi.

Perawatan medis itu rumit; Bahkan kunjungan rumah sakit yang paling sepele memicu puluhan alur kerja terpisah, yang melibatkan dokter, perawat, ahli kimia, asisten, manajer fasilitas dan banyak lagi. Diperkirakan bahwa industri medis dapat menghemat hingga $ 18 miliar per tahun melalui alur kerja otomatis dan tugas administrasi yang menggunakan teknologi AI.

Beberapa contohnya adalah perangkat lunak bertenaga AI yang digunakan untuk konversi suara-ke-teks, resep medis berbasis gejala dan kompilasi grafik kesehatan pasien. Cleveland Clinic dan IBM telah menjalin kemitraan di mana kapabilitas IBM Watson ML digunakan untuk membantu dokter memberikan perawatan yang efisien dan personal bagi pasien. Watson membantu dokter dengan menganalisis ribuan artikel penelitian medis yang menggunakan kemampuan pemrosesan bahasa alami mereka, membantu mereka merancang rencana perawatan yang efektif.

Perawatan khusus

Secara global, ada kesenjangan yang jelas antara penawaran dan permintaan yang harus dikelola lembaga medis. Perawatan medis pribadi adalah sebuah kemewahan, disediakan bagi mereka yang mampu membelinya. Penerapan analisis prediktif dalam evaluasi dan penatalaksanaan penyakit hampir tidak memerlukan garis bawah. Pendekatan ini, yang disebut pembelajaran terawasi, memungkinkan dokter dan dokter untuk memilih diagnosis yang benar dari serangkaian kemungkinan asli yang terbatas, berdasarkan pada informasi genetik pasien.

Pembelajaran mesin adalah fasilitator penting di sini, karena dapat membantu dokter mendapatkan informasi tentang seluruh riwayat medis pasien, termasuk atribut generik. Perangkat pengukuran kesehatan canggih dan perangkat portabel yang melacak langkah-langkah kesehatan penting, seperti detak jantung dan tekanan darah, menyediakan sumber data besar lainnya yang dapat membuat perawatan yang dipersonalisasi menjadi kenyataan, pada skala dan di seluruh dunia.

Aplikasi medis ML: Peningkatan kualitas hidup.

Terlepas dari semua keributan tentang AI sebagai risiko potensial bagi kelanjutan kemanusiaan, serbuan cepat aplikasi medis ini dalam kedokteran dan perawatan kesehatan menjanjikan untuk meningkatkan kualitas dan durasi kehidupan manusia. Dalam beberapa bulan mendatang, sebagian besar aplikasi ini akan jauh lebih dekat ke pasar massal daripada hari ini, dan itu akan menjadi tonggak penting dalam kronik dampak AI pada kehidupan manusia.

Gambar unggulan: Pixabay


Pandangan publikasi:
4


laporkan iklan ini


Baca selanjutnya


Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*