Kecerdasan Buatan Mengubah Penjagaan Pesakit Jauh

Wabak ini telah mempercepatkan kemajuan kecerdasan buatan (AI) dalam penjagaan pesakit jauh. Semakin ramai doktor menggunakan pemantauan pesakit digital untuk menjejak data kesihatan, mengenal pasti keabnormalan dan menyediakan rawatan yang tidak perlu lagi dilakukan secara bersemuka. Selain itu, jabatan kecemasan menggunakan penyelesaian pemantauan jarak jauh supaya sesetengah pesakit boleh meninggalkan hospital dengan lebih cepat. Teknologi transformatif ini membawa kepada rawatan yang lebih baik untuk pesakit dan mengurangkan kos penjagaan kesihatan.

Status aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan

Kes aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan sentiasa meningkat, terutamanya disebabkan oleh pelbagai algoritma Pembelajaran dan latihan berterusan menjadikan teknologi lebih pintar dan pengalaman pesakit bertambah baik.

Kebanyakan aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan menggunakan "kecerdasan tambahan", yang menyatukan keluaran algoritma untuk memberikan doktor "di mana untuk melihat" apabila mendapatkan keputusan analisis, dan juga memainkan kualiti yang penting mengawal peranan dalam proses menyediakan perkhidmatan. Kecerdasan diperkukuh memberi tumpuan kepada peranan tambahan teknologi dan bertujuan untuk meningkatkan kecerdasan manusia dan bukannya menggantikannya.

Syarikat elektronik pengguna seperti Apple menggunakan kecerdasan buatan untuk membantu individu mengekalkan kesedaran tentang kesihatan mereka. Sesetengah peranti yang dipakai di pergelangan tangan dengan keupayaan pemantauan kadar jantung boleh memberitahu pengguna apabila kadar denyutan jantung mereka tidak normal dan boleh memberikan maklumat untuk dikongsi dengan doktor mereka. Doktor juga mengembangkan keupayaan mereka untuk memantau pesakit dari jauh dengan menjalankan teknologi yang diluluskan FDA pada enjin kecerdasan buatan. Contohnya, penyelesaian Current Health menyediakan pemantauan tanda penting ramalan dan amaran untuk kemerosotan kesihatan, antara ciri lain.

Banyak syarikat berbeza dalam bidang pemantauan jantung bukan hospital gred perubatan sedang aktif menggunakan kecerdasan buatan untuk rakaman ECG dan pengesanan aritmia. Memanfaatkan kecerdasan buatan boleh meningkatkan hasil pesakit dengan lebih baik daripada teknik tradisional seperti algoritma pembelajaran mesin berasaskan peraturan atau tradisional (digunakan dalam monitor Holter). Algoritma yang kurang canggih selalunya tidak memberikan hasil diagnostik yang cukup tinggi sehingga doktor tidak dapat mencapai diagnosis yang kukuh tanpa pemantauan berulang. Peranti yang menggunakan kecerdasan buatan bukan sahaja membawa ubat yang diperibadikan lebih dekat kepada realiti, tetapi juga mengembangkan lagi keupayaan sistem kesihatan untuk memberi perkhidmatan kepada populasi dalam situasi yang mencabar, seperti di kawasan terpencil atau di tempat yang mungkin tidak dapat dilawati ke klinik.

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin untuk Memantau Penjagaan Jantung

Selain memberi manfaat kepada pesakit, Kecerdasan Buatan juga boleh membebaskan doktor daripada tugas-tugas pejabat belakang yang bersifat pentadbiran, seperti pemeriksaan dan pengurusan bekerja pada set data yang besar, membolehkan mereka menumpukan pada menggunakan kemahiran klinikal mereka untuk menjaga pesakit.

Kecerdasan buatan boleh mengenali corak yang tidak dapat dilihat oleh manusia. Sebagai contoh, jantung berdegup kira-kira 1.5 juta kali secara purata dalam dua minggu, dan doktor mungkin perlu mencari tempoh enam saat tertentu untuk membuat pertimbangan klinikal. Mencari sesuatu yang bermakna secara klinikal adalah seperti mencari jarum dalam timbunan jerami, dan AI boleh memastikan ketepatan yang lebih besar pada skala.

Untuk mencapai tahap kebolehpercayaan ini, vendor, pasukan sains data dan AI memerlukan data yang bersih dan banyak lagi. Pengembangan data secara besar-besaran ini memerlukan analitis yang canggih, yang boleh dicapai menggunakan pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam. Sepanjang dekad yang lalu, pembelajaran mendalam, subset pembelajaran mesin, telah mencapai tahap yang sepadan dengan prestasi manusia dalam membangunkan algoritma dalam beberapa bidang saintifik. Tidak seperti kaedah pembelajaran mesin yang lebih tradisional, yang meramalkan hasil berdasarkan ciri yang dikumpul oleh manusia, algoritma pembelajaran mendalam menggunakan ramalan rangkaian saraf tiruan dan oleh itu mempunyai kelebihan mempelajari ciri yang berkaitan secara automatik daripada data mentah. Akibatnya, algoritma pembelajaran mendalam boleh memanfaatkan sejumlah besar data contoh beranotasi dan kuasa pengkomputeran yang ketara untuk membina model yang kompleks dan dapat meramalkan hasil yang betul untuk input baharu dengan ketepatan yang sangat tinggi.

Penggunaan pembelajaran mesin dan kaedah pembelajaran mendalam ke dalam penjagaan kesihatan tertakluk pada pengawasan ketat FDA dan memerlukan pelepasan 510(K). Mendapat pelepasan 510(k) menunjukkan bahawa penggunaan peralatan teknikal yang berkaitan adalah selamat dan berkesan. Memandangkan kadar inovasi algoritma dan penciptaan volum data terus meningkat, pengawal selia telah memperkenalkan rangka kerja yang mengharmonikan amalan terbaik dan keperluan kawal selia sambil membenarkan peranti terus bertambah baik pada kadar yang lebih pantas berbanding sebelum ini. Kerja di kawasan ini jelas termasuk dua dokumen berikut. FDA mengeluarkan "Pelan Tindakan untuk Peranti Perubatan Berdasarkan Kecerdasan Buatan dan Perisian Pembelajaran Mesin" pada Januari 2021, dan kemudiannya mengeluarkan "Amalan Baik untuk Pembangunan Peranti Perubatan: Prinsip Panduan", yang bekerjasama dengan Health Canada dan British Drugs Developed. bersama dengan Agensi Pengawalseliaan Produk Penjagaan Kesihatan (MHRA).

Menggunakan algoritma lanjutan dan sejumlah besar data, pembelajaran mendalam telah mencapai tahap pakar, prestasi peringkat manusia dalam banyak aplikasi.

Peringkat seterusnya inovasi kecerdasan buatan dalam bidang perubatan

Kecerdasan buatan mempunyai potensi besar dalam bidang perubatan, dan kami baru sahaja bermula. Tahun lepas, pentadbiran Biden mencipta pasukan petugas AI dengan matlamat menjadikan data kerajaan lebih mudah diakses dan mengembangkan akses kepada sumber kritikal dan alat pendidikan untuk terus memacu inovasi AI. Langkah itu dibina berdasarkan rang undang-undang 2020, yang termasuk belanjawan lima tahun sebanyak $250 juta.

Dengan tumpuan seluruh negara pada inovasi AI dan pembiayaan yang semakin meningkat, sempadan seterusnya untuk AI dan boleh pakai ialah penggunaan keupayaan ramalan yang diperluas: paradigma cerapan akan beralih daripada pelaporan retrospektif klinikal kepada profil risiko masa hadapan keadaan. Dalam penjagaan kesihatan, kuncinya ialah menentukan kumpulan pesakit mana yang perlu dipantau dan bila dengan mengenal pasti dan menganalisis risiko kesihatan, selain memastikan pesakit menerima penjagaan pencegahan yang sesuai.

Inovasi kecerdasan buatan sedang mengubah penyampaian penjagaan kesihatan. Inovasi AI boleh meningkatkan pengalaman pesakit, mengurangkan beban pentadbiran ke atas pesakit, pakar perubatan dan pasukan penjagaan, dan berpotensi meningkatkan hasil kesihatan. Pelaburan lanjut dan kemajuan teknologi sudah pasti akan merevolusikan penjagaan pesakit jauh seperti yang kita ketahui. Sistem penjagaan kesihatan sentiasa berkembang untuk menghadapi cabaran semasa dan akan datang. Dan disebabkan oleh pandemik COVID-19 baru-baru ini, momentum untuk penggunaan penjagaan jarak jauh dan penggunaan kecerdasan buatan ditetapkan untuk diteruskan.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan Mengubah Penjagaan Pesakit Jauh. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!