Η μηχανική μάθηση κάνει μεγάλα βήματα στην υγειονομική περίθαλψη για να διασφαλίσει ότι οι ασθενείς λαμβάνουν τις καλύτερες υπηρεσίες
Οι δυνατότητες της μηχανικής μάθησης για την υγειονομική περίθαλψη
Η μηχανική μάθηση είναι μια ταχέως αναπτυσσόμενη τεχνολογία με συναρπαστικές επιπτώσεις στην υγειονομική περίθαλψη. Ήδη βοηθά στην αντιμετώπιση ορισμένων από τα πιο δύσκολα ζητήματα στον χώρο, από την κατανόηση τεράστιων όγκων δεδομένων ασθενών έως τη βελτίωση της ποιότητας και την εξατομίκευση της θεραπείας και της φροντίδας.
Τι είναι λοιπόν η μηχανική μάθηση και πώς μπορεί να βελτιώσει την υγειονομική περίθαλψη τα επόμενα χρόνια; Διερευνούμε πώς μεταμορφώνει ήδη τον τομέα και τις δυνατότητές του.
Τι είναι η μηχανική μάθηση;
Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνολογίας μέσα στο σύμπλεγμα τεχνολογιών που είναι γνωστό ως τεχνητή νοημοσύνη. Σύμφωνα με έναν ορισμό της μηχανικής μάθησης, είναι μια στατιστική τεχνική για την εφαρμογή μοντέλων σε δεδομένα και την εκμάθηση της τεχνητής νοημοσύνης μέσω της εκπαίδευσης αυτών των μοντέλων με δεδομένα. Επιπλέον, η μηχανική εκμάθηση αναφέρεται επίσης σε συστήματα, εφαρμογές ή προγράμματα που είναι σε θέση να αναγνωρίζουν μοτίβα μέσα σε τεράστιους όγκους δεδομένων για να κάνουν προβλέψεις. Εναλλακτικά , ένας άλλος τρόπος για να ορίσετε τη μηχανική μάθηση είναι να την θεωρήσετε ως ανάπτυξη αλγορίθμων και εφαρμογών που βασίζονται σε προηγούμενες εμπειρίες και τρέχοντα δεδομένα – δεδομένα ιστορικού και σε πραγματικό χρόνο.
Δεν είναι μόνο ο τομέας της υγείας που επωφελείται από την τεχνολογία. Για παράδειγμα , οι τομείς της γεωργίας, της μεταποίησης, της φιλοξενίας, του λιανικού εμπορίου και των τραπεζών βασίζονται επίσης σε εργαλεία επιστήμης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής εκμάθησης. Επιπλέον , ακόμη και μη κερδοσκοπικά έργα όπως η ανθρωπιστική βοήθεια μπορούν να χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση.
9 τάσεις μηχανικής μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη
Αυτές είναι μερικές από τις μεγαλύτερες τάσεις μηχανικής μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη που πρέπει να γνωρίζετε:
- Ιατρική ακριβείας και εξατομίκευση της υγειονομικής περίθαλψης – Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται ήδη ευρέως για την ιατρική ακριβείας. Προβλέπει επιτυχημένα πρωτόκολλα θεραπείας χρησιμοποιώντας δεδομένα ασθενών και το πλαίσιο θεραπείας. Η ιατρική ακριβείας επιτρέπει εξαιρετικά συγκεκριμένα, εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας και μπορεί να οδηγήσει σε καλύτερα κλινικά αποτελέσματα.
- Εφαρμογές κατηγοριοποίησης – Οι εφαρμογές κατηγοριοποίησης περιλαμβάνουν διαδικασίες όπως ο προσδιορισμός του εάν ή πόσο είναι πιθανόν ένας ασθενής να αναπτύξει μια συγκεκριμένη πάθηση. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη πολιτική της ενημέρωσης και τη δημιουργία αποτελεσματικών μέτρων πρόληψης, και για να βοηθήσει τους παρόχους περίθαλψης στον αντίστοιχο σχεδιασμό.
- Ανάλυση απεικόνισης – Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται ήδη για την ανάλυση εικόνων ακτινολογίας και παθολογίας. Επιπλέον , χρησιμοποιείται για την γρήγορη ταξινόμηση μεγάλων όγκων εικόνων. Τα επόμενα χρόνια, η χρήση της μηχανικής μάθησης για αυτές τις διαδικασίες θα μπορούσε να γίνει ακόμη πιο περίπλοκη και ακριβής.
- Απαιτήσεις και διαχείριση πληρωμών – Οι εσφαλμένες αξιώσεις μπορεί να κοστίσουν σε ασφαλιστικές, κυβερνήσεις και παρόχους περίθαλψης σημαντικό χρόνο, χρήμα και προσπάθεια. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να βελτιστοποιήσει τις αξιώσεις και τη διαχείριση πληρωμών, για παράδειγμα , διευκολύνοντας πιο ακριβή δεδομένα αξιώσεων και διασφαλίζοντας ότι οι αξιώσεις είναι σωστές.
- Άλλες διοικητικές διαδικασίες – Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε μια τεράστια γκάμα διοικητικών διαδικασιών, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας αξιώσεων, της κλινικής τεκμηρίωσης, της διαχείρισης κύκλου εσόδων και της διαχείρισης ιατρικών δεδομένων. Μπορεί ακόμη και να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη εργαλείων που αντιμετωπίζουν ασθενείς, όπως chatbots για υποστήριξη τηλε-υγείας, ψυχικής υγείας και ευεξίας και άλλες γενικές αλληλεπιδράσεις που δεν απαιτούν τη συμβολή των γιατρών.
- Πρόβλεψη και πολιτική υγείας – Η μηχανική μάθηση προσφέρει τεράστιες δυνατότητες για προγνωστικά μοντέλα και πολιτική υγείας. Για παράδειγμα, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης για την υγεία του πληθυσμού μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να προβλέψουν ποιοι πληθυσμοί κινδυνεύουν από συγκεκριμένα ατυχήματα ή καταστάσεις, ακόμη και επανεισαγωγές στο νοσοκομείο. Ομοίως , η αξιοποίηση δεδομένων σχετικά με τους κοινωνικούς καθοριστικούς παράγοντες της υγείας και η χρήση μηχανικής μάθησης για τον προσδιορισμό των τάσεων μπορεί να συμβάλει στην πολιτική. Οι κυβερνήσεις και οι οργανισμοί θα μπορούσαν να στοχεύσουν καλύτερα ασθενείς με υψηλότερο κίνδυνο παθήσεων που μπορούν να προληφθούν, όπως οι καρδιακές παθήσεις και ο διαβήτης.
- Ηλεκτρονικά αρχεία υγείας – Η μηχανική μάθηση μπορεί να βοηθήσει στην κατανόηση των τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων που είναι τώρα διαθέσιμα μέσω ηλεκτρονικών αρχείων υγείας (EHR). Τα περισσότερα από αυτά έχουν τη μορφή καταχωρήσεων κειμένου ελεύθερης μορφής, τα οποία είναι επίσης γνωστά ως μη δομημένα δεδομένα. Η μηχανική μάθηση έχει τη δυνατότητα να ερμηνεύσει γρήγορα αυτά τα δεδομένα ελεύθερης μορφής για να συγκεντρώσει πολύτιμες πληροφορίες σε κλίμακα, για εκατομμύρια ασθενείς, ώστε να ενδυναμώσει τη λήψη αποφάσεων σε όλο τον κύκλο περίθαλψης ασθενών.
- Διάγνωση και θεραπεία – Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για συστάσεις διάγνωσης και θεραπείας. Τα εργαλεία υποστήριξης κλινικών αποφάσεων (CDS), ειδικότερα , μπορούν να αξιοποιήσουν τη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων του παρόχου υγειονομικής περίθαλψης για την καλύτερη δυνατή φροντίδα. Τα εργαλεία CDS αναλύουν τεράστιους όγκους δεδομένων για να ενημερώσουν τις προτάσεις θεραπείας. Μπορούν επίσης να επισημάνουν πιθανά προβλήματα, ώστε οι πάροχοι να μπορούν να λάβουν προληπτικά μέτρα.
- Ανάπτυξη φαρμάκων – Οι ερευνητές βασίζονται στη μηχανική μάθηση για να συγκεντρώσουν κοόρτες για ακριβές κλινικές δοκιμές, ανοίγοντας το δρόμο για καλύτερες μελέτες και ταχύτερη, πιο αποτελεσματική ανάπτυξη φαρμάκων. Ως εκ τούτου , οι ερευνητές μπορούν να λάβουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα και να εντοπίσουν πιο εύκολα βασικά πρότυπα και τάσεις και, κατά συνέπεια , να επιτύχουν μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα στις μελέτες τους.
Μηχανική μάθηση και υγειονομική περίθαλψη τα επόμενα χρόνια
Η μηχανική μάθηση έχει ήδη αρχίσει να εκπληρώνει τις δυνατότητές της για την υγειονομική περίθαλψη, από τη διευκόλυνση της αποτελεσματικότερης έρευνας και ανάπτυξης φαρμάκων έως τη φροντίδα ασθενών και τις διοικητικές διαδικασίες.
Τα επόμενα χρόνια, είναι πιθανή η ευρεία υιοθέτηση της μηχανικής μάθησης και άλλων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης. Αντί να αντικαθιστούν πλήρως τους κλινικούς γιατρούς, αυτές οι τεχνολογίες είναι πιθανό να συμπληρώνουν και να βελτιώνουν τους ρόλους τους.
Τα μακροπρόθεσμα αποτελέσματα θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν καλύτερη ποιότητα περίθαλψης και ένα πιο αποτελεσματικό και οικονομικά αποδοτικό σύστημα υγειονομικής περίθαλψης, το οποίο μπορεί να ωφελήσει μόνο τους ασθενείς, τους παρόχους, τους ασφαλιστές, τις ρυθμιστικές αρχές και τους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής.
Πηγή: Analytics Insight
