Meningkatnya Peran AI dan Giant Information dalam Layanan Kesehatan

Bagaimana AI Dapat Memprediksi Serangan Jantung

Plak terbuat dari zat yang beredar di aliran darah, termasuk kolesterol dan lemak. Seiring waktu, plak menumpuk di arteri, menyebabkan arteri menyempit dan kaku.

Mirip dengan bagaimana saluran pembuangan tersumbat oleh makanan dan kotoran, arteri juga dapat tersumbat oleh plak, sehingga membatasi aliran darah dan menyebabkan serangan jantung atau stroke.

Tes medis yang disebut angiografi tomografi komputer koroner (CTA) mengambil gambar three-D jantung dan arteri. Plak di arteri terlihat pada gambar CTA, tetapi mengukur jumlah plak membutuhkan waktu 25-30 menit bagi seorang ahli. Jadi peneliti di Cedars Sinai mengembangkan algoritma AI yang memungkinkan komputer melakukan tugas yang sama hanya dalam hitungan detik.

Para peneliti memasukkan 900 gambar CTA koroner ke komputer yang telah dianalisis oleh para ahli. Dengan cara ini, komputer “belajar” bagaimana mengidentifikasi dan mengukur plak pada gambar.

Pengukuran algoritma AI secara akurat memprediksi kejadian serangan jantung dalam waktu lima tahun untuk 1.611 orang yang berpartisipasi dalam uji coba penelitian terkait.

AI dalam Perawatan Kesehatan Pencegahan

Potensi penerapan AI dalam layanan kesehatan preventif sangat luas dan mendalam. Selain serangan jantung, para peneliti secara aktif mempelajari penggunaan AI untuk memprediksi banyak penyakit dan penyakit lainnya. Misalnya:

Selain itu, AI sudah digunakan ruang gawat darurat dan unit perawatan intensif untuk membantu dokter merawat beberapa pasien yang paling rentan dan berisiko.

Sejumlah besar information berada dalam rekam medis elektronik, hasil laboratorium, rekaman tanda necessary, dan catatan pengobatan.

Algoritme AI dapat membantu dokter dan perawat mengidentifikasi pola information yang mengingatkan mereka akan perubahan standing pasien atau risiko terjadinya komplikasi serius. Misalnya, AI dapat membantu dalam:

• Identifikasi dini sepsis, suatu kondisi yang mengancam jiwa yang terjadi ketika sistem kekebalan tubuh bereaksi ekstrem terhadap infeksi
• Mengidentifikasi janin dalam keadaan kesusahan, menggunakan information dari observe jantung janin
• Memberi tahu dokter kapan pasien yang menggunakan ventilator mekanis memerlukan penyesuaian

Kuasai kerangka Giant Information & Hadoop, manfaatkan fungsionalitas layanan AWS, dan gunakan alat manajemen database dengan pelatihan Giant Information Engineer.

AI untuk Pemantauan Mobilitas Pasien Rawat Inap

Staf klinis adalah orang-orang sibuk. Ambil contoh perawat unit perawatan intensif (ICU), yang seringkali mengawasi banyak pasien dalam kondisi kritis.

Keterbatasan mobilitas dan kognisi selama pengobatan jangka panjang dapat berdampak buruk pada pemulihan pasien secara keseluruhan. Memantau aktivitas mereka sangat penting.

Untuk meningkatkan hasil, para peneliti di Universitas Stanford dan Rumah Sakit OSZA Antar Gunung memasang sensor kedalaman yang dilengkapi dengan algoritma ML di kamar pasien untuk melacak mobilitas mereka.

Teknologi ini secara akurat mengidentifikasi pergerakan sebanyak 87 persen. Pada akhirnya, para peneliti bertujuan untuk memberikan pemberitahuan kepada staf ICU ketika pasien berada dalam masalah.

Uji Klinis untuk Pengembangan Obat

Salah satu tantangan terbesar dalam pengembangan obat adalah keberhasilan uji klinis. Saat ini, dibutuhkan waktu hingga 15 tahun untuk memasarkan obat baru – dan berpotensi menyelamatkan jiwa, menurut sebuah penelitian.

laporan diterbitkan dalam Tren Ilmu Farmakologi. Biayanya juga bisa antara $1,5 dan $2 miliar. Sekitar setengah dari waktu tersebut dihabiskan untuk uji klinis, banyak di antaranya gagal.

Namun, dengan menggunakan teknologi AI, peneliti dapat mengidentifikasi pasien yang tepat untuk berpartisipasi dalam eksperimen. Selain itu, mereka dapat memantau respons medis mereka dengan lebih efisien dan akurat sehingga menghemat waktu dan uang.

Kualitas Catatan Kesehatan Elektronik (EHR)

Tanyakan kepada profesional kesehatan mana pun apa yang menjadi kendala bagi keberadaan mereka, dan pasti sistem EHR yang rumit akan muncul.

Secara tradisional, dokter akan menuliskan atau mengetik observasi dan informasi pasien secara handbook, dan tidak ada dua dokter yang melakukan hal yang sama. Seringkali, mereka melakukannya setelah kunjungan pasien, sehingga mengundang kesalahan manusia.

Dengan dukungan AI dan pembelajaran mendalam teknologi pengenalan suaraNamun, interaksi dengan pasien, analysis klinis, dan pengobatan potensial dapat ditingkatkan dan didokumentasikan dengan lebih akurat dan hampir secara real-time.

Tertarik untuk berkarir di bidang AI? Kemudian lakukan pemeriksaan cepat pada keahlian AI Anda dengan Soal Ujian Kecerdasan Buatan ini. Coba jawab!

Robotic Fisik Juga Menggunakan AI

Robotic (jenis fisik) saat ini digunakan di berbagai jenis bisnis, seperti di bidang manufaktur dan pergudangan. Namun, robotic juga semakin banyak digunakan di rumah sakit, dan banyak di antaranya dirancang untuk memanfaatkan AI.

Itu Pusat Informasi Bioteknologi Nasional (NCBI) melaporkan bahwa robotic fisik menjadi lebih kolaboratif dengan manusia dan dapat dilatih untuk melakukan berbagai tugas yang didukung oleh logika AI. Dan ini bukan hanya sekedar pengiriman pasokan ke rumah sakit.

Robotic bedah dapat “memberikan ‘kekuatan tremendous’ kepada ahli bedah, meningkatkan kemampuan mereka untuk melihat dan membuat sayatan yang akurat dan minimum invasif, menjahit luka, dan sebagainya.”

Dengan AI yang menggerakkan proses pengambilan keputusan, robotic dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas berbagai layanan medis.

Meningkatkan Kesehatan Penduduk

Kesehatan populasi mempelajari pola dan kondisi yang mempengaruhi kesehatan kelompok secara keseluruhan (tidak seperti “kesehatan masyarakat,” yang berfokus pada bagaimana masyarakat memastikan lebih banyak orang sehat).

Giant information adalah bagian besar dari upaya ini. Artikel terbaru di Bawaan menyoroti berbagai perusahaan yang memanfaatkan large information untuk membantu organisasi layanan kesehatan dan peneliti membaca tren untuk meningkatkan kondisi kesehatan.

Ingin memulai karir Anda sebagai Insinyur Information? Lihat Pelatihan Insinyur Information dan dapatkan sertifikasi.

Misalnya, sebuah perusahaan bernama Linguamatics di Cambridge, MA menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menggali information pasien yang tidak terstruktur guna mendeteksi faktor gaya hidup yang relevan dan memprediksi pasien mana yang berisiko lebih tinggi terkena penyakit.

Perusahaan lain di Santa Clara, CA, bernama Hortonworks, membantu mengatur dan mengintegrasikan miliaran catatan sehingga perusahaan farmasi dapat melakukan penelitian yang lebih baik untuk uji klinis, meningkatkan tingkat keamanan, dan memasarkan produk dengan lebih cepat.

Bagaimana Giant Information Dapat Melawan Kanker

Teknologi large information juga digunakan dalam upaya melawan kanker. Sebagai dilaporkan di National Geographic, teknologi large information dapat memproses information klinis untuk mengungkap pola tersembunyi yang menghasilkan analysis kanker secara dini.

Semakin dini terdeteksi, semakin besar peluang untuk mengobatinya. Teknologi large information mahir menganalisis pengurutan genom untuk mengidentifikasi biomarker kanker, dan juga dapat mengungkap kelompok yang memiliki risiko tertentu terkena kanker dan menemukan pengobatan yang belum ditemukan.

Perusahaan paling progresif menggunakan teknik information besar untuk mempercepat analisis mereka dan menciptakan perawatan yang lebih cepat dan dengan hasil yang lebih nyata.

Tantangan AI dalam Pelayanan Kesehatan

Penggunaan teknologi AI dalam layanan kesehatan merupakan hal yang menarik, namun bukannya tanpa tantangan. Algoritme AI mengandalkan identifikasi pola dalam information dalam jumlah besar.

Jika datanya bias, tidak akurat, tidak mewakili populasi pasien, atau dikompromikan dengan cara apa pun, kesimpulan yang diambil berdasarkan information tersebut juga akan cacat.

Selain itu, bahkan setelah alat klinis baru yang didukung AI telah sepenuhnya diperiksa, akan membutuhkan proses yang panjang untuk mendapatkan persetujuan dari FDA, diadopsi oleh rumah sakit, dan diterima oleh perusahaan asuransi.

Inisiatif layanan kesehatan yang didukung AI juga perlu mempertimbangkan masalah etika seputar pengumpulan information pasien.

Meskipun aplikasi AI dapat berguna dalam memprediksi perilaku pasien (seperti siapa yang mungkin melewatkan janji temu, melewatkan pemeriksaan, atau menolak pengobatan), aplikasi tersebut harus melakukannya dengan cara yang menjaga privasi pasien dan informasi medis.

Lihat video di bawah ini untuk memahami peran large information di berbagai sektor seperti ramalan cuaca, layanan kesehatan, media dan hiburan, logistik, perjalanan dan pariwisata, dan banyak lagi.

Kesimpulan: Keahlian AI Tingkat Lanjut Mendorong Layanan Kesehatan ke Tingkat yang Lebih Tinggi

Baik Anda ingin meningkatkan keahlian tim dalam penelitian perawatan kesehatan, pengembangan produk, atau layanan kesehatan, AI, dan large information membantu membentuk strategi Anda.

Pelatihan untuk insinyur AI, pakar pembelajaran mesin, dan insinyur information besar dapat membuat perbedaan ketika individu mencoba menemukan bidang yang tepat.

Menambahkan keahlian ini akan sangat penting dalam mempersiapkan Anda atau tenaga kerja Anda menghadapi kerasnya dunia baru layanan kesehatan world yang berani.