Inovatīvu tehnoloģiju izmantošana veselības aprūpes nozarē ir potenciāls glābt dzīvības, laiku un naudu. Sākot no apģērba ierīcēm līdz mākslīgajai intelektai (AI), šo tehnoloģiju pārveidojošās piemērošanas iespējas piedāvā nozīmīgas iespējas uzlabot veselības aprūpes sniegumu. Pēdējā MIT un Google veiktā pētījuma rezultāti ir apliecinājuši AI ietekmi uz veselības prognozēšanas uzdevumiem, demonstrējot, ka AI un datu novalkāmā ierīču kombinācija var paaugstināt veselības prognozēšanas efektivitāti par 23,8%.
Ar nevainojamas fiziskās datu, piemēram, sirdsdarbības ritma variabilitātes, miega rakstura un fiziskās aktivitātes pastāvīgu monitoringu, apģērbā ieguldušā sensoru tehnoloģija ir revolucionējusi veselības aprūpes nozari. Šo attīstību tagad apvienojuši lieli valodu modeļi (LLM), ievērojami uzlabojot kopējo sniegumu. AI spēja analizēt milzīgas personas datu masas, kas savāktas no valkājamām veselības ierīcēm (kas pazīstama arī kā genAI), var palīdzēt ārstiem pieņemt informētus lēmumus, atklāt raksturīgus modeļus un pat prognozēt pacientu iznākumus.
Šīs apvienošanās ietekmes sekas ir milzīgas. Izmantojot genAI, ārsti potenciāli var samazināt savu darba slodzi, ar rezultātu – pacientiem tiek sniegtas atkārtojamas, zemāku izmaksu iznākumu. Turklāt veselības aprūpes sistēmām var attīstīt optimizētu aprūpes sniegšanas programmas, kas ir labvēlīgas gan pacientiem, gan veselības aprūpes sniedzējiem.
Piedāvātās veselības sekošanas tehnoloģijas, it īpaši jaunākās paaudzes vidū, ir papildinājušas nepārtrauktu veselības datu masu. Šīs datos slēpjas iespējas nodrošināt labākus aprūpes iznākumus, samazināt dublēšanos un minimizēt procesu trūkumus, kas palielina veselības aprūpes izmaksas. Svarīgi ir tas, ka pētījumā, ko veica MIT un Google, netika izveidots jauns AI modelis. Tā vietā esošie LLM tika pielāgoti, izmantojot dinamiskus datus no personīgās veselības monitoringa ierīcēm, tādējādi nodrošinot šīs pētniecības ietekmes demokratizāciju attiecībā uz aprūpes sniegšanu.
Neskatoties uz AI potenciālajām ieguvumiem veselības aprūpē, daži cilvēki joprojām saglabā skeptisku attieksmi. Privātuma, tendences un skaidrojamas problēmas prasa turpmākus izpētes pasākumus pirms reāllaika izvietošanas. Tomēr laika gaitā un ar AI pazīšanu šīs bažas var tikt mazinātas.
Secinot, AI ir potenciāls radīt revolūciju veselības aprūpē, nodrošinot ātrāku, AI palīdzētu diagnozi, kas noved pie labākiem ārstēšanas iznākumiem un uzlabotas pacientu aprūpes. Veselības sistēmas un apdrošinātāji, kuri tiek vadīti no stimuliem apmaiņu nodrošinošam risinājumam, visvairāk meklē AI vadītas inovācijas. Veicot tehnoloģiju ieviešanu veselības aprūpē, kļūst nepieciešams pārveidot esošos procesus un izmantot efektīvākas un pacientorientētākas vides priekšrocības.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kā inovatīvās tehnoloģijas var noderēt veselības aprūpes nozarei?
– Inovatīvas tehnoloģijas, piemēram, apģērbā ieguldušas ierīces un AI, var glābt dzīvības, laiku un naudu, uzlabojot veselības aprūpes sniegumu.
2. Kāda ir AI ietekme veselības prognozēšanas uzdevumos?
– MIT un Google veiktie pētījumi ir parādījuši, ka AI un datu novalkāsās ierīces apvienošana var paaugstināt veselības prognozēšanas efektivitāti par 23,8%.
3. Kā apģērbā ieguldušie sensori ir revolucionējuši veselības aprūpes nozari?
– Apģērbos ieguldušie sensori ļauj nepārtraukti monitorēt svarīgus fiziskus datus, piemēram, sirdsdarbības ritma variabilitāti, miega raksturu un fizisko aktivitāti, kas noved pie labākiem aprūpes iznākumiem.
4. Kas ir genAI?
– GenAI attiecas uz AI spēju analizēt milzīgu personisko datu apjomu, kas savākts no valkājamām veselības ierīcēm, palīdzot ārstiem pieņemt informētus lēmumus, atklāt raksturīgus modeļus un prognozēt pacientu iznākumus.
5. Kādas ir AI potenciālās priekšrocības veselības aprūpē?
– AI potenciāli var samazināt ārstu darba slodzi, nodrošinot pacientiem atkārtojamas, zemāku izmaksu iznākumus. Tas arī var veicināt optimizētas aprūpes sniegšanas programmas veselības aprūpes sistēmām, labvēlīgi ietekmējot gan pacientus, gan pakalpojumu sniedzējus.
6. Kā veselības sekošanas tehnoloģijas var veicināt labākus veselības aprūpes iznākumus?
– Veselības sekošanas tehnoloģijas, it īpaši jaunākajās paaudzēs, sniedz nepārtrauktu veselības datu monitoringu, kas var tikt izmantoti, lai nodrošinātu labākus aprūpes iznākumus, samazinātu dublēšanos un minimizētu procesu trūkumus, kas palielina veselības aprūpes izmaksas.
7. Kādi ir daži bažu momenti saistībā ar AI izmantošanu veselības aprūpē?
– Privātums, tendences un skaidrojamība ir dažas no bažām, kas prasa turpmākus izpētes pasākumus pirms AI izvietošanas reālajā veselības aprūpē.
Definīcijas:
– Apģērbā ieguldušas ierīces: Elektroniskas ierīces, kas var tikt valkātas uz ķermeņa un monitorē dažādus fiziskus datus.
– Mākslīgā intelekts (AI): Cilvēka intelekta imitācija mašīnās, kas ļauj tām mācīties no datiem, pieņemt lēmumus un veikt uzdevumus, kas tipiski prasa cilvēka intelektu.
– Lieli valodu modeļi (LLM): Modeļi, kas izmanto AI tehnikas, lai saprastu un ģenerētu dabisku valodu tekstu.
– AI palīdzētas diagnozes: AI algoritmu izmantošana, lai palīdzētu veselības aprūpes profesionāļiem veikt medicīniskas diagnozes.
– Veselības sistēmas: Organizācijas un institūcijas, kas nodrošina veselības aprūpes pakalpojumus.
– Apdrošinātāji: Uzņēmumi, kas nodrošina apdrošināšanas segumu, tostarp veselības apdrošināšanu.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar