Kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) har gjort seg gjeldende i ulike bransjer, og helsevesenet er intet unntak. ML spiller en avgjørende rolle i å drive innovasjon innen helsevesenet, og det estimeres at bruken av AI vil øke med en årlig rate på 50% innen 2025. Et område der ML har stor innvirkning er innen medisinsk overvaking.
Med utviklingen av nye medisinske enheter og bærbare teknologier har ML potensial til å revolusjonere medisinsk overvaking ved å samle, analysere og levere lett tilgjengelig informasjon for at enkeltpersoner kan ta kontroll over egen helse. Dette kan bidra til bedre tidlig oppdagelse og forebygging av kroniske sykdommer. Imidlertid er det viktige hensyn som forskere bør ta når de utvikler slike teknologier for å sikre effektivitet og pålitelighet.
ML tilbyr en skalerbar og effektiv løsning for å håndtere den økende mengden kontinuerlige data som genereres av medisinske enheter. Dataanalyse kan være tidkrevende og ineffektivt når det gjøres manuelt, men ML-algoritmer kan analysere omfattende datamengder raskere og mer nøyaktig, og identifisere mønstre som fører til transformative innsikter.
Det handler imidlertid ikke bare om mengden data; det handler også om kvaliteten. For å bygge sikre og nøyaktige ML-algoritmer er det avgjørende å samle inn data av høy kvalitet og kontinuerlig, og uten skjevhet. Dette krever bruk av gullstandard medisinske referanser som en sammenligningsbase, og implementering av robuste metoder for datainnsamling.
En annen viktig aspekt ved utvikling av medisinsk overvaking er å sikre likeverdig tilgang og brukervennlighet for den tiltalte befolkningen. Utviklere må vurdere alle virkelighetsnære bruksområder og interaksjoner med teknologien. Faktorer som demografi, fysiologi, psykologi og miljødata bør tas i betraktning for å bygge nøyaktige og sterke modeller for menneskers helseapplikasjoner.
Et område der ML virkelig kan transformere medisinsk overvaking er diabeteshåndtering. Med økningen i diabetesepidemien globalt er det avgjørende å gi pasienter effektive verktøy for å håndtere tilstanden sin. ML kan bidra til å overvinne begrensningene ved ikke-invasive metoder for måling av blodsukker ved å utnytte radiofrekvens (RF) sensorteknologi. RF sensing genererer store mengder data, som ML-algoritmer kan behandle og tolke for å utvikle mer nøyaktige og pålitelige ikke-invasive glukosemonitorer.
Kontinuerlig datainnsamling blir også stadig viktigere innen diabetesområdet, der man beveger seg bort fra intermittente overvåkingsmetoder. Ikke-invasive løsninger som gir kontinuerlige og høykvalitetsdata kan betydelig forbedre brukeropplevelsen og redusere kostnadene over tid. Den store mengden kontinuerlige data som samles inn bidrar også til utviklingen av mer nøyaktige algoritmer for å oppdage blodsukkernivåer.
Til slutt har ML potensial til å revolusjonere medisinsk overvaking ved å muliggjøre analyse av omfattende datasett og bygging av nøyaktige algoritmer. Ved å sikre kvalitet og likeverdig utvikling av medisinske overvåkingsenheter, kan vi forbedre helseutfall og gi enkeltpersoner muligheten til å ta kontroll over egen helse.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl