Ο τομέας της υγείας έχει κυρίαρχο ρόλο στη ζωή κάθε ατόμου. Ο τρόπος ζωής του ανθρώπου έχει αλλάξει δραστικά, γεγονός που με τη σειρά του αύξησε την ευπάθεια σε ασθένειες.
Περισσότεροι άνθρωποι αναζητούν θεραπεία και ο αριθμός των νοσοκομείων αυξάνεται μέρα με τη μέρα. Είναι λυπηρό το γεγονός ότι οι άνθρωποι γίνονται συχνά ανθυγιεινοί, αλλά είναι εξίσου σημαντικό να αντιμετωπίζονται προσεκτικά.
Έτσι, έχει καταστεί απαραίτητο η υγειονομική περίθαλψη να γίνει πιο έξυπνη. Πολυάριθμες εξελίξεις έχουν εισαχθεί στις ιατρικές εγκαταστάσεις όλα αυτά τα χρόνια, γεγονός που καθιστά τη διάγνωση και τη θεραπεία ευκολότερη και ακριβέστερη.
Ανάμεσά τους κυριαρχεί η επιρροή της Τεχνητής νοημοσύνης.
Το σύστημα υγειονομικής περίθαλψης ενισχύεται με ένα ποικίλο σύνολο έξυπνων τεχνικών που βελτιώνουν απίστευτα την ποιότητα της διάγνωσης καθώς και της θεραπείας.
Αυτά τα μοντέλα έχουν βρεθεί ότι ξεπερνούν τις ανθρώπινες δεξιότητες σε πολλές περιπτώσεις. Οι ειδικοί δηλώνουν ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντικαταστήσει τους ανθρώπους στην υγειονομική περίθαλψη και είναι βέβαιο ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παρέχει υψηλής ποιότητας βοήθεια στους ανθρώπους και σε δραστηριότητες υγειονομικής περίθαλψης.
Η τεχνητή νοημοσύνη συμμετέχει αποτελεσματικά στη διάγνωση της νόσου, στο πρωτόκολλο θεραπείας, στη σύσταση φαρμάκων, στην παρακολούθηση ασθενών και στην ανάπτυξη φαρμάκων.
Το μακρύ κοστούμι του ιατρικού τομέα είναι ότι παράγει τεράστιο όγκο δεδομένων διαχρονικά.
Αντίστοιχα, η επιτυχής λειτουργία των αλγορίθμων AI βασίζεται στον όγκο των δεδομένων για τα οποία έχει εκπαιδευτεί.
Αυτό έχει ως αποτέλεσμα μια ουσιαστική σύνδεση μεταξύ της τεχνητής νοημοσύνης και της υγειονομικής περίθαλψης, η οποία με τη σειρά της ήταν επιτυχημένη.
Τα μεγάλα δεδομένα στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης αξιοποιούνται ευρέως από πολλές εταιρείες για το σχεδιασμό και τη δημιουργία ευφυούς ιατρικού εξοπλισμού.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη λάβει μέρος σε κάθε σημαντικό τμήμα της υγειονομικής περίθαλψης στη διαδικασία διάγνωσης καθώς και θεραπειών.
Η πρώτη λάμψη
Οι έρευνες για την αποτελεσματική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη βρίσκονται πλέον σε σωρούς και αυξάνονται ασταμάτητα. Τα συστήματα υποστήριξης κλινικών αποφάσεων είναι οι κύριοι χρήστες των ευφυών συστημάτων, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη έχει ισχυρή ικανότητα λήψης αποφάσεων όταν εκπαιδεύεται με τεράστια δεδομένα.
Η κύρια εστίαση προσγειώνεται στο τμήμα της διάγνωσης όπου η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξαγάγει σωστά συμπεράσματα από τα δεδομένα εισόδου. Αυτή η έξυπνη κίνηση έγινε για πρώτη φορά τη δεκαετία του 1960 όταν το πρόγραμμα επίλυσης προβλημάτων με τίτλο Δενδράλ εισήχθη για να βοηθήσει τους χημικούς να αναγνωρίσουν οργανικά μόρια σε φάρμακα.
Ως τεχνολογία που έχει ανάγκη
Η ζήτηση για εξυπνότερες εκδόσεις συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης αυξάνεται σε αυτήν την κατάσταση πανδημίας, καθώς οι αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-ανθρώπου είναι ανασφαλείς.
Οι έξυπνες εγκαταστάσεις υγειονομικής περίθαλψης επιτρέπουν τη συνεχή παρακολούθηση των ασθενών και ακόμη διευκολύνουν την περιοδική διανομή φαρμάκων μειώνοντας έτσι τον παράγοντα κινδύνου εξάπλωσης της νόσου μέσω του ιατρικού προσωπικού.
Έτσι, η χρήση της ευφυούς υγειονομικής περίθαλψης γίνεται πρόνοια και βιώνεται από το κοινό και ώθησε πολλές εταιρείες να συγκεντρώσουν κεφάλαια για τη βελτίωση των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης μέσω της τεχνητής νοημοσύνης.
Στο πλαίσιο αυτών των επικρατουσών αναγκών, τα Ηνωμένα Έθνη αναμένεται να επενδύσουν 2 δισεκατομμύρια δολάρια για τις έρευνες που σχετίζονται με την ανάπτυξη εξυπνότερων Συστημάτων Υγείας με χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης για 5 χρόνια.
Η νόσος του Αλτσχάιμερ δεν είναι πλέον προκλητική
Η νόσος Alzheimer (AD) είναι μια από τις πιο δύσκολες κακοήθειες στον ιατρικό τομέα λόγω του γεγονότος ότι είναι ανίατη.
Η ΝΑ είναι μια προοδευτική διαταραχή μνήμης που ξεκινά με απώλεια μνήμης η οποία σταδιακά θα εξελιχθεί σε θάνατο.
Ο ανατομικός λόγος πίσω από την απώλεια μνήμης είναι η αργή αποσύνθεση των εγκεφαλικών κυττάρων. Στη συνέχεια ακολουθεί απώλεια μνήμης με αναπηρίες άλλων οργάνων του σώματος και τελικά καταλήγει σε θάνατο.
Οι ερευνητές εξακολουθούν να προσπαθούν να βρουν ένα φάρμακο για τη θεραπεία της AD, αλλά δεν υπάρχουν τρόποι μέχρι τώρα.
Η ΝΑ είναι μια γενετικά μεταφερόμενη ασθένεια. Οι μελλοντικές γενιές ενός ατόμου με διάγνωση AD έχουν περισσότερες πιθανότητες να διαγνωστούν με AD.
Παρόλο που είναι ανίατη, η πρώιμη διάγνωση συνιστάται ιδιαίτερα για την επιβράδυνση της διαδικασίας βλάβης των νευρώνων.
Έχουν πραγματοποιηθεί πολυάριθμες μελέτες για την τεχνητή νοημοσύνη και τη βαθιά μάθηση για να βρεθούν οι λύσεις για αυτήν την αντιπαράθεση. Οι περισσότερες από τις μελέτες βασίζονται στην πρώιμη και ενισχυμένη διάγνωση της AD. Ένα σημαντικό σύνολο μελετών βασίζεται σε εικόνες σάρωσης του εγκεφάλου.
Η πρώιμη διάγνωση της AD στα πέντε στάδια της χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση Οι μέθοδοι χρησιμοποιήθηκαν σε ένα ερευνητικό έγγραφο στο οποίο οι εικόνες MRI συλλέγονται σε μεγάλους αριθμούς για την εκπαίδευση των δικτύων βαθιάς μάθησης.
Οι πέντε κατηγορίες δεδομένων AD υποδεικνύουν τα πέντε στάδια της AD που εκτείνονται από το φυσιολογικό στάδιο έως το στάδιο της νόσου. Η απόδοση ταξινόμησης στην ερευνητική εργασία ήταν πολύ καλή, γεγονός που σημαίνει ότι η AD μπορεί να ανιχνευθεί σε πολύ πρώιμο στάδιο χρησιμοποιώντας δίκτυα βαθιάς μάθησης.
Η διάγνωση έγινε ακριβής και εύκολη
Διάφοροι τύποι μεθόδων τεχνητής νοημοσύνης, όπως η μηχανική μάθηση, η μηχανή υποστήριξης φορέα (SVM), η βαθιά μάθηση, κ.λπ. έχουν χρησιμοποιηθεί για διαφορετικούς τύπους διάγνωσης και διαλογής ασθενειών.
Αυτές οι τεχνικές έχουν αποδειχθεί ότι ταξινομούν και ταξινομούν καρδιαγγειακά νοσήματα και διαβητικά προφίλ από φυσιολογικά άτομα χρησιμοποιώντας ιατρικά αρχεία.
Ένα χαρτί από το περιοδικό με το όνομα Annals of Oncologyτο 2018 έχει συζητήσει την καλύτερη ανίχνευση του καρκίνου του δέρματος χρησιμοποιώντας τεχνικές βαθιάς μάθησης, συγκεκριμένα από ένα βαθύ συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο.
Το μοντέλο ξεπέρασε με ακρίβεια 95% στην ανίχνευση καρκίνου του δέρματος από τις εικόνες ενώ των ανθρώπων ήταν 86,6%.
Ο ίδιος τρόπος βρέθηκε και στην περίπτωση της ανίχνευσης του καρκίνου του μαστού το 2020 χρησιμοποιώντας αλγόριθμος βαθιάς μυαλού της google όταν το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο ξεπέρασε τους ειδικούς του ανθρώπου.
Μια τεράστια συλλογή ηλεκτρονικών αρχείων υγείας υποβλήθηκε σε επεξεργασία χρησιμοποιώντας ταξινομητές μηχανικής μάθησης για να βοηθήσουν τους γιατρούς στη διάγνωση ασθενών.
Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται επίσης σε πολλές περιπτώσεις διάγνωσης και προσυμπτωματικού ελέγχου ασθενών, κάτι που αποδείχθηκε εξαιρετικά χρήσιμο για τους γιατρούς να βελτιώσουν την ακρίβεια και την ακρίβεια.
Οι ερευνητές εξακολουθούν να δραστηριοποιούνται στον τομέα αυτό, καθώς ο ιατρικός τομέας εκμεταλλεύεται την καλύτερη διάγνωση ασθενειών καθώς και τον αποτελεσματικό χειρισμό της τεράστιας συλλογής αρχείων υγείας.
Έξυπνη και άψογη φροντίδα για τους ασθενείς
Ο αριθμός των ασθενών έχει αυξηθεί δραστικά σε αυτή την πανδημική κατάσταση, λόγω της οποίας η υπάρχουσα ομάδα ιατρικού προσωπικού ήταν ανεπαρκής για να χειριστεί την κατάσταση.
Στη συνέχεια, η κατάσταση επιλύθηκε με την εισαγωγή μιας στρατηγικής κατ‘ οίκον καραντίνας όπου οι ασθενείς απομονώνονταν στα σπίτια τους και οι ιατρικοί υπάλληλοι τους παρακολουθούσαν συχνά για να τους παρέχουν την κατάλληλη φαρμακευτική αγωγή και την απαραίτητη φροντίδα.
Αυτή η ιδέα της εξ αποστάσεως φροντίδας για ασθενείς ονομάστηκε τηλεϊατρική, η οποία στη συνέχεια ενισχύθηκε από τις τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης που επέτρεψαν στον ασθενή να παρακολουθεί με τα δεδομένα που συλλέγονταν συχνά από αισθητήρες.
Αυτό όχι μόνο μείωσε τη δυσκολία των συχνών ιατρικών ζωτικών στοιχείων αλλά και βελτίωσε την ποιότητα της φροντίδας των ασθενών ακόμη και από απομακρυσμένες τοποθεσίες. Η εγκατάσταση ήταν πιο αποτελεσματική για τη φροντίδα του ηλικιωμένου πληθυσμού.
Εξυπνότερη διαχείριση και αξιοποίηση Ηλεκτρονικών Μητρώων Υγείας
Οι απαρχαιωμένοι φάκελοι υγείας ήταν επιβάρυνση για τα νοσοκομεία και τις κλινικές και ο αποτελεσματικός χειρισμός τους ήταν ένα ταραχώδες έργο.
Οι μη ψηφιακές εγγραφές απαιτούσαν τεράστιο φυσικό χώρο ενώ οι ψηφιακές εγγραφές απαιτούσαν μεγάλο χώρο στη μνήμη.
Αυτά αποθηκεύτηκαν ως νεκρά περιουσιακά στοιχεία έως ότου η τεχνητή νοημοσύνη άρχισε να χρησιμοποιεί τα ψηφιακά αρχεία υγείας για ένα ευρύ φάσμα γόνιμων εφαρμογών.
Οι εικόνες σάρωσης είναι τα πιο απαιτητικά δεδομένα για τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης, καθώς τα περισσότερα από αυτά τα δίκτυα μπορούν εύκολα και αποτελεσματικά να εκπαιδευτούν χρησιμοποιώντας εικόνες.
Τα άλλα αρχεία για ιατρικά ζωτικά στοιχεία χρησιμοποιούνται επίσης καλά για μοντέλα βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης για τη μελέτη της συμπεριφοράς των ασθενών για το συνταγογραφούμενο φάρμακο, τη συνεχή παρακολούθηση ασθενών και την τηλεϊατρική.
Οι σωροί των νεκρών αρχείων μετατράπηκαν έτσι στα πιο χρήσιμα στοιχεία για βελτιωμένη υγειονομική περίθαλψη στο μέλλον.
Προβλέψεις για αλληλεπιδράσεις φαρμάκων και δημιουργία νέων φαρμάκων
Το σωστό φάρμακο για τη σωστή ασθένεια είναι το θεμελιώδες στοιχείο της θεραπείας. Όταν είναι σημαντικό να παρέχεται η κατάλληλη φαρμακευτική αγωγή, η διαθεσιμότητα φαρμάκων καλής ποιότητας είναι επίσης μια κρίσιμη περίπτωση σκέψης.
Εάν ο ασθενής είναι θύμα περισσότερων της μιας νόσου, τα πολλαπλά φάρμακα της περίπτωσης θα πρέπει να αντιμετωπίζονται με τη μέγιστη προσοχή, έτσι ώστε να μειωθούν οι αλληλεπιδράσεις φαρμάκου-φαρμάκου.
Οι τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης έχουν αποδειχθεί ότι χειρίζονται αυτό το δύσκολο έργο με καλή απόδοση. ο Πρόκληση DDIExtraction που διεξήχθη το 2013 συγκεντρώθηκαν οι έρευνες για τις αλληλεπιδράσεις φαρμάκων-φαρμάκων που μελετήθηκαν από μια ομάδα ερευνητών του Πανεπιστημίου Carlos III.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χρησιμοποιήθηκαν για την εξαγωγή των επιδράσεων των αλληλεπιδρώντων φαρμάκων που βοήθησαν τους γιατρούς να δημιουργήσουν προσεκτικά ιατρικές συνταγές.
Καινοτομίες για πιο έξυπνη περιποίηση δέρματος
Ο αυξημένος αριθμός δερματικών παθήσεων είναι η συνέπεια της ατμοσφαιρικής ρύπανσης. Η θεραπεία για δερματικές παθήσεις είναι συνήθως δύσκολη στις διαδικασίες, καθώς πρέπει να συναχθούν ελάχιστες πληροφορίες από τις ιατρικές εικόνες για να καταλήξουμε σε συμπέρασμα σχετικά με την ακριβή ασθένεια και τις αιτίες της.
Αυτή η απαιτητική εργασία απλοποιείται με μεθόδους που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, καθώς η δερματολογία είναι μια ειδικότητα με άφθονη εικόνα.
Όταν δέρμα Καρκίνος Η ανίχνευση με τη χρήση εικόνων προσώπου προτάθηκε σε μια ερευνητική εργασία που συντάχθηκε από τους Han et.al, η ταξινόμηση του καρκίνου του δέρματος πραγματοποιήθηκε από εικόνες βλαβών από την ερευνητική εργασία που προτάθηκε από Ήσουν στο.
Και οι δύο εργασίες πραγματοποιούνται χρησιμοποιώντας βαθιά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα στα οποία το κακοήθη δείγμα ταξινομείται με πρόβλεψη της πιθανότητας να είναι κακοήθη.
Οι Noyan et al πειραματίστηκαν με το συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο για την ταξινόμηση των κυττάρων του δέρματος από τις μικροσκοπικές εικόνες επιχρίσματος Tzanck που πραγματοποιήθηκαν με ακρίβεια 94% στην ταξινόμηση.
Η υγειονομική περίθαλψη είναι επομένως ένας άκρως αναδυόμενος τομέας όσον αφορά τις πιο έξυπνες τεχνολογίες που τροφοδοτούνται από τεχνητή νοημοσύνη, καθώς διαθέτει άφθονα δεδομένα.
Αναμένεται να γίνει πιο έξυπνο στις επόμενες ηλικίες διασφαλίζοντας έτσι την πιο εύκολη και ακριβή διάγνωση και, συνεπώς, τη διασφάλιση υψηλής ποιότητας θεραπείας.
Εάν θέλετε να μάθετε περισσότερα για την «Έξυπνη Υγεία με «Τεχνητή Νοημοσύνη», απλώς σχολιάστε παρακάτω με τις ερωτήσεις/προτάσεις σας.
Blessy C Simon
Junior Research Fellow
