پتانسیل تحول آفرین یادگیری عمیق در مراقبت های بهداشتی، عصر تشخیص دقیق را آغاز می کند و باعث پیشرفت در این زمینه خواهد شد.
باید اعلام کنیم که آینده مراقبت های بهداشتی پیش روی ما انسانهاست، جایی که فناوری نوآورانه و مراقبت از بیمار دلسوز ترکیب شده اند. پیشرفت های مداوم در یادگیری ماشینی باعث تحولات بزرگی در بخش مراقبت های بهداشتی در سال های اخیر شده است. بیماران در سرتاسر دنیا ممکن است منتظر آینده ای سالم تر و مثبت تر باشند، زیرا این حوزه نوآورانه برای تشخیص، درمان و مراقبت های مناسب به روی راه های جدیدی باز شده است.
در این مقاله راه هایی گفته می شود که هوش مصنوعی مراقبت از بیمار را متحول می کند:
1. دقت در تشخیص
دوران ابهام تشخیص پزشکی خیلی وقت است که گذشته است. الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند بیماری ها را با دقت بسیار بالایی تشخیص دهند، زیرا به مجموعه داده های بزرگ و قابلیت های محاسباتی پیچیده دسترسی دارند. این الگوریتم ها به عنوان همراهان مراقب متخصصان پزشکی عمل می کنند و به کشف ناهنجاری های ژنتیکی غیرعادی و شناسایی سرطان در مراحل اولیه آن کمک می کنند. خب نتیجه این کار چیست؟ می توان گفت که تشخیص سریعتر و دقیق تر که در نهایت نتایج بیمار را بهبود می بخشد، نتیجه آن خواهد بود.
2. تقویت تصویربرداری پزشکی
برای کارشناسان پزشکی، رمزگشایی تصویربرداری پزشکی همیشه یک فرآیند دشوار بوده است. با این حال، این تکنیک با معرفی یادگیری ماشین دستخوش انقلاب شده است. الگوریتم های مدرن می توانند به سرعت و به درستی تصاویر رادیولوژیکی از جمله اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را ارزیابی کنند. این الگوریتم ها به رادیولوژیست ها کمک می کنند تا با تشخیص بی نظمی ها و الگوهای ظریفی که چشم انسان می تواند از آن چشم پوشی کند، تشخیص های دقیق تری داشته باشند.
3. برنامه های درمانی فردی
نیازهای پزشکی هر بیمار متفاوت می باشد. پزشکان اکنون ممکن است رژیم های درمانی فردی را ایجاد کنند که بر اساس مشخصات سلامت منحصر به فرد هر بیمار به لطف یادگیری ماشینی است. این الگوریتم ها می توانند بهترین درمان ها و مداخلات را با بررسی تاریخچه پزشکی، ژنتیک، سبک زندگی و حتی عوامل محیطی بیمار پیشنهاد کنند. این احتمال بهبود موفقیت آمیز را افزایش می دهد و عواقب منفی را کاهش می دهد.
4. نظارت از راه دور
نظارت از راه دور بیمار با یادگیری ماشینی در ارتباط با فناوری پوشیدنی و حسگرهای راه دور امکان پذیر می شود. این امر امکان نظارت مداوم بیمار را در خارج از محیط های مراقبت های بهداشتی معمولی فراهم می کند. این نظارت از راه دور بیمار نه تنها به پزشکان امکان دسترسی به اطلاعات بهداشتی در زمان واقعی را می دهد، بلکه تشخیص زودهنگام سلامتی را آسان تر می کند، که نیاز به بستری مجدد در بیمارستان را کاهش می دهد و مراقبت کلی از بیمار را افزایش می دهد.
5. توسعه دارو
ساخت یک داروی جدید و ارائه آن به بازار اغلب مستلزم سالها توسعه دارویی سنتی پرهزینه و وقت گیر است. با بررسی مقادیر عظیمی از داده های ژنومی، تعاملات بیولوژیکی و نتایج کارآزمایی های بالینی، یادگیری ماشینی به طور قابل توجهی این فرآیند را سرعت بخشیده است. این استراتژی با سرعت بخشیدن به کشف دارو، ایجاد درمان های نجات دهنده زندگی را سریعتر از گذشته امکان پذیر می کند.
6. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
یکی از انقلابی ترین کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت مراقبت های بهداشتی، ظرفیت آن برای پیش بینی رویدادهای مرتبط با سلامت قبل از وقوع است. الگوریتم ها می توانند احتمال ابتلای بیمار به یک بیماری یا یک رویداد سلامتی جدی را با بررسی تعداد زیادی از داده های بیمار، از جمله موارد حیاتی، یافته های آزمایش و عادات سبک زندگی، پیش بینی کنند. با این آینده نگری، متخصصان مراقبت های بهداشتی ممکن است مداخلات پیشگیرانه انجام دهند، بار بیماری های مزمن را کاهش دهند و به طور بالقوه جان انسان ها را نجات دهند.
7. عملیات مراقبت های بهداشتی در حال انقلاب هستند
تأثیر یادگیری ماشین بر عملیات مراقبت های بهداشتی فراتر از مراقبت از بیمار است. مدیریت زنجیره تامین را ساده می کند، کارهای اداری را خودکار می کند و گردش کار مراقبت های بهداشتی را بهبود می بخشد. اگر محدودیت های اداری کاهش یابد، کارکنان مراقبت های بهداشتی ممکن است به بیماران زمان و توجه بیشتری بدهند، که استاندارد درمان را برای همه بیماران بهبود می بخشد.
