בינה מלאכותית מציעה יכולות עיבוד נתונים וחיזוי ללא רבב המאפשרות לאנשי מקצוע בתחום הבריאות לנצל את המשאבים שלהם בצורה חכמה ולמלא תפקיד יזום בתחומים שונים של המגזר. שימוש בטכנולוגיות אלו בחלקים ההוליסטיים של העמותות הרפואיות כמו צוות, ניהול חולים, טיפול ואבחון יכול לעזור לרופאים לקבל החלטות מהירות יותר. זה גם עוזר למנהלי בריאות לאתר במהירות את כל רשומות הבריאות האלקטרוניות תוך שניות כדי למנוע עיכובים בטיפולים בחולים.
מה זה AI בתחום הבריאות?
תעשיית הבריאות נמצאת בעידן טרנספורמטיבי מתמשך תוך שהיא מונעת ללא הרף על ידי בינה מלאכותית (AI). לבינה מלאכותית בתעשיית הבריאות יש פוטנציאל עצום לחולל מהפכה בתחומים רבים, כגון מתן תרופות, שיפור תוצאות המטופלים ושיפור המחקר הרפואי. בינה מלאכותית בתחום הבריאות מורכבת מעיבוד שפה טבעית, למידת מכונה רשימת משתמשים במסד הנתונים של טלגרם למידה עמוקה וטכנולוגיות בינה מלאכותיות רבות אחרות שנועדו לשפר את החיים והחוויות עבור מטופלים כמו גם אנשי מקצוע בתחום הבריאות.
סוגי AI בתחום הבריאות
AI בתחום הבריאות הוא אוסף מקיף של טכנולוגיות מתפתחות ומתקדמות רבות, כל אחת מספקת תוצאות ספציפיות. למרות שתעשיית הבריאות נהנית מאוד מפירות טכנולוגיות הבינה המלאכותית, המשימות והתהליכים שהם מעניקים משתנים מעת לעת. הבה נבדוק כמה מטכנולוגיות הבינה המלאכותית הבולטות בתחום הבריאות:
1) RPA
RPA, או Robotic Process Automation מנצל את הכוח של טכנולוגיות אוטומציה כדי להבין, לחקות וליישם תהליכים תעשייתיים מבוססי כללים. בהשוואה לדוגמאות אחרות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות, זו לא כל כך יקרה, קלה יותר להתקנה ומציעה שקיפות ניתנת לפעולה לאורך כל הדרך. כשזה מגיע לשירותי בריאות, RPA עוזר לבצע אוטומציה של משימות חוזרות כמו הזנת נתונים, שדרוג רישומי חולים והפקת חשבונות או חשבוניות.
2) עיבוד שפה טבעית
NLP, או עיבוד שפה טבעית , כולל יישומים כמו זיהוי דיבור, ניתוח טקסט, טקסט לדיבור ואחרים. תועלת סטנדרטית של NLP בתחום הבריאות היא ההשלכה שלו ביצירה ובמידור של תיעוד קליני יחד עם מחקר מפורסם. ל-NLP יש פוטנציאל לנתח הערות קליניות על מטופלים, לספק תובנות ללא רבב ומדויקות לגבי שיפור תהליכים, הבנת איכות ומתן טיפול משביע רצון יותר למטופלים.
3) מערכת מומחים מבוססת כללים
מערכת מומחים מבוססת כללים היא אחת הצורות הקלות ביותר של בינה מלאכותית בתעשיית הבריאות. הוא משתמש בכללים מבוססי ידע שנקבעו לפתרון שגיאות ובעיות. מערכת מומחים זו שואפת לחלץ מידע ממומחה אנושי ולתרגם אותו לכללים מקודדים רבים להחלתו בנתוני הקלט. במגזר הבריאות, פתרון זה נמצא בשימוש נרחב למטרות תומכות החלטות קליניות. מערכות מבוססות כללים פועלות במידה מספקת עד לנקודה מסוימת והן קלות להבנה עבור משתמש AI מתחיל. אבל ברגע שהחוקים מתחילים להתגבר, הקונפליקט מתחיל אחד בתוך השני, וההתמוטטות מתחילה להתרחש. עם זאת, בשנת 2024, רוב הפתרונות מבוססי הכללים הללו יוחלפו בפתרונות נוספים המבוססים על אלגוריתמי ML ונתונים פנימיים.
4) למידת מכונה
למידת מכונה (ML) היא טכנולוגיית הבינה המלאכותית הפופולרית ביותר שממנפת את עסקי הבריאות. למידת מכונה מעוררת למידה אנושית רגילה ומשפרת את הדיוק שלה לאורך זמן. השימוש המרהיב ביותר בלמידת מכונה בתחום הבריאות הוא רפואה מדויקת. זה עוזר לחזות אילו פתרונות טיפול וטיפול אופטימליים עבור המטופלים אך ורק על סמך מאפיינים ואבחנות שונות של המטופל. רוב יישומי הרפואה המדויקת תלויים בלמידה מפוקחת, המשתמשת במערך הדרכה עם תוצאות צפויות. מודלים של רשתות עצבים, המכונים למידה עמוקה, הם המתקדמים ביותר מכל הסוגים בלמידת מכונה. הוא חוזה תוצאות תוך שימוש במספר משתנים ותכונות. שימוש סטנדרטי אחד של למידה עמוקה הוא זיהוי גידולים אפשריים ממאירים בהדמיה רדיולוגית.
קרא גם | פתח את הכוח של AI במדיה חברתית
היתרונות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות
השימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות הוא מחליף משחקים עבור תעשיית הבריאות. זה שינה לחלוטין את הדרך שבה פועל פיתוח אפליקציות הזמנת תורים לרופא ואפליקציות למתן תרופות פועלות. על ידי ניצול הפוטנציאל של AI, ספקי שירותי בריאות יכולים כעת לייעל תהליכים, לשפר את הטיפול בחולים ולשנות לחלוטין את היעילות התפעולית. הבה נחקור את היתרונות האדירים של בינה מלאכותית במגזר הבריאות:
1) גילוי מוקדם לאבחון מוקדם
לקביעת תוצאות המטופלים בעולם מערכת הבריאות, הערכה וניתוח קריטיים חיוניים תחילה. בינה מלאכותית בעלת יכולת לעבד כמויות אדירות של נתונים במהירויות מדהימות ושיפרה באופן דרסטי את הדיוק והמהירות של האבחון היומיומי. אלגוריתמי AI יכולים לבחון בנוחות הדמיה רפואית כמו MRI, צילומי רנטגן ועוד בדיוק מדויק. זה מוביל לאבחונים מהירים ומהימנים יותר חפש מפות גוגל: תוצאות חיפוש עבור 5 אנשים.תוך השארת זמן להתערבויות וטיפולים נכונים. לבינה מלאכותית יש גם את היכולת לזהות כל דפוס או חריגות חריגים המובילים לגילוי מוקדם של מחלות.
2) תוכניות טיפול מותאמות אישית
כל החולים שונים, וכך גם הטיפול הרפואי שלהם. AI הניע את תרבות התרופות המותאמות אישית לחזית שירותי הבריאות. על ידי הערכת ההיסטוריה הרפואית של כל מטופל, סטטיסטיקות בריאות עדכניות וגנטיקה, בינה מלאכותית יכולה לעזור לבנות תוכניות טיפול אינדיבידואליות המתאימות לצרכי המטופל. תוכניות טיפול אישיות אלו מנתחות את הנטיות התורשתיות של המטופל, טיפולים רפואיים קודמים ומשתנים אחרים המשפיעים על תגובתו לטיפול. זה עוזר להגביר את היעילות של תרופות אך גם מפחית את האפשרות לתופעות לוואי כלשהן.
3) ניתוח חיזוי למניעת מחלות
בינה מלאכותית מבטיחה שמניעת מחלות תהיה בראש סדר העדיפויות והיא חסכונית יותר מהטיפול. בינה מלאכותית המשמשת בתחום הבריאות היא חזקה להפליא בחיזוי התפרצויות מחלות ובזיהוי כל סיכונים בריאותיים אפשריים מראש. על ידי חישוב מערכי נתונים עצומים באמצעות מקורות שונים, כמו נתונים סביבתיים ורשומות בריאות, יש ל-AI פוטנציאל לזהות מגמות ודפוסים שיכולים לאותת על בעיה בריאותית קרובה. בנוסף למחלות מדבקות, בינה מלאכותית מסייעת בזיהוי מחלות כרוניות עתידיות בחולים. על ידי הגדרה מראש של גורמי סיכון ומתן התראות מוקדמות, AI מעודדת ספקי שירותי בריאות לאכוף אמצעי מניעה, ולבסוף להקל על העומס על מערכות הבריאות.
4) שיפור החינוך הרפואי
למידה ומודעות הם מרכיבים בסיסיים בכל הקשור לבריאות, ובינה מלאכותית בתחום הבריאות משפרת זאת במגוון דרכים. סטודנטים ואנשי מקצוע לרפואה יכולים למנף את הסימולציות העדכניות ביותר וכלים אחרים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לחנך את עצמם טוב יותר על נורמות ותהליכים רפואיים. יישומים אחרים המופעלים על ידי AI, כמו מציאות מדומה (VR) ומציאות רבודה (AR), מציעים חוויות סוחפות מדהימות שעוזרות לסטודנטים לתרגל טכניקות או להבין כיצד לאבחן מטופלים בצורה דיגיטלית. בינה מלאכותית המשמשת בתחום הבריאות מספקת סביבה בטוחה ונטולת סיכונים להבנה וחזרות על מיומנויות רפואיות ביעילות. יתר על כן, צ’אטבוטים מונעי בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים הם משאבים ללא רבב עבור סטודנטים ואנשי מקצוע רפואיים המחפשים שאילתות ומידע ספציפיים. גישה מהירה ומבוססת זו לידע מעודדת למידה מתמשכת ומאשרת שאנשי שירותי הבריאות מודעים למגמות האחרונות במגזר שלהם. על ידי שיפור ההשכלה הרפואית, בינה מלאכותית תורמת לקידום מתמיד של דרגת שירותי הבריאות וביטחון המטופל.
5) ניתוח הדמיה רפואי יעיל
בתחום ההדמיה הרפואית, היתרונות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות הופיעו ככלי חיוני לעובדי שירותי הבריאות. אלגוריתמים רבים של AI יכולים לחקור תמונות רפואיות מורכבות כמו סריקות CT, MRI וקרני רנטגן הרבה יותר מהר ומדויק. זה מצביע על כך שבינה מלאכותית יכולה להעצים פתולוגים ורדיולוגים יכולים להעריך את התמונות הללו במהירות ובדייקנות. חשוב לציין שבינה מלאכותית אינה לאחר החלפת כישורים אנושיים אלה; אלא, זה משפר את זה. רדיולוגים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לתפוס חריגות או חריגות פוטנציאליות בתמונות רפואיות, אשר לאחר מכן ניתן לבחון על ידי אנשי מקצוע רפואיים. תהליך שיתופי זה מאיץ את תהליך האבחון, מקטין את הסבירות לכל רשלנות, ומבטיח שהמטופלים מקבלים טיפול מיידי. יתר על כן, AI יכול לסייע בגילוי דפוסים ונטיות בנתוני הדמיה רפואית, מה שתורם עוד יותר לניתוח רפואי עדכני, ובאופן כללי, משפר את אסטרטגיות הטיפול.
קרא גם | כיצד AI משנה עסקים?
6) גילוי ופיתוח תרופות
כל התהליך של גילוי ופיתוח תרופות הוא יקר מאוד וגוזל זמן רב. השימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות משנה את האווירה על ידי האצת ההכרה של מועמדים פוטנציאליים לתרופות. לאלגוריתמי בינה מלאכותית יש פוטנציאל לעיין בכמויות אדירות של נתונים מולקולריים, לחשב את היעילות של תרופות ולקבוע השפעות שליליות אפשריות. תהליך גילוי תרופות מואץ זה מציע תוצאות מרחיקות לכת. הוא טומן בחובו פוטנציאל להוביל את גילוים של טיפולים גאוניים למגוון מחלות נתוני ארה”ב כולל מצבים לא סדירים שזכו לתשומת לב מועטה עד ללא תשומת לב מצד החוקרים. יתר על כן, פיתוח תרופות מונע בינה מלאכותית יכול להוריד את העלות הכללית של השגת תרופות חדשות לשוק. זה מועיל הן למטופלים, המקבלים גישה לתרופות מודרניות, והן לחברות הפארמה כדי לעזור להם להשיק מוצרים חדשים לשוק מהר יותר. ההצטלבות של AI וגילוי תרופות מציעה הבטחה עצומה לעתיד שירותי הבריאות, בנוסף למהפכה בהזדמנויות הטיפול עבור אינספור מטופלים.
7) קידום מחקר רפואי
8) משימות ניהוליות פשוטות
עומסים ניהוליים בתחום הבריאות אינם רק מסובכים אלא מאתגרים בתהליך. איסוף מידע על מטופל, תיקון משבצות פגישות, עיבוד תביעות ביטוח וחשבוניות הן רק חלק מהמשימות היומיומיות היומיומיות, שלא רק לוקחות זמן אלא גם דורשות משאבי אנוש רבים. זה כאשר בינה מלאכותית בתחום הבריאות נכנסת לתמונה. אוטומציה של בינה מלאכותית מייעלת את התהליכים המקוונים היומיומיים שלך, ובכך מפחיתה את עומס העבודה והטעויות של הצוות המנהלי. לדוגמה, לעוזרים וירטואליים ולצ’אטבוטים יש את היכולת להתמודד עם תזמון פגישות ושאלות נפוצות, מה שמאפשר לצוות הרפואי להתמקד במצבי חירום אחרים. תוכנה המופעלת על ידי בינה מלאכותית מסייעת בעיבוד תביעות ביטוח בצורה מהירה ומדויקת יותר, ומקטינה את הסיכויים לעיכובים ומחלוקות. זה לא רק חוסך זמן, אלא גם מבטיח שרופאי הבריאות שלך יקבלו פיצוי נאות עבור כל השירותים שלהם. על ידי אוטומציה של כל משימות הניהול שלך, בינה מלאכותית מאפשרת לעובדי שירותי הבריאות לתעדף את הטיפול בחולים, תוך שיפור היעילות הכוללת ואת מסע המטופל.
9) אבחון מרחוק ובריאות טלפונית
בעידן שבו הטיפול והאבחון מרחוק הולכים וגוברים בפופולריות, AI הוא משמעותי בהצעת ניטור מרחוק ושירותי בריאות טלפונית. גאדג’טים של IoT וחיישנים מחוברים מאפשרים AI לצבור ולנתח נתוני מטופלים חיים, מהנוחות של ביתם. ניטור מרחוק מסייע לספקי שירותי בריאות לפקוח עין מקרוב על מטופלים המתמודדים עם כל סוג של מחלה כרונית, ומבטיח שכל הבעיות האפשריות ייקבעו מוקדם. מצד שני, telehealth משתמשת בפלטפורמות תקשורת המופעלות על ידי AI המסייעות למטופלים להתייעץ עם ספקי שירותי בריאות באופן דיגיטלי ברחבי העולם. זה מבטל את הדרישה לקביעת פגישות וביקורים אישיים, שהיא חיונית במהלך מגיפות ומגיפות גדולות. השימוש המשולב בניטור מרחוק ובריאות טלפונית משפר את הטיפול בחולים, מקדם גילוי מוקדם ומבטיח לחולים לקבל טיפול רפואי מיידי גם ממקומות רחוקים.