Kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan mengacu pada penggunaan algoritma kompleks yang dirancang untuk melakukan tugas-tugas tertentu secara otomatis. Ketika peneliti, dokter, dan ilmuwan menyuntikkan data ke komputer, algoritme yang baru dibuat dapat meninjau, menafsirkan, dan bahkan menyarankan solusi untuk masalah medis yang kompleks.
Baca Juga : swab antigen harga
Aplikasi Kecerdasan Buatan dalam perawatan kesehatan tidak ada habisnya. Itu yang kita tahu. Kami juga tahu bahwa kami baru mengetahui apa yang dapat dilakukan AI untuk perawatan kesehatan. Yang menakjubkan sekaligus menakutkan.
Bagian mendasar adalah data, dan database khusus diperlukan, yang disebut Data Lake mampu mengelola informasi terstruktur dan tidak terstruktur secara efisien, seperti file, rekam medis, gambar diagnostik, video, dan dokumen lain dengan strukturnya sendiri dalam jumlah besar. data yang kita sebut Big Data.
Pembelajaran Mesin dan Perawatan Kesehatan
Sundar Pichai-CEO Google mengatakan: “Pembelajaran mesin adalah inti, cara transformatif di mana kami memikirkan kembali bagaimana kami melakukan segalanya. Kami menerapkannya dengan cermat di semua produk kami, baik itu penelusuran, iklan, YouTube, atau Play. Dan kami berada di masa-masa awal, tetapi Anda akan melihat kami — secara sistematis — menerapkan pembelajaran mesin di semua area ini.”
Machine Learning menghubungkan Big Healthcare Data dan menggunakan algoritme yang menghasilkan konsep baru mulai dari informasi yang tidak lengkap atau tanpa hubungan yang jelas di antara keduanya. Oleh karena itu, lebih banyak data yang tersedia untuk fase pembelajaran akan sesuai dengan kemampuan yang lebih akurat dan tepat untuk membuat koneksi baru dan menjembatani kesenjangan informasi untuk memandu kita menuju wawasan baru.
Keuntungan dari solusi kecerdasan buatan
-Ketika didiagnosis sebelum gejala muncul, penyakit biasanya dapat dikelola dan hasil terburuk dihindari.
-Pemutaran rutin dimungkinkan.
-Administrasi pengobatan obat yang tepat untuk mencegah perkembangan penyakit.
-Meningkatkan kinerja produk medis dan memberdayakan alat untuk menguji dan mendiagnosis kesehatan, untuk kepentingan setiap pasien, di mana saja.
-Dari pemrosesan pencitraan, sistem menunjukkan urgensi untuk menghubungi spesialis.
Selain itu, Machine Learning juga dapat digunakan untuk prediksi wabah di seluruh wilayah dunia. Prakiraan jenis ini bisa menjadi sangat penting terutama di negara-negara dunia ketiga di mana perawatan kesehatan belum efisien karena kurangnya sumber daya yang memadai.
Teknik Pembelajaran Mesin dalam perawatan kesehatan
Regresi atau pengklasifikasi sering digunakan dalam memahami besarnya dampak variabel demografis dan klinis pada proses klinis, seperti kemungkinan masuk kembali. Di sisi lain, algoritma seperti jaringan saraf digunakan dalam masalah analisis citra diagnostik, seperti identifikasi kanker payudara melalui Computer Vision.
Misalnya, AI dalam oftalmologi melibatkan penggunaan gambar berlabel untuk melatih algoritma untuk mengklasifikasikan gambar, misalnya, fundus okular dan akan lebih akurat untuk berbicara tentang Deep Learning (DL) yang melibatkan penggunaan seluruh gambar yang diberi label dengan diagnosis klinis oleh ahli, sehingga algoritme “belajar sendiri” fitur prediktif untuk klasifikasi diagnosis atau tingkat keparahan, dengan tingkat kesalahan yang lebih baik daripada yang diterima secara tradisional.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350946218300119
NLP dalam Perawatan Kesehatan
NLP menjelaskan cara sistem kecerdasan buatan mengumpulkan dan menganalisis data tidak terstruktur dari bahasa manusia untuk mengekstrak pola, mengungkap makna, dan merumuskan tanggapan. Dengan kata lain, NLP mencoba untuk mendapatkan inti dari pembentukan bahasa dan menggunakan pemahaman itu untuk mengotomatisasi dan meningkatkan proses manusia.
Dimanfaatkan dengan benar, teknologi ini memungkinkan penyedia untuk mengotomatisasi alur kerja administratif, menginvestasikan lebih banyak waktu dalam perawatan pasien, dan meningkatkan pengalaman pasien menggunakan data waktu nyata.
Gambar oleh agendadigitale.eu
Solusi berbasis cloud
Pencitraan berbasis cloud untuk patologi yang berbeda akan membuat pemeriksaan lebih nyaman dan membantu pelatihan data dan penelitian di lapangan, dan AI akan memainkan peran inovatif dan mengganggu dalam distribusi obat di daerah terpencil di dunia dengan kehadiran medis yang rendah. .
Membantu pasien di lokasi terpencil membutuhkan implementasi solusi digital di beberapa daerah pedesaan. Cakupan internet yang buruk memerlukan pengembangan solusi kecerdasan buatan yang terletak di dalam perangkat keras penyaringan untuk memberikan hasil waktu nyata secara offline yang dapat ditransmisikan ke pasien dengan memungkinkan perawatan terdesentralisasi dengan mengunggah data ke server berbasis cloud.
Baca Juga : swab antigen harga