نگاهی به کاربردهای عملیاتی و بالینی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

نگاهی به کاربردهای عملیاتی و بالینی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نگاهی به کاربردهای عملیاتی و بالینی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نگاهی به کاربردهای عملیاتی و بالینی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نگاهی به کاربردهای عملیاتی و بالینی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی این روزها هوش مصنوعی همه جا را فرا گرفته است. این به بخشی از زندگی روزمره تبدیل شده است که به راحتی می توان دید چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می توانند به کل صنایع به روش های بسیار مهم و مشخص کمک کنند. زمانی که هوش مصنوعی به صورت استراتژیک به کار گرفته شود، این پتانسیل را دارد که عمیقاً بر نحوه ارائه مراقبت های بهداشتی و همچنین تأثیر مراقبت بر هزینه تأثیر بگذارد. کاربردهای بالینی هوش مصنوعی برنامه‌های تشخیصی، مانند خواندن اسکن‌های تصویربرداری یا گزارش‌های آسیب‌شناسی، احتمالاً یکی از واضح‌ترین مکان‌هایی هستند که انتظار داریم در کوتاه‌مدت تا میان‌مدت شاهد گسترش هوش مصنوعی در مقیاس باشیم. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سرعت به سؤالات تشخیصی یا گزینه‌های درمانی بر اساس مجموعه داده‌های بسیار بزرگی که از صدها هزار مورد مشابه در همه مؤسسه‌هایی که موافقت می‌کنند داده‌هایشان را جمع می‌کنند، پاسخ دهند. این راه‌حل‌ها همچنین می‌توانند الگوها و منابع علیت غیر شهودی را کشف کنند که انجام مؤثر آنها برای انسان غیرممکن است. راه‌حل‌هایی مانند این‌ها می‌توانند به طور چشمگیری فرآیندهای تشخیصی و درمانی را ساده‌تر کنند تا به طور مداوم نتایج بهتری را به همراه داشته باشند که به طور فزاینده‌ای کمتر به مهارت‌های پزشک وابسته می‌شوند. در حالی که هوش مصنوعی در این سناریو می‌تواند مزایای قابل‌توجهی برای بیماران و پزشکان فراهم کند، مهم است که به خاطر داشته باشید که هر رویارویی بین یک ارائه‌دهنده و یک بیمار یک رویداد منحصر به فرد و یکباره است که هرگز با هیچ برخورد دیگری یکسان نیست - حتی اگر یکسان باشد. بیمار و همان ارائه دهنده درگیر هستند. از این رو، تکیه بر ماشین‌ها برای انجام ۱۰۰ درصد درست هر بار، واقع بینانه نیست. این احتمال بسیار بیشتر است که برای تصمیم "آخرین مایل" که باید گرفته شود، به قضاوت تخصصی یک پزشک متکی باشیم. به نوعی، این امر بسیار شبیه به خودروهای خودران است که احتمالاً به راننده ای هوشیار و آماده برای در دست گرفتن فرمان برای چند سال دیگر وابسته هستند. الگوریتم‌ها و هوش مصنوعی به بهترین وجه به عنوان هوش افزوده به کار گرفته می‌شوند که پزشکان و پرستاران را قادر می‌سازد تا بهترین عملکرد خود را با ارائه توصیه‌های به موقع و مبتنی بر داده‌ها به آن‌ها انجام دهند که می‌توانند بر اساس تخصص شخصی خود و قضاوتشان در مورد شرایط موجود بپذیرند، رد یا اصلاح کنند. کاربردهای عملیاتی هوش مصنوعیعملیات بیمارستانی سیستم‌هایی پیچیده، بسیار متغیر و عمیقاً به هم پیوسته هستند - به همین دلیل است که از نظر عملیاتی ارائه همزمان استفاده زیاد از دارایی‌ها، زمان انتظار کم برای بیماران، و تعداد زیادی اسلات در دسترس برای بیمارانی که به دنبال قرار ملاقات در چند روز آینده هستند، بسیار چالش برانگیز است. روزها. عملیات روزانه مستلزم اتخاذ صدها تصمیم توسط کارکنان در تمام سطوح سازمان به صورت روزانه است - برخی از اینها می تواند تصمیم گیری در مورد موقعیت مناسب برای فشرده کردن یک قرار ملاقات اضافی یا موارد مورد نیاز بیماران باشد. به منظور تعیین وقت مجدد آنها تماس گرفته شود. متأسفانه، واقعیت هر روز به ندرت دقیقاً مطابق با برنامه پیش می رود، و در نتیجه، خط مقدم مجبور می شود برای اتخاذ این تصمیمات به یک داشبورد ثابت، پیش بینی های نیمه کاره، یا احساس غرور تکیه کند. در حالی که ممکن است هر تصمیم به صورت مجزا مانند یک تصمیم "ساخت یا شکستن" به نظر نرسد، تأثیر جمعی بر جریان بیمار می تواند تا حد قابل توجهی تأثیر منفی بگذارد. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که به خط مقدم با خرد زمان واقعی برای بهبود سرعت و کیفیت صدها تصمیمی که هر روز می گیرند به منظور بهبود جریان بیماران از طریق خدمات بالینی مختلف درگیر در ارائه، ارائه دهند. مراقبت مناسب ارزش آن را دارد که این موضوع را تجزیه کنیم زیرا چیزهای زیادی به مدیریت ظرفیت بیمارستان و سیستم بهداشتی وارد می شود که اکثر مردم هرگز نمی بینند. برای بهبود جریان بیمار با استفاده از راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی، باید مدل های شبیه سازی دقیق بر اساس حجم تاریخی، نوع قرار ملاقات، ورود بیمار و توزیع مدت زمان برای هر سرویس انجام شده وجود داشته باشد. همچنین محدودیت های عملیاتی وجود دارد که بر اساس تعداد کارکنان، در دسترس بودن آنها، مهارت هایی که دارند، و همچنین تجهیزات و اتاق های خاص مورد نیاز است. سپس همه اینها می‌تواند به عنوان محدودیت‌هایی در الگوریتم‌های بهینه‌سازی در نظر گرفته شود که توالی ایده‌آل اسلات‌های ملاقات را برای بیماران جداگانه توصیه می‌کنند، که ممکن است به صورت پویا تغییر کند. بسیاری از سیستم های تجزیه و تحلیل داده ها بر روی "تحلیل توصیفی" تمرکز می کنند که به سوال "چه اتفاقی افتاده" پاسخ می دهد. استفاده از هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل ها اجازه می دهد تا به سمت "تحلیل های تجویزی" حرکت کنند که توصیه هایی در مورد "آنچه باید اتفاق بیفتد" ارائه می دهد. هنوز تقریباً غیرممکن است که برنامه قرار نهایی کاملاً با توصیه های بهینه شده مطابقت داشته باشد، اما اینجاست که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بیشترین کمک را دارند. مقایسه آنچه که واقعاً بعد از این واقعیت اتفاق افتاد با آنچه که مدل‌ها در ابتدای روز پیش‌بینی کرده بودند، فرصتی برای یادگیری ایجاد می‌کند. توصیه ها و اصلاح آنها به روش های ظریف که به طور مداوم عملکرد را به مرز بهینه نزدیک می کند. باز هم، هدف هرگز جایگزینی تصمیم گیری در خط مقدم نیست - این تخصص، زمینه و قضاوت بسیار ارزشمند است. در عوض، هدف استفاده از داده ها و یادگیری مستمر برای کمک به خط مقدم است که به طور مداوم آگاهانه ترین تصمیمات ممکن را در طیف گسترده ای از موقعیت ها بر اساس همه داده ها و خرد انباشته شده الگوریتم های بهینه سازی اتخاذ کند. مراقبت از بیمار و عملیات دو نمونه بسیار متفاوت و روزمره از روش هایی هستند که هوش مصنوعی می تواند صنعت مراقبت های بهداشتی را مختل کند. نمونه‌های بیشمار دیگری وجود دارد، اما امیدواریم این‌ها این واقعیت را نشان دهند که هوش مصنوعی از مقادیر باورنکردنی داده برای بهبود تجربه به روش‌های بزرگ و کوچک استفاده می‌کند. هزینه تغییربا این حال، برای اینکه کل یک صنعت تغییر کند، بازده مالی سرمایه گذاری باید بسیار ملموس و قابل اندازه گیری باشد. به عنوان مثال، مراکز انفوزیون با همان سطوح پرسنل و ساعات کار و زمان انتظار یکسان (یا کاهش) برای بیماران، شاهد افزایش 15 تا 20 درصدی ظرفیت مؤثر درمان‌های انفوزیون خود بوده‌اند. این نتایج ممکن است زیرا راه حل قادر است از مجموعه داده های تاریخی استخراج کند. و برای اطمینان از اینکه توصیه ها به موقع، دقیق و مؤثر هستند، به یادگیری روزانه ادامه دهند. این یک معامله بزرگ در سطوح مختلف است. اول از همه، به دسترسی بیمار کمک می کند. به جای اینکه انتظار داشته باشیم که بیماران چندین هفته یا ماه برای قرار ملاقات منتظر بمانند، که می تواند وضعیت بیمار را تشدید کند و همچنین استرس بی مورد را بر روی بیمار مضطرب برای درمان ایجاد کند، این احتمال وجود دارد که ظرف چند روز یا هفته آینده فرصت های ملاقات در دسترس باشد. لغو و زمان بندی مجدد مسائل رایجی هستند. با این حال، با نرم افزارهای پیش بینی خوب، مراکز می توانند بهتر برنامه ریزی کنند. در نتیجه، بیماران بیشتری را می توان به سرعت ویزیت کرد، و زمان انتظار بیمار را می توان 30-50٪ پس از پا گذاشتن به مرکز کاهش داد. راه‌حل‌های دیگر مبتنی بر هوش مصنوعی که برای نیازهای مراقبتی خاص طراحی شده‌اند، کارایی عظیمی را نیز روشن می‌کنند.نتیجه نهایی این است:مدل‌های بهینه‌سازی که یاد می‌گیرند و تطبیق می‌دهند می‌توانند به بهبود ظرفیت مؤثر بسیاری از دارایی‌های گران قیمت در یک سیستم بهداشتی کمک کنند که شامل اتاق‌های عمل، تخت‌های بستری و تجهیزات تصویربرداری می‌شود. اینجاست که برای کسانی که وسواس هزینه دارند بسیار هیجان انگیز است. بهبود استفاده حتی تا 5 درصد، بیش از 100 میلیارد دلار ارزش در سال را باز می کند و می تواند تأثیر قابل توجهی بر هزینه مراقبت داشته باشد. همه این مزایا دارای اثرات کاهشی نیز هستند. از این نظر، هوش مصنوعی آینده مراقبت‌های بهداشتی را دیکته می‌کند، زیرا پتانسیل بهبود مراقبت از بیمار، دستیابی به نتایج بهتر، و افزایش تجربه را در عین استفاده بهتر از منابع موجود دارد، که به پزشکان، تیم‌های برنامه‌ریزی، مدیران مرکز و در نهایت حتی کمک می‌کند. شرکت های بیمه. همانطور که راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی بیشتری پذیرفته شده و به مرحله اجرا در می آیند، انتظار می رود دنیای جدیدی از فرصت ها باز شود که صنعت مراقبت های بهداشتی را به سمت بهتر متحول کند.لینک منبع