如果我們告訴您下次自拍時，您的智能手機會預測您可能會在接下來的幾天內長出粉刺怎麼辦？ 聽起來很有趣，對吧？ 嗯，這就是我們共同前往的地方。
科技界充滿野心。 通過我們的想法、創新和目標，我們作為一個社會向前邁進。 尤其是在進化過程中 醫療保健人工智能，其中一些最令人困擾的問題正在藉助技術得到解決和解決。
今天，我們即將推出機器學習模型，可以準確預測遺傳性疾病的發作和腫瘤癌變的時間。 我們正在為機器人外科醫生和支持 VR 的醫生培訓中心開發原型。 即使在操作層面，我們也通過人工智能驅動的系統優化了床位和患者管理、遠程護理、藥物分配以及更多和自動化大量冗餘任務。
在我們繼續夢想提供更好的醫療保健方式的同時，讓我們探索和了解醫療保健發展的一些關鍵方面，以及技術，尤其是數據科學及其翅膀，如何幫助實現這一驚人的增長。
這篇文章致力於介紹數據在醫療保健系統和模塊開發中的重要性、一些突出的用例以及該過程帶來的挑戰。
數據在醫療保健 AI 中的重要性
現在，在我們開始了解 AI 的一些更複雜的用例和實現之前，讓我們意識到您手機上的普通醫療保健和健身應用程序均由 AI 模塊提供支持。 他們經過多年的培訓，能夠準確地分析、規定和推斷您的數據，並將其可視化為洞察力。
它可能是您的 mHealth 應用程序，它可以讓您虛擬地從醫生那裡獲得諮詢或與他們預約，或者是一個應用程序，它可以根據您的症狀和健康狀況檢索可能的健康問題的結果，人工智能已嵌入到當今的每個醫療保健應用程序中。
進一步擴展此要求，您將擁有先進的系統 需要數據 從多個來源（例如計算機視覺、電子健康記錄等）執行複雜任務。 請記住我們之前提到的腫瘤學突破，此類解決方案需要大量上下文數據才能產生準確的結果。 為了這， 註釋者 和專家必須 資源 數據 從掃描和報告（例如 X 射線、MRI、CT 掃描等）中提取，並註釋他們在上面看到的每個元素。
醫療保健專業人員必須努力識別不同的問題和病例並標記它們，以便機器可以更好地理解它們並處理更準確的結果。 因此，所有結果、診斷和治療計劃都源於數據及其精確處理。
數據是醫療保健的核心，讓我們承認數據正在為更健康的明天鋪平道路。
醫療保健中的人工智能用例
- 當我們談論外科手術和器械的進步時，當前的人工智能係統首先規定了是否需要手術。 通過對數據的細緻處理，系統可以模擬實例並分享是否可以通過藥物和生活方式的改變來治愈問題。
- 人工智能還通過基因組測序的病原體和分析幫助我們診斷病毒性疾病。
- 虛擬護士和助理也正在開發中，以協助患者護理並在他們的康復過程中提供支持。 在大流行期間，當患者人數較多時，虛擬護士可以幫助組織降低運營費用，同時提供患者所需的護理。 這些數字護士將接受培訓，以執行人類接受培訓的所有基本任務。
- 可以通過人工智能和機器學習模型提前預測幾種永遠無法治愈或逆轉的神經和自身免疫疾病。 癡呆症、阿爾茨海默氏症、帕金森氏症等可以通過這種方式消除。
- 個性化的治療計劃和藥物也可以通過人工智能和訪問 選羅尼奇 健康記錄. 通過了解患者的健康史、過敏症、化學相容性等，機器可以推薦有效的藥物。
- 新藥的發現也可以通過模擬臨床試驗快速追踪。
為醫療保健開發人工智能解決方案所涉及的挑戰
無論在哪個行業實施人工智能，一些挑戰仍然突出和普遍。 在醫療保健方面也是如此。 為了讓您快速了解，以下是一些限制人工智能在醫療保健領域取得進步的最常見挑戰：
- 一致的產生 醫療保健 數據是一項挑戰，因為機器學習模型依賴於海量數據集的可用性來學習處理推理和交付結果。
- 醫療保健行業受多項法律、合規性和協議的約束，以維護隱私和保密標準。 由於管理利益相關者之間公平共享數據的協議，數據互操作性是不可避免的，同時也是乏味的。 組織必須採取額外措施，通過以下方式保護患者和用戶的機密性 data 去標識化.
- 醫療保健中小企業的可用性也是一個巨大的挑戰。 數據標註 可能是影響最終結果的決定性時刻。 由於醫療保健是一個高度專業化的部門，因此醫療保健專業人員必須對來自報告和掃描的數據進行註釋。 招募他們是一個巨大的挑戰。
因此，這是您需要對醫療保健行業及其特定於 AI 的實施有基本了解。 在我們發言時，正在發生大量進步以解決我們討論的一些挑戰。 新的用例和挑戰也同時出現。 這裡唯一的主要收穫是數據將繼續影響醫療保健結果，如果您正在開發 AI 解決方案，我們建議從專家那裡獲取數據，例如 夏普.
它產生的差異是無與倫比的。
