Maelezo ya Takwimu

Mbinu za Ufafanuzi wa Takwimu Kwa Kesi za Kawaida za Matumizi ya AI Katika Huduma ya Afya

Kwa muda mrefu, tumekuwa tukisoma juu ya jukumu la ufafanuzi wa data katika ujifunzaji wa mashine na moduli za Akili bandia (AI). Tunajua kuwa ufafanuzi wa data bora ni jambo ambalo haliepukiki ambalo huathiri matokeo yanayotokana na mifumo hii.

Walakini, ni nini mbinu tofauti za ufafanuzi zinazotumiwa katika huduma ya afya AI nafasi? Kwa tasnia ambayo ni ngumu sana, kubwa, na muhimu, ni hatua gani na taratibu gani wataalam wa ufafanuzi wa data huchukua kuweka lebo, kutekeleza na kufuata kuweka data muhimu ya huduma ya afya kutoka kwa vyanzo vingi?

Kweli, hii ndio hasa tutachunguza katika chapisho hili leo. Kutoka kwa uelewa wa kimsingi wa aina tofauti za mbinu za ufafanuzi wa data, tutafungua kiwango cha 2 na tuchunguze mbinu tofauti za ufafanuzi zinazotumiwa katika visa anuwai vya matumizi ya AI.

Maelezo ya Takwimu kwa kesi tofauti za matumizi ya AI

Vikwazo

Vikwazo Wacha tuanze na misingi kwanza. Chatbots au bots za mazungumzo zinaonyesha kuwa mabawa yenye ufanisi sana kwa usimamizi wa kliniki, mHealth, na zaidi. Kutoka kusaidia wagonjwa kuteua miadi kwa utambuzi wao na ushauri wa huduma ya afya kuwasaidia katika kusindika dalili zao na vitali kwa ishara za magonjwa na wasiwasi, mazungumzo yanakuwa marafiki mzuri kwa wagonjwa wote na watoa huduma za afya.

Kwa mazungumzo ya kutoa matokeo sahihi, lazima wachakate mamilioni ya ka za data. Utambuzi mbaya au pendekezo linaweza kudhuru wagonjwa na mazingira yao. Kwa mfano, ikiwa programu inayotumia AI iliyoundwa iliyoundwa kutoa matokeo kwenye tathmini ya awali ya Covid-19 inatoa matokeo yasiyofaa, itasababisha kuambukiza. Ndio sababu mafunzo ya kutosha ya AI yanapaswa kutokea kabla ya bidhaa au suluhisho kuchukuliwa moja kwa moja.

Kwa madhumuni ya mafunzo, wataalam kwa ujumla hutumia mbinu kama utambuzi wa chombo na uchambuzi wa hisia. 

Ufafanuzi wa Uigaji wa dijiti

Wakati mchakato wa utambuzi ni wa dijiti kwa msaada wa mifumo na vifaa vya hali ya juu, maoni ya matokeo bado ni ya kibinadamu. Hii inadhihirisha matokeo kwa tafsiri mbaya, au hata kupuuza wasiwasi muhimu.

Sasa, moduli za AI zinaweza kuondoa visa vyote kama hivyo na zinaweza kugundua shida au dakika nyingi kutoka kwa MRI, CT scan, na ripoti za X-Ray. Mbali na matokeo sahihi, mifumo ya AI inaweza kutoa matokeo haraka pia.

Mbali na skan za kawaida, picha ya joto pia inatumiwa kugundua mapema wasiwasi kama saratani ya matiti. Mionzi ya IR iliyotolewa na tumors husomwa kwa dalili zaidi na kuripotiwa ipasavyo.

Kwa madhumuni haya tata, maveterani wa maelezo ya data hupeleka njia kama kuweka tagi ya MRI zilizopo, Scan ya CT na ripoti za X-Ray, na data ya picha ya joto. Moduli za AI hujifunza kutoka kwa hifadhidata hizi zilizofafanuliwa kutoa mafunzo kwa uhuru.

Wacha tujadili mahitaji yako ya Takwimu za Mafunzo ya AI leo.

Maendeleo ya Dawa na Tiba

Moja ya mifano ya hivi karibuni ya ukuzaji wa dawa kupitia moduli za AI ni uundaji wa chanjo za Covid-19. Ndani ya miezi kadhaa ya kuzuka, watafiti na watoa huduma za afya waliweza kupasua nambari ya chanjo ya Covid-19. Hii ni kwa sababu ya AI na algorithms ya ujifunzaji wa mashine na uwezo wao wa kuiga mwingiliano wa dawa na kemikali, jifunze kutoka kwa tani za majarida ya huduma ya afya, karatasi zilizochapishwa, hati za utafiti, nakala za wasomi, na zaidi kwa ugunduzi wa dawa.

Ufahamu ambao haujawahi kuja chini ya rada ya wanadamu (kwa kuzingatia idadi ya hifadhidata zinazotumiwa kwa ugunduzi wa dawa na majaribio ya kliniki) zinafanana kwa urahisi na kuchambuliwa na moduli za AI kwa maoni na matokeo ya papo hapo. Hii inawezesha wataalamu wa huduma ya afya kuharakisha majaribio, kufanya vipimo vikali na kupeleka matokeo yao kwa idhini inayofaa.

Mbali na ugunduzi wa dawa za kulevya, moduli za AI pia zinawasaidia waganga kupendekeza dawa za kibinafsi ambazo zitaathiri kipimo na nyakati zao kulingana na hali zao za msingi, majibu ya kibaolojia, na zaidi.

Kwa wagonjwa wanaougua magonjwa ya mwili, wasiwasi wa neva, na magonjwa sugu, dawa nyingi zinaamriwa. Hii inaweza kumaanisha athari kati ya dawa. Kwa mapendekezo ya dawa za kibinafsi, watoa huduma za afya wanaweza kuchukua uamuzi sahihi zaidi kwa kuandikia dawa.

Ili haya yote yatokee, wafafanuzi hufanya kazi kutia alama data ya NLP, data kutoka kwa radiolojia ya data, picha za dijiti, EHRs, data ya madai inayotolewa na kampuni za bima, data iliyokusanywa na kukusanywa na vifaa vya kuvaa, na zaidi.

Ufuatiliaji na Utunzaji wa Wagonjwa

Ufuatiliaji wa Wagonjwa & Amp; Huduma Njia muhimu ya kupona huanza tu baada ya upasuaji au utambuzi. Ni juu ya mgonjwa kuchukua umiliki wa kupona kwa afya yao na ustawi wa jumla. Shukrani kwa suluhisho zenye nguvu za AI, hii polepole inakuwa imefumwa.

Wagonjwa ambao wamepata matibabu ya saratani au wale wanaougua wasiwasi wa afya ya akili wanazidi kupata bots ya mazungumzo kusaidia. Kutoka kwa maswali ya baada ya kutolewa kwa kusaidia wagonjwa kupitia shida za kihemko, mazungumzo yanakuja kama marafiki wa mwisho na wasaidizi. Shirika la AI linaloitwa Northwell Health pia lilishiriki ripoti kwamba karibu 96% ya wagonjwa wake walionyesha ushiriki mzuri wa mgonjwa na mazungumzo kama hayo.

Mbinu za ufafanuzi katika chemsha hii hadi kutia data ya maandishi na sauti kutoka kwa rekodi za afya, data kutoka kwa majaribio ya kliniki, mazungumzo, na uchambuzi wa dhamira, upigaji picha wa dijiti na nyaraka, na zaidi.

Kumalizika kwa mpango Up

Tumia kesi kama hizi ni kuweka viwango vya alama kwa mafunzo ya AI na mbinu za ufafanuzi. Hizi pia hutumika kama ramani za barabara kwa changamoto zote za kipekee za ufafanuzi wa data zinazojitokeza baadaye kwa sababu ya kuanza kwa kesi mpya na suluhisho.

Walakini, hiyo haipaswi kukuzuia kujiingiza katika ukuzaji wa AI kwa huduma ya afya. Ikiwa unaanza tu na unatafuta ya kutosha na bora Data ya mafunzo ya AI, wasiliana nasi leo. Daima tunatarajia changamoto mpya na kukaa hatua mbele ya pembe.

Kushiriki kwa Jamii