Sekta ya utunzaji wa afya imekuwa ikifaidika kila wakati kutokana na maendeleo ya kiteknolojia na matoleo yao. Kutoka kwa watengeneza pacem na X-Rays kwa CPR za elektroniki na zaidi, huduma ya afya imeweza kuongeza thamani kwa jamii na mageuzi yake kwa sababu ya jukumu la teknolojia. Kupeleka mageuzi mbele katika awamu hii ya maendeleo ni Akili ya bandia (AI) na teknolojia zake washirika kama vile ujifunzaji wa mashine, ujifunzaji wa kina, NLP, Na zaidi.
Kwa njia zaidi ya kufikiria, AI na dhana za ujifunzaji wa mashine zinawasaidia madaktari na waganga wa upasuaji kuokoa maisha ya thamani bila mshono, kugundua magonjwa na wasiwasi hata kabla ya ujio wao, kuwasimamia wagonjwa vizuri, kushiriki kwa ufanisi zaidi katika mchakato wao wa kupona, na zaidi. Kupitia suluhisho zinazoendeshwa na AI na modeli za ujifunzaji wa mashine, mashirika kote ulimwenguni yana uwezo wa kutoa huduma ya afya kwa watu.
Lakini teknolojia hizi mbili zinawezeshaje hospitali na watoa huduma za afya? Je! Ni matumizi gani yanayoonekana ya ulimwengu wa kesi za utumiaji ambazo zinawafanya kuepukika? Wacha tujue.
Jukumu la Kujifunza kwa Mashine Katika Huduma ya Afya
Kwa wasiojua, ujifunzaji wa mashine ni sehemu ndogo ya AI ambayo inaruhusu mashine kujifunza kwa uhuru dhana, kuchakata data, na kutoa matokeo unayotaka. Kupitia mbinu tofauti za ujifunzaji kama vile usimamizi usiosimamiwa, unasimamiwa, na zaidi, mifano ya ujifunzaji wa mashine hujifunza kusindika data kupitia hali na vifungu na kufikia matokeo. Hii inawafanya kuwa bora kutofautisha ufahamu wa maagizo na utabiri.
Ufahamu huu husaidia sana katika upande wa shirika na utawala wa utoaji wa huduma za afya kama vile usimamizi wa wagonjwa na kitanda, ufuatiliaji wa mbali, usimamizi wa miadi, uundaji wa orodha ya ushuru, na zaidi. Kila siku, wataalamu wa huduma ya afya hutumia 25% ya wakati wao kufanya kazi nyingi kama usimamizi wa rekodi na uppdatering na usindikaji wa madai, ambayo huwazuia kutoa huduma ya afya kama inavyotakiwa.
Utekelezaji wa modeli za ujifunzaji wa mashine zinaweza kuleta kiotomatiki na kuondoa uingiliaji wa kibinadamu katika sehemu ambazo hazihitajiki sana. Mbali na hilo, ujifunzaji wa mashine pia husaidia katika kuboresha ushiriki wa mgonjwa na kupona kwa kutuma arifa na arifa kwa wakati kwa wagonjwa juu ya dawa zao, miadi, ukusanyaji wa ripoti, na zaidi.
Mbali na faida hizi za kiutawala, kuna faida zingine za ujifunzaji wa mashine kwenye huduma ya afya. Wacha tuchunguze ni nini.
Maombi halisi ya Ulimwenguni ya Kujifunza kwa Mashine
Kugundua Ugonjwa na Utambuzi Ufanisi
Moja ya kesi kubwa za utumiaji wa ujifunzaji wa mashine katika huduma ya afya iko katika kugundua mapema na utambuzi mzuri wa magonjwa. Wasiwasi kama shida za urithi na maumbile na aina fulani za saratani ni ngumu kutambua katika hatua za mwanzo lakini kwa suluhisho la mafunzo ya mafunzo ya mashine, zinaweza kugunduliwa haswa.
Mifano kama hizo hupata mafunzo ya miaka kutoka kwa maono ya kompyuta na hifadhidata zingine. Wao wamefundishwa kugundua hata kasoro hata kidogo katika mwili wa binadamu au chombo ili kusababisha arifa ya uchambuzi zaidi. Mfano mzuri wa kesi hii ya matumizi ni IBM Watson Genomic, ambaye mfano wake wa ufuatiliaji unaotokana na genome unaotumiwa na kompyuta ya utambuzi huruhusu njia za haraka na bora za kugundua wasiwasi.
Usimamizi Ufanisi wa Rekodi za Afya
Licha ya maendeleo, utunzaji wa rekodi za kiafya za elektroniki bado ni wasiwasi katika sekta ya huduma ya afya. Ingawa ni kweli kwamba imekuwa rahisi sana ikilinganishwa na kile tulichotumia pamoja hapo awali, data ya afya bado iko mahali pote.
Hii ni ya kushangaza sana kwa sababu rekodi za kiafya zinahitaji kuwekwa katikati na kusawazishwa (tusisahau kusaidiana, pia). Walakini, maelezo mengi muhimu ambayo hayapatikani kwenye rekodi, yanaweza kufungwa au sio sawa. Walakini, ushawishi wa ujifunzaji wa mashine unabadilisha haya yote kwani miradi kutoka MathWorks na Google inasaidia katika usasishaji otomatiki wa rekodi hata za nje ya mtandao kupitia teknolojia za kugundua mwandiko. Hii inahakikisha wataalamu wa huduma ya afya kote wima wana ufikiaji wa wakati kwa data ya mgonjwa kufanya kazi yao.
Kugundua ugonjwa wa kisukari
Shida na ugonjwa kama ugonjwa wa sukari ni kwamba watu wengi wanao kwa muda mrefu bila kupata dalili yoyote. Kwa hivyo, wakati wanapata dalili na athari za ugonjwa wa sukari kwa mara ya kwanza, tayari ni marehemu. Walakini, visa kama hivi vinaweza kuzuiwa kupitia modeli za ujifunzaji wa mashine.
Mfumo uliojengwa juu ya algorithms kama Naive Bayes, KNN, Uamuzi wa Mti, na zaidi inaweza kutumika kusindika data ya kiafya na kutabiri mwanzo wa ugonjwa wa kisukari kupitia maelezo kutoka kwa umri wa mtu, uchaguzi wa maisha, lishe, uzito, na maelezo mengine muhimu. Algorithms hiyo pia inaweza kutumika kugundua magonjwa ya ini kwa usahihi.
Mabadiliko ya Tabia
Huduma ya afya ni zaidi ya kutibu magonjwa na magonjwa. Ni juu ya ustawi wa jumla. Mara nyingi, sisi kama wanadamu hufunua zaidi juu yetu na kile tunachopitia na ishara zetu za mwili, mkao, na tabia kwa jumla. Mifano zinazoendeshwa na ujifunzaji wa mashine sasa zinaweza kutusaidia kutambua vitendo vile vya ufahamu na vya hiari na kufanya mabadiliko muhimu ya maisha. Hii inaweza kuwa rahisi kama mavazi ambayo yanakupendekeza kusogeza mwili wako baada ya muda mrefu wa kazi bila kazi au programu zinazokuuliza urekebishe mkao wa mwili wako.
Kugundua Dawa Mpya na Dawa
Magonjwa mengi makubwa ya kiafya bado hayana tiba. Wakati kuna shida za kutishia maisha kama saratani na UKIMWI upande mmoja, pia kuna magonjwa sugu ambayo yanaweza kula watu kwa maisha yao yote kama magonjwa ya kinga ya mwili na shida ya neva.
Kujifunza kwa mashine kunasaidia sana mashirika na watengenezaji wa dawa kuja na dawa za magonjwa makubwa haraka na kwa ufanisi zaidi. Kupitia majaribio ya kliniki ya kuigwa, upangaji, na kugundua muundo, kampuni sasa zinaweza kufuatilia kwa haraka michakato yao ya majaribio na uchunguzi. Tiba nyingi na tiba zisizo za kawaida pia zinatengenezwa sawa na dawa kuu kwa msaada wa ujifunzaji wa mashine.
Kumalizika kwa mpango Up
Kujifunza kwa mashine kunapunguza sana wakati unaohitajika kwetu wanadamu kufikia hatua inayofuata ya mageuzi. Sasa tunasonga mbele kwa kasi zaidi kuliko jinsi tulivyofika hapa. Na visa zaidi vya matumizi, majaribio na matumizi, tunaweza kujadili jinsi saratani imeponywa au jinsi janga baya lilivyoepukwa kwa sababu ya programu rahisi ya smartphone katika miaka ijayo. AI in Afya inabadilisha tasnia ya matibabu.
