Je, Data ya Mafunzo ya Huduma ya Afya Inaendeshaje Huduma ya Afya AI hadi Mwezini?
Ununuzi wa data daima umekuwa kipaumbele cha shirika. Zaidi sana wakati seti za data zinazohusika zinatumiwa kufunza usanidi wa kujitegemea, wa kujisomea. Kufunza miundo mahiri, haswa zile zinazoendeshwa na AI, huchukua njia tofauti kuliko kuandaa data ya kawaida ya biashara. Zaidi ya hayo, pamoja na huduma ya afya kuwa wima ya kuzingatiwa, ni muhimu kuzingatia seti za data ambazo zina madhumuni kwao na hazitumiwi tu kutunza kumbukumbu.
Lakini kwa nini hata tunahitaji kuzingatia data ya mafunzo wakati idadi kubwa ya data iliyopangwa ya wagonjwa tayari iko kwenye hifadhidata za matibabu na seva za nyumba za kustaafu, hospitali, kliniki za matibabu na mashirika mengine ya afya. Sababu ni kwamba data ya kawaida ya mgonjwa haitumiki au haiwezi kutumiwa kuunda miundo inayojitegemea, ambayo inahitaji data ya muktadha na yenye lebo ili kuweza kuchukua maamuzi ya utambuzi na makini kwa wakati.
Hapa ndipo data ya Mafunzo ya Huduma ya Afya inapokuja katika mchanganyiko, inayokadiriwa kama mkusanyiko wa data uliofafanuliwa au wenye lebo. Seti hizi za data za matibabu zinalenga kusaidia mashine na miundo kutambua mifumo mahususi ya kimatibabu, asili ya magonjwa, ubashiri wa magonjwa mahususi, na vipengele vingine muhimu vya upigaji picha wa kimatibabu, uchanganuzi na usimamizi wa data.
Data ya Mafunzo ya Huduma ya Afya ni nini- Muhtasari Kamili?
Data ya mafunzo ya afya si chochote ila ni maelezo muhimu ambayo yana lebo ya metadata ya algoriti za kujifunza kwa mashine ili kutambua na kujifunza kutoka kwayo. Baada ya seti za data kuwekewa lebo au tuseme ufafanuzi, inakuwa rahisi kwa miundo kuelewa muktadha, mlolongo na aina ya aina moja, ambayo huwasaidia kufanya maamuzi bora kwa wakati.
Ikiwa una mwelekeo wa mambo mahususi, data ya mafunzo inayohusiana na huduma ya afya inahusu picha za matibabu zilizofafanuliwa, ambazo huhakikisha kwamba miundo na mashine mahiri zina uwezo wa kutambua maradhi kwa wakati, kama sehemu ya usanidi wa uchunguzi. Takwimu za mafunzo inaweza pia kuwa ya kimaandishi au tuseme kunakiliwa katika asili, ambayo kisha inawapa modeli kubainisha data iliyotolewa kutoka kwa majaribio ya kimatibabu na kupiga simu tendaji zinazohusu uundaji wa dawa.
Bado ni ngumu sana kwako! Kweli, hii ndio njia rahisi zaidi ya kuelewa data ya mafunzo ya afya inasimamia nini. Hebu fikiria programu inayodaiwa ya huduma ya afya ambayo inaweza kutambua maambukizi kulingana na ripoti na picha unazopakia kwenye jukwaa na kupendekeza hatua inayofuata. Walakini, ili kupiga simu kama hizo, programu mahiri inahitaji kulishwa data iliyoratibiwa ambayo inaweza kujifunza kutoka kwayo. Ndiyo, hiyo ndiyo tunaiita 'Data ya Mafunzo'.
Je, ni Miundo gani ya Huduma ya Afya Muhimu zaidi inayohitaji Data ya Mafunzo?
Data ya mafunzo inaeleweka zaidi kwa miundo ya afya inayojiendesha ambayo inaweza kuathiri maisha ya watu wa kawaida, bila kuingilia kati kwa mwanadamu. Pia, msisitizo unaoongezeka wa kukuza uwezo wa utafiti katika kikoa cha huduma ya afya unachochea zaidi ukuaji wa soko wa maelezo ya data; shujaa wa lazima na asiyeimbwa wa AI ambaye ni muhimu katika kuunda seti za data za mafunzo sahihi na mahususi.
Lakini ni aina gani za huduma za afya zinahitaji zaidi data ya mafunzo? Kweli, hapa kuna vikoa vidogo na mifano ambayo imeshika kasi katika siku za hivi karibuni, ikiashiria hitaji la data ya mafunzo ya hali ya juu:
- Mipangilio ya Huduma ya Afya ya Dijiti: Maeneo Lengwa ni pamoja na Matibabu ya Kubinafsishwa, huduma pepe kwa wagonjwa, na uchanganuzi wa data kwa ufuatiliaji wa afya
- Mipangilio ya Uchunguzi: Maeneo yanayolengwa ni pamoja na utambuzi wa mapema wa magonjwa yanayoweza kutishia maisha na yenye athari kubwa kama aina yoyote ya saratani na vidonda.
- Zana za kuripoti na utambuzi: Maeneo ya kuzingatia ni pamoja na kukuza aina ya utambuzi ya CT Scanner, utambuzi wa MRI, na X-Ray au zana za picha.
- Vichanganuzi vya Picha: Maeneo ya kuzingatia ni pamoja na kutambua masuala ya meno, magonjwa ya ngozi, mawe kwenye figo, na zaidi
- Vitambulisho vya Data: Maeneo yanayolengwa ni pamoja na kuchanganua majaribio ya kimatibabu kwa ajili ya udhibiti bora wa magonjwa, utambuzi wa chaguzi mpya za matibabu ya magonjwa mahususi, na kuunda dawa.
- Mipangilio ya Kuweka Rekodi: Maeneo yanayolengwa ni pamoja na kutunza na kusasisha rekodi za wagonjwa, kufuatilia mara kwa mara ada za mgonjwa, na hata madai ya kuidhinisha mapema, kwa kutambua udhalilishaji wa sera ya bima.
Miundo hii ya Huduma ya Afya inatamani data sahihi ya mafunzo kuwa makini zaidi na makini.
Kwa nini Data ya Mafunzo ya Afya ni Muhimu?
Kama inavyoonekana kutokana na asili ya miundo, jukumu la kujifunza kwa mashine linabadilika sana wakati kikoa cha huduma ya afya kinahusika. Pamoja na usanidi wa AI unaoonekana kuwa mahitaji kamili katika huduma ya afya, inakuja kwa NLP, Maono ya Kompyuta, na Mafunzo ya kina kwa kuandaa data muhimu ya mafunzo kwa mifano ya kujifunza kutoka.
Pia, tofauti na michakato ya kawaida na tuli kama vile utunzaji wa rekodi za mgonjwa, kushughulikia miamala, na zaidi, miundo mahiri ya Huduma ya Afya kama vile utunzaji wa mtandaoni, vichanganuzi vya picha na vingine haviwezi kulengwa kwa kutumia seti za kawaida za data. Hii ndiyo sababu data ya mafunzo inakuwa muhimu zaidi katika huduma ya afya, kama hatua kubwa katika siku zijazo.
Umuhimu wa data ya mafunzo ya afya unaweza kueleweka na kuthibitishwa vyema zaidi na ukweli kwamba ukubwa wa soko kuhusu utekelezaji wa zana za maelezo ya data katika huduma ya afya ili kuandaa data ya mafunzo unatarajiwa kukua kwa angalau 500% katika 2027, ikilinganishwa na mwaka wa 2020.
Lakini si hivyo tu, miundo mahiri ambayo imefunzwa ipasavyo katika nafasi ya kwanza inaweza kusaidia usanidi wa huduma ya afya kupunguza gharama za ziada kwa kuweka kiotomatiki kazi kadhaa za usimamizi na kuokoa hadi 30% ya gharama za mabaki.
Na ndio, algoriti za ML zilizofunzwa zina uwezo wa kuchanganua skana za 3D, angalau mara 1000 haraka kuliko zinavyochakatwa leo, mnamo 2021.
Inaonekana kuahidi, sivyo!
Tumia Kesi za Huduma ya Afya AI
Kusema kweli, dhana ya data ya mafunzo, inayotumiwa kuwezesha miundo ya AI katika huduma ya afya, inahisi jambo lisiloeleweka isipokuwa tuangalie kwa karibu matukio ya utumiaji na matumizi ya wakati halisi ya sawa.
Mipangilio ya Huduma ya Afya ya Dijitali
Mipangilio ya huduma ya afya inayoendeshwa na AI yenye algorithms iliyofunzwa kwa uangalifu inalenga kutoa huduma bora zaidi ya kidijitali kwa wagonjwa. Mipangilio ya kidijitali na mtandaoni yenye NLP, Deep Learning, na Computer Vision tech inaweza kutathmini dalili na kutambua hali kwa kukusanya data kutoka vyanzo tofauti, na hivyo kupunguza muda wa matibabu kwa angalau 70%.
Matumizi ya Rasilimali
Kuibuka kwa janga la ulimwengu kulipunguza usanidi mwingi wa matibabu kwa rasilimali. Lakini basi, Healthcare AI, ikiwa itafanywa kuwa sehemu ya schema ya utawala, inaweza kusaidia taasisi za matibabu kudhibiti uhaba wa rasilimali, matumizi ya ICU, na vipengele vingine vya upatikanaji mdogo, bora zaidi.
Kutafuta Wagonjwa Walio katika Hatari Kubwa
AI ya huduma ya afya, ikiwa na inapotekelezwa katika sehemu ya rekodi ya wagonjwa, inaruhusu mamlaka ya hospitali kutambua matarajio ya hatari ambayo yana nafasi ya kuambukizwa magonjwa hatari. Mbinu hii husaidia kupanga matibabu bora na hata kuwezesha kutengwa kwa wagonjwa.
Miundombinu iliyounganishwa
Kama inavyowezekana na IBM ya ndani ya AI, i.eWatson, usanidi wa kisasa wa huduma ya afya sasa umeunganishwa, kwa hisani ya Teknolojia ya Habari ya Kliniki. Kesi hii ya utumiaji inalenga kuboresha ushirikiano kati ya mifumo na usimamizi wa data.
Kwa kuongezea kesi zilizotajwa za utumiaji, AI ya Huduma ya Afya ina jukumu katika:
- Kutabiri kikomo cha kukaa kwa mgonjwa
- Kutabiri bila maonyesho ili kuokoa rasilimali na gharama za hospitali
- Kutabiri wagonjwa ambao huenda wasifanye upya mipango ya afya
- Kutambua masuala ya kimwili na hatua zinazolingana za kurekebisha
Kwa mtazamo wa kimsingi zaidi, Afya AI inalenga kuboresha uadilifu wa data, uwezo wa kutekeleza uchanganuzi wa ubashiri vizuri zaidi, na uwezo wa kuweka kumbukumbu wa usanidi unaohusika.
Lakini ili kufanya matukio haya ya utumiaji kufanikiwa vya kutosha, miundo ya AI ya Huduma ya Afya lazima ifunzwe kwa data ya maelezo.
Jukumu la hifadhidata za viwango vya dhahabu kwa Huduma ya Afya
Aina za mafunzo ni sawa lakini vipi kuhusu data? Ndio, unahitaji hifadhidata, ambazo lazima zifafanuliwe ili kuleta maana kwa algoriti za AI.
Lakini huwezi tu kufuta data kutoka kwa kituo chochote na bado ufuate viwango vya uadilifu wa data. Hii ndiyo sababu ni muhimu kutegemea watoa huduma kama vile Shaip ambao hutoa anuwai ya seti za data zinazotegemewa na zinazofaa kwa biashara kuzitumia. Ikiwa unapanga kusanidi kielelezo cha AI ya huduma ya afya, Shaip hukuruhusu kuchagua kutoka kwa mitizamo ya bot ya binadamu, data ya mazungumzo, maagizo ya kimwili, na maelezo ya daktari.
Zaidi ya hayo, unaweza hata kubainisha matukio ya utumiaji kufanya mkusanyiko wa data ulinganishwe kuelekea michakato ya msingi ya afya au mazungumzo ya AI ili kulenga vipengele vya usimamizi. Lakini si hilo tu, wachambuzi wenye uzoefu na wakusanya data hata hutoa usaidizi wa lugha nyingi linapokuja suala la kunasa na kupeleka seti za data zilizo wazi kwa miundo ya mafunzo.
Tukirudi kwenye kile ambacho Shaip hutoa, wewe, kama mvumbuzi, unaweza kufikia faili za sauti zinazofaa, faili za maandishi, neno, madokezo ya imla, na hata mkusanyiko wa picha wa matibabu, kulingana na utendakazi unaotaka mtindo huo uwe nao.
Wrap-Up
Huduma ya afya, kama wima, iko kwenye mkondo wa uvumbuzi, zaidi katika enzi ya baada ya janga. Hata hivyo, makampuni ya biashara, wajasiriamali wa afya, na wasanidi huru wanapanga kila mara programu na mifumo mipya ambayo ni makini na inaweza kupunguza juhudi za binadamu kwa kushughulikia kazi zinazorudiwa-rudiwa na zinazotumia muda mwingi.
Hii ndiyo sababu ni muhimu kwanza kutoa mafunzo kwa usanidi au tuseme miundo kwa ukamilifu kwa kutumia seti za data zilizoratibiwa kwa usahihi na zilizo na lebo, jambo ambalo hutolewa vyema zaidi kwa watoa huduma wanaoaminika ili kufikia ukamilifu na usahihi.
