استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

در سال های آینده، هوش مصنوعی (AI) صنعت مراقبت های بهداشتی را به طور اساسی متحول خواهد کرد. هوش مصنوعی به استفاده از رایانه ها و الگوریتم های پیچیده برای انجام کارهایی اشاره دارد که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. به خواندن ادامه دهید تا بیشتر بدانید که چگونه فناوری هوش مصنوعی صنعت مراقبت های بهداشتی را متحول می کند.

در مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی شامل استفاده از نرم‌افزار و یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری بالینی، پیش‌بینی نتایج مراقبت‌های بهداشتی و کاهش بار اداری کلی است. افزایش فناوری‌های پوشیدنی، مانند مانیتورهای فشار خون و حسگرهای زیستی، همراه با سوابق الکترونیکی سلامت، داده‌های بهداشتی بی‌شماری را برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این داده ها به ما در درک بهتر بیماری ها و پیش بینی نتایج بالینی آینده کمک می کند.

مراقبت از بیمار و جراحی

واقعیت مجازی (VR) مراقبت از بیمار و تجربیات جراحی پزشک را افزایش می دهد . VR یک شبیه سازی کامپیوتری است که انسان را در محیط های دیجیتالی که به ظاهر واقعی به نظر می رسد غوطه ور می کند. استفاده از هدست‌های واقعیت مجازی می‌تواند باعث آرامش و حواس‌پرتی بیماران در طی روش‌های دردناک، مانند زایمان، کاهش اضطراب بیمار و ایجاد یک تجربه کلی لذت‌بخش‌تر شود.

همچنین می‌توان از VR برای اجازه دادن به پزشکان برای تمرین و تکمیل یک جراحی قبل از عمل بر روی بیمار استفاده کرد. پزشکان می توانند عوارض احتمالی را آزمایش کنند و برای کاهش خطاهای پزشکی برای نتایج غیرمنتظره آماده شوند.

مراقبت پیش بینی و تشخیص بیماری 

تشخیص بیماری به طور قابل توجهی تحت تاثیر هوش مصنوعی خواهد بود. یادگیری ماشینی الگوهایی را از داده هایی که برای چشم انسان قابل مشاهده نیستند، روشن می کند. تشخیص به کمک رایانه (CAD) یاد می‌گیرد که چگونه برخی بیماری‌ها و تشخیص‌ها در داده‌های تصویربرداری و در یادداشت‌های بالینی ظاهر می‌شوند. اطلاعات جمع آوری شده الگوهای بالینی واضح تری را برای ایجاد پروتکل های بالینی ایجاد می کند . در آینده، تشخیص بیماری نه تنها به آزمایش‌ها و اسکن‌های بیمار، بلکه داده‌های تحلیل‌شده با هوش مصنوعی از فناوری دیجیتال مانند دستگاه‌های فناوری پوشیدنی و داده‌های ژنتیکی نیز متکی خواهد بود.

با ادامه توسعه هوش مصنوعی، سیستم های مراقبت های بهداشتی قادر خواهند بود تعیین کنند که چه زمانی  یک فرد در معرض خطر ابتلا به یک بیماری مزمن مانند دیابت یا نارسایی قلبی است و بیمار می تواند اقدامات پیشگیرانه را برای جلوگیری از ابتلا به بیماری انجام دهد . هوش مصنوعی به ارائه دهندگان این امکان را می دهد تا مشکلات جدی را قبل از وقوع آسانتر تشخیص و پیش بینی کنند .

پرونده الکترونیک سلامت (EHR)

هوش مصنوعی با افزایش سرعت انتقال داده ها، EHR ها را که به عنوان سوابق پزشکی الکترونیکی (EMR) نیز شناخته می شود، برای سیستم های بهداشتی بهبود می بخشد. EHR اطلاعات بالینی، اداری، و تشخیصی را در زمان واقعی جمع آوری می کند که متخصصان مراقبت های بهداشتی می توانند از آنها برای پیش بینی نیازهای بیمار استفاده کنند. EHR سرعت دسترسی و بازیابی سوابق بیمار را افزایش می دهد، با این حال، این فرآیند همچنان یک “فرآیند خسته کننده، زمان بر و مستعد خطا” است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌های بدون ساختار وارد شده توسط پزشک را در داده‌های درک شده توسط رایانه پردازش و کدگذاری کنند. یادگیری ماشینی هوش مصنوعی بخشی از EHR را که بیشترین ارتباط را با مورد بیمار دارد پیش‌بینی می‌کند تا مراقبت‌های بیمار را شخصی‌تر کند. هوش مصنوعی نه تنها بار زمانی را کاهش می دهد، بلکه دقت EHR و سایر انواع اسناد بالینی را افزایش می دهد .

وظایف اداری

در آینده، هوش مصنوعی طیف گسترده ای از وظایف اداری ، از جمله ورود داده ها، مدیریت موجودی ، مدیریت انقضای دارو، مدیریت ادعاها، فاکتورها و قراردادها، و به روز رسانی EHR را مدیریت خواهد کرد. هوش مصنوعی سرعت و دقت فرم های بیمار را با جمع کردن خودکار آنها افزایش می دهد. هوش مصنوعی وظایف اساسی، از جمله بررسی خطاها و ارسال مجدد ادعاها را خودکار می کند و ممکن است در نهایت بتواند به کارمند انسانی در زمان واقعی راه حل هایی را پیشنهاد دهد.

چالش‌های فرسودگی کارکنان و کمبود قریب‌الوقوع نیروی کار، مسائلی هستند که در مراقبت‌های بهداشتی به خوبی مستند شده‌اند. در حال حاضر، حدود ۳۵ درصد از وظایف کارکنان مراقبت های بهداشتی قابل خودکار شدن هستند. مراقبت‌های بهداشتی پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی با کاهش زمان انتظار بیمار، حذف وظایف اداری و بهبود سنجش‌های عملکرد کلی بیمارستان، فرسودگی کارکنان را کاهش می‌دهد . اتوماسیون این وظایف کارمندان مراقبت های بهداشتی را آزاد می کند تا بر مهمترین وظیفه خود تمرکز کنند: مراقبت از بیمار.