Tekoäly pelastaa: terveydenhuollon tietoylimäärän torjunta ja terveystiedon ymmärtäminen

"Tekoäly terveydenhuollossa: kokonaisvaltainen katsaus lääketieteellisiin tietoihin potilaiden terveyden parantamiseksi"

esittely

Tekoäly (AI) mullistaa terveydenhuoltoalan käsittelemällä valtavaa datamäärää ja ymmärtämällä sitä. Teknologian nopean kehityksen myötä terveydenhuollon tarjoajat pystyvät nyt keräämään ja tallentamaan suuria määriä potilastietoja, mutta haasteena on kaiken järkeäminen. Sähköisistä potilaskertomuksista lääketieteelliseen kuvantamiseen, valtava datamäärä voi vaikeuttaa lääkäreiden ja lääkintähenkilöstön tunnistaa suuntauksia, tehdä tarkkoja diagnooseja ja tarjota optimaalista hoitoa. Tekoäly tarjoaa kuitenkin ratkaisun tähän ongelmaan tarjoamalla kokonaisvaltaisen yleiskatsauksen lääketieteellisistä tiedoista ja tunnistamalla malleja, jotka muuten olisivat jääneet huomaamatta. Tämän seurauksena terveydenhuollon tarjoajat voivat paremmin seurata potilaiden terveyttä ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka johtavat parempiin potilaiden tuloksiin. Tässä johdannossa tutkitaan, kuinka tekoälyä käytetään terveydenhuollossa tiedon ylikuormituksen torjumiseen ja terveystiedon ymmärtämiseen.

Päätarina

Tekoäly terveydenhuollossa tarjoaa kokonaisvaltaisen yleiskatsauksen lääketieteellisistä tiedoista, minkä ansiosta terveydenhuollon tarjoajat voivat seurata potilaan terveyttä pienin askelin. Tekoäly pystyy analysoimaan suuria tietomääriä reaaliajassa, joten se voi tunnistaa malleja ja trendejä, jotka muuten olisivat jääneet huomaamatta. Tämä antaa terveydenhuollon tarjoajille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka johtavat parempiin potilaiden tuloksiin.

Yksi tekoälyn käytön tärkeimmistä eduista terveydenhuollossa on se, että se pystyy seuraamaan potilaan terveyttä ajan mittaan, jopa pienin askelin. Analysoimalla tietoja, kuten sähköisiä terveystietoja, laboratoriotuloksia ja lääketieteellistä kuvantamista, tekoäly voi havaita potilaan terveydessä tapahtuvia muutoksia, jotka eivät välttämättä näy ihmissilmälle. Tämä on erityisen tärkeää hitaasti eteneville sairauksille, kuten kroonisille sairauksille. Seuraamalla potilaan terveyttä ajan mittaan tekoäly voi auttaa terveydenhuollon tarjoajia havaitsemaan varhaisia ​​varoitusmerkkejä terveyden heikkenemisestä ja ryhtymään toimiin sen pahenemisen estämiseksi.

Lisäksi tekoälyä voidaan käyttää myös potilaiden tulosten ennustamiseen. Analysoimalla historiallisia tietoja tekoäly voi tunnistaa kuvioita, jotka osoittavat tiettyä lopputulosta, kuten onnistunutta toipumista tai uusiutumista. Näin terveydenhuollon tarjoajat voivat ennakoida mahdollisia ongelmia ja ryhtyä toimiin niiden ehkäisemiseksi. Tekoäly voi myös auttaa terveydenhuollon tarjoajia tunnistamaan potilaat, joilla on suurempi riski sairastua tiettyihin sairauksiin, kuten sydänsairauksiin tai diabetekseen, ja ryhtymään ennaltaehkäiseviin toimenpiteisiin riskin vähentämiseksi.

Kaiken kaikkiaan terveydenhuollon tekoäly tarjoaa kokonaisvaltaisen yleiskatsauksen lääketieteellisistä tiedoista ja antaa terveydenhuollon tarjoajille mahdollisuuden seurata potilaan terveyttä pienin askelin. Tunnistamalla malleja ja trendejä, jotka olisivat muuten jääneet huomaamatta, tekoäly auttaa terveydenhuollon tarjoajia tekemään tietoisia päätöksiä, jotka johtavat parempiin potilaiden hoitotuloksiin. Tekoälyä käyttämällä terveydenhuollon tarjoajat voivat tarjota tehokkaampaa hoitoa ja parantaa potilaiden tuloksia pitkällä aikavälillä.

Tekoälyllä ja ML:llä on potentiaalia tarjota tietopohjaista kliinistä päätöstukea (CDS) lääkintähenkilöstölle.

Tekoäly terveydenhuollossa on vallitseva termi, jota käytetään kuvaamaan koneoppimisalgoritmien ja -ohjelmistojen tai tekoälyn käyttöä ihmisen havainnon simuloimiseksi monimutkaisten lääketieteellisten ja terveydenhuoltotietojen analysoinnissa, esittämisessä ja ymmärtämisessä.

Mielenkiintoisia faktoja ja tilastoja tekoälystä ja terveydenhuollosta!

• Accenturen raportin mukaan tekoälyllä on potentiaalia luoda 150 miljardin dollarin vuotuiset säästöt terveydenhuoltotaloudelle vuoteen 2026 mennessä.
• Deloitten tekemä tutkimus osoitti, että 72 prosenttia terveydenhuollon organisaatioista investoi tekoälyyn ja koneoppimiseen.
• Journal of the American Medical Association (JAMA) -lehdessä julkaistussa tutkimuksessa havaittiin, että tekoälyavusteiset diagnostiset järjestelmät pystyivät tunnistamaan ihosyövän samalla tarkkuudella kuin ihotautilääkärit.
• Frost & Sullivanin tutkimuksen mukaan terveydenhuollon tekoälyn maailmanlaajuisten markkinoiden odotetaan kasvavan 2.1 miljardista dollarista vuonna 2018 36.1 miljardiin dollariin vuoteen 2025 mennessä.
• PwC:n tekemä tutkimus osoitti, että 64 % kuluttajista on halukkaita käyttämään tekoälyllä varustettuja virtuaalisia terveysassistentteja tapaamisten sovittamiseen ja terveystietojensa hallintaan.
• ResearchAndMarkets.com:n tutkimus, Terveydenhuoltomarkkinoiden maailmanlaajuisen tekoälyn ennustetaan nousevan 22.8 miljardiin dollariin vuoteen 2025 mennessä ja kasvavan CAGR:llä 42.2 % ennustejaksolla 2020–2025.
• American Medical Associationin (AMA) tekemän tutkimuksen mukaan 75 prosenttia lääkäreistä uskoo, että tekoälyllä on merkittävä rooli terveydenhuollon tulevaisuudessa.
• Journal of Medical Internet Researchin tutkimuksen mukaan tekoälyllä toimivat chatbotit voivat auttaa parantamaan potilaiden sitoutumista ja hoitosuunnitelmien noudattamista.
• National Institutes of Healthin (NIH) tekemä tutkimus osoitti, että tekoäly voi auttaa parantamaan diagnostisen kuvantamisen tarkkuutta ja vähentämään radiologien työtaakkaa.
• Maailman talousfoorumin raportin mukaan tekoälyllä on potentiaalia parantaa potilaiden tuloksia, parantaa hoidon saatavuutta ja vähentää terveydenhuoltoalan kustannuksia.

Ota lääketieteelliset tiedot nopeasti ja tarkasti

Kehittyneiden koneoppimismallien avulla AI ja ML ymmärtävät ja tunnistavat monimutkaisia ​​lääketieteellisiä tietoja nopeasti ja tarkemmin. Järjestelmä voi esimerkiksi poimia "metisilliiniresistentin Staphylococcus aureuksen" (syötetään usein nimellä "MRSA"), linkittää sen "J15.212" ICD-10-CM-koodiin ja tarjota kontekstin, kuten onko potilaalla ollut positiivinen testi. tai negatiivinen, jotta poimitusta termistä tulee mielekäs.

Suojaa luottamukselliset potilastiedot

Tekoäly- ja ML-työkalut tarjoavat useita ominaisuuksia, jotka auttavat terveydenhuoltoalaa pysymään tiukasti vaatimustenmukaisena ja suojaamaan potilastietoja. Palvelu on HIPAA-hyväksytty ja pystyy tunnistamaan sairauskertomusjärjestelmiin tallennetut suojatut terveystiedot (PHI) noudattaen samalla yleistä tietosuoja-asetusta (GDPR). Lisäksi kehittäjämme voivat ottaa käyttöön tietosuoja- ja vankat tietoturvaratkaisut poimimalla ja tunnistamalla asiaankuuluvat potilastunnisteet HIPAA:n Safe Harbor -menetelmässä henkilöllisyydenpoistomenetelmässä kuvatulla tavalla.

Alenna lääketieteellisten asiakirjojen käsittelymaksuja

Palvelun avulla on helppo automatisoida ja alentaa kustannuksia strukturoimattoman lääketieteellisen tekstin käsittelystä ja koodauksesta potilastiedot, laskutus ja kliininen indeksointi. Kehittäjätiimimme voi integroida olemassa oleviin työnkulkujärjestelmiin ja sovelluksiin.

Kuinka voimme auttaa sinua käyttämään tekoälyä terveydenhuollossa?

Tekoälyn päivittäinen käyttö terveydenhuollossa sisältää luonnollisen kielen prosessointisovelluksen (NLP), joka ymmärtää ja luokittelee kliinisen dokumentaation. Esimerkiksi NLP -järjestelmät voivat analysoida potilaita koskevia jäsentämättömiä kliinisiä muistiinpanoja antaen uskomattoman käsityksen laadun ymmärtämisestä, menetelmien parantamisesta ja paremmista potilastuloksista.

Nykyään suuri osa terveystiedoista ei sisällä lääketieteellistä tekstiä, kuten lääkärin muistiinpanoja, kliinisten tutkimusten raportteja ja potilaiden terveystietoja. Tietojen poimiminen manuaalisesti on kuitenkin aikaa vievä prosessi, ja automaattiset, sääntöihin perustuvat yritykset poimia tiedot eivät tallenna koko tarinaa, koska ne eivät ota huomioon kontekstia. Tästä syystä tiedot ovat edelleen käyttökelvottomia laajamittaisessa analytiikassa, jota tarvitaan terveydenhuollon ja biotieteiden teollisuuden edistämiseksi, potilastulosten parantamiseksi ja tehokkuuden lisäämiseksi.

Ominaisuudet

Innovatiivisia kohteita, jotka nostavat tietojoukot uudelle tasolle

Poimi tiedot jäsentämättömästä lääketieteellisestä tekstistä tarkasti ja nopeasti

Lääketieteelliset raportit

Nykyään suuri osa terveystiedoista on vailla lääketieteellisiä tekstejä, kuten lääkäreiden muistiinpanoja, kliinisten tutkimusten raportteja ja potilaiden terveystietoja. Tietojen manuaalinen purkaminen on kuitenkin aikaa vievää, eivätkä automaattiset, sääntöihin perustuvat tietojen purkuyritykset tallenna koko tarinaa, koska ne eivät ota kontekstia huomioon. Tästä johtuen data on edelleen käyttökelvoton laajamittaisessa analytiikassa, jota tarvitaan terveydenhuolto- ja biotieteiden teollisuuden edistämiseen, potilaiden tulosten parantamiseen ja tehokkuuden lisäämiseen.

Seuraa ja mittaa

Oikeat valintakriteerit on löydettävä nopeasti, jotta potilaita voidaan värvätä kliinisiin tutkimuksiin monilla lääketieteen aloilla. Tekoäly ja koneoppiminen ymmärtävät ja tunnistavat monimutkaisia ​​lääketieteellisiä tietoja, jotka löytyvät jäsentämättömästä tekstistä, mikä helpottaa indeksointia ja hakua. Tämän jälkeen näkemys potilaan kliinisestä historiasta.

Kuinka integroida ja tehdä yhteistyötä terveydenhuollossa?

Tekoäly voi auttaa hallitsemaan ja analysoimaan dataa, tekemään päätöksiä ja käymään keskusteluja terveydenhuollossa, joten se on tarkoitettu. Poistaa ikävien tehtävien taakkaa ja antaa lääkintähenkilöstölle aikaa muuttaa kliinikon rooleja ja päivittäisiä käytäntöjä.

Parantaa huomattavasti diagnoosia

Sairaalassa tai klinikalla oikean diagnoosin löytäminen potilaasta toteaa, että se on yhdistettävä kansainvälisen tautiluokituksen (ICD) voimassa olevaan koodiin, ja se voi olla aikaa vievää ja työlästä. Lisäksi on erityisen haastavaa poimia diagnooseja, jotka voidaan esittää eri tavoin. Esimerkiksi "eteisvärinä" kirjoitetaan joskus nimellä "AF". AI ja ML voivat tunnistaa tarkasti järjestelmämme lääketieteellisen tekstin lyhenteet, kirjoitusvirheet ja kirjoitusvirheet. Tämä lyhentää aikaa, jonka lääketieteellisen kooderin on käytettävä strukturoimattomien muistiinpanojen analysointiin, vähentää kliinisen henkilökunnan aikarasitusta ja parantaa tehokkuutta.

Älykäs haku

Kun sairaalan järjestelmissä tuotetaan päivittäin rakenteettomia tietoja petatavua, tavoitteemme on ottaa nämä tiedot ja muuntaa ne arvokkaiksi oivalluksiksi, joita voidaan käyttää tehokkaasti ja ymmärtää. Käsittelemme tekoälyn ja ML: n ymmärtääksemme ja tarjotaksemme toimintoja, jotka auttavat asiakkaitamme nopeasti poimimalla ja rakentamalla tietoja lääketieteellisistä asiakirjoista, jotta voimme luoda kattavan, pitkittäisen kuvan potilaista ja mahdollistaa päätöksenteon tuen ja väestöanalyysin.

Ymmärtää lääketieteen

Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API palauttaa lääketieteellisiä tietoja, kuten lääkitystä, lääketieteellistä tilaa, testiä, hoitoa ja menettelyjä (TTP), anatomiaa ja suojattuja terveystietoja (PHI). Se tunnistaa myös lääkkeisiin ja TTP:hen liittyvien uutettujen alatyyppien väliset suhteet. On myös kontekstuaalista tietoa entiteetin "piirteinä" (negaatio tai jos diagnoosi on merkki tai oire). Alla oleva taulukko näyttää poimitut tiedot asiaankuuluvine alatyypeineen ja entiteetin ominaisuuksineen.

Sovellusohjelmointirajapinta (API) - liitin

Yksinkertaisen API:n avulla voimme nopeasti ja tarkasti poimia tietoja, kuten lääketieteellisiä tiloja, lääkkeitä, annostuksia, testejä, hoitoja ja toimenpiteitä sekä suojattuja terveystietoja säilyttäen samalla tietojen kontekstin. Voimme tunnistaa poimittujen tietojen väliset suhteet, jotta voit rakentaa sovelluksia käyttötapauksiin, kuten väestön terveysanalytiikkaan, kliinisten kokeiden hallintaan, lääketurvatoimintaan ja yhteenvetoon.

Lääketieteellinen ontologia

Lääketieteellisten ontologioiden linkityssovellusliittymät tunnistavat lääketieteelliset tiedot ja linkittävät ne standardien lääketieteellisten ontologioiden koodeihin ja konsepteihin. Esimerkiksi sairaudet on yhdistetty ICD-10-CM-koodeihin (esim. "päänsärky" liittyy "R51"-koodiin) InferICD10CM API:lla. Sitä vastoin lääkkeet on linkitetty RxNorm-koodeihin ("asetaminofiini / kodeiini" on linkitetty "C2341132" -koodiin). Lisäksi Medical Ontology Linking API:t havaitsevat myös kontekstuaalisen tiedon entiteettiominaisuuksina (esim. negaatio).

Voimme auttaa sinua ottamaan käyttöön uusimman innovatiivisen tekniikan; Tekoäly ja koneoppiminen ymmärtämään, analysoimaan ja etsimään strukturoimattomien lääketieteellisten tietojen petatavua.

Miksi sinun pitäisi pitää meitä kumppaninasi?

Meillä on todistettu kokemus monimutkaisten projektien toteuttamisesta FTSE 100 -yrityksissä.

Keskitymme turvallisuuteen.

Jokaisessa rakentamassamme ympäristössä on turvallisuus mielessä, ei jälkikäteen. Otamme asiakkaidemme tiedot ja maineen erittäin vakavasti, ja kaikki infrastruktuurimme on suojattu vähintään PCI DSS:lle tai uudemmalle. IT-turvallisuus on prioriteettimme, ja hyödynnämme tätä tietämyksemme ja kokemuksemme avulla.

Innovatiiviset tekniikat

Sijoitamme uusimpiin, innovatiivisimpiin teknologioihin, kuten tekoälyyn ja ML: ään, koska ne tuovat eniten arvoa asiakkaillemme. Saamme valtavan tyytyväisyyden, kun voimme auttaa yrityksiä käyttämään tietotekniikkaa tehokkaimmin turvallisissa ympäristöissä. Tavoitteena on, että asiakkaamme hyötyvät investoinnistaan ​​kymmenkertaisesti.

Parhaat ihmiset eteenpäin

Tarjoamme Asiantuntijoille kovat taidot ja kokemukset, joita tarvitaan, jotta kaikki yrityksesi liikkuvat osat saadaan liikkeelle. Tavoitteemme on aina ollut tarjota toimivaa älykkyyttä, jolla on todellista merkitystä asiakkaamme liiketoiminnalle. Se auttaa heitä kasvamaan!

Valmis aloittamaan?

Tekoäly | Kokonaisvaltainen hoito | Potilaan toipuminen | Terveydenhuolto | Tietojen analyysi | Reaaliaikainen analyysi | Krooniset sairaudet | Ennustus | Potilaan tulokset | Varhaiset varoitusmerkit | Ennaltaehkäisevät toimenpiteet | Terveysolosuhteet | Sydänsairaus | Diabetes | Tehokas hoito | Terveydenhuollon tarjoajat | Lääketieteelliset tiedot | Potilaan terveys | Trendit | Kuviot | Kroonisten sairauksien hallinta | Varhainen diagnoosi | Potilaan seuranta | Pilvi | Palvelut | Palveluntarjoajat | Skaalautuvuus | Joustavuus | Pilvipohjainen ymmärtäminen AI/ML/NLP:llä

Ota yhteyttä saadaksesi lisätietoja, ottaaksesi tekoälyn ja koneoppimisen käyttöön ja oppia, kuinka työkalumme voivat tehdä tiedoistasi tarkempia. Voimme vastata kaikkiin kysymyksiisi.

Tarkista aloitussivultamme kaikki B2B-mallin palvelut – sisarportaalimme – AIdot.Cloud | Älykäs haku ratkaisee liiketoiminnan ongelmat

Älykäs kognitiivinen haku – Toimiva tekoälytuote, joka hyödyntää tekoälyä ja NLP:tä lukemaan ja ymmärtämään monimutkaisimmat oikeudelliset, taloudelliset ja lääketieteelliset asiakirjat löytääkseen oivaltavaa tietoa. Loppukäyttäjä kysyy kysymyksiä löytääkseen vastauksia – kuten ChatGPT vain sisäiselle tietoorganisaatiollesi.

Asiakirjojen vertailu (tietojen tarkistus) – Toimiva AI-tuote. Antaa lakiammattilaisten tarkastella tuhansia sopimuksia ja oikeudellisia asiakirjoja vertaamalla niitä alkuperäiskappaleeseen ja vastaamalla lakimiesten kysymyksiin. Tekoäly ja NLP ymmärtävät kysymykset, ja vastaukset toimitetaan yhdessä raportissa. Asiakirjojen vertailumme eliminoi aikaa vievät tehtävät.

Varaa kokous | Tekoäly | Virtuaalinen kahvi

Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:

Mikä luetun ymmärtämisessä on elintärkeää, ja miten se voi auttaa sinua?

Selitettävä AI (XAI); ymmärtää ML:n tulosten taustalla olevat syyt

Tehosta liiketoimintaasi älykkäällä automaatiolla

Miten älykäs asiakirjankäsittelyratkaisu hyödyttää lakia?

AWS Kendra, jolla on steroidien hakukone, jolla on ainutlaatuiset ominaisuudet organisaatiollesi

#terveydenhuolto #tekoäly #potilas #hoito #lääketiede #data

MC