Tekoäly pelastaa: terveydenhuollon tietoylimäärän torjunta ja terveystiedon ymmärtäminen | Artikla

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

Tekoäly (AI) mullistaa terveydenhuoltoalan käsittelemällä valtavaa datamäärää ja ymmärtämällä sitä. Teknologian nopean kehityksen myötä terveydenhuollon tarjoajat voivat nyt kerätä ja tallentaa valtavia määriä potilastietoja, mutta haasteena on ymmärtää tämä kaikki. Sähköisistä potilaskertomuksista lääketieteelliseen kuvantamiseen, valtava datamäärä voi vaikeuttaa lääkäreiden ja lääkintähenkilöstön tunnistaa suuntauksia, tehdä tarkkoja diagnooseja ja tarjota optimaalista hoitoa. Tekoäly kuitenkin ratkaisee tämän ongelman tarjoamalla kokonaisvaltaisen yleiskatsauksen lääketieteellisistä tiedoista ja tunnistamalla malleja, jotka muuten olisivat jääneet huomaamatta. Tämän seurauksena terveydenhuollon tarjoajilla on paremmat valmiudet seurata potilaan terveyttä ja tehdä tietoon perustuvia päätöksiä, jotka johtavat parempiin potilaiden tuloksiin. Tässä johdannossa tutkitaan, kuinka tekoälyä käytetään terveydenhuollossa tiedon ylikuormituksen torjumiseen ja terveystiedon ymmärtämiseen.

Tulkitse suuria määriä dataa tekoälyllä; tulet yllättymään siitä, mitä saat selville.

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 tulosta, 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 ryhtyä 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.

"Tekoälytyökalut tietojen poimimiseen terveydenhuollon vaatimustenmukaisuutta koskevista asiakirjoista"

"AI ja ML voivat tarjota lääkintähenkilöstölle datapohjaista kliinistä päätöstukea (CDS)."

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.

Tässä on mielenkiintoisia faktoja ja tilastoja tekoälystä ja terveydenhoidosta!

• 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 tutkimuksessa kävi ilmi, että 64 % kuluttajista on halukkaita käyttämään tekoälyllä varustettuja virtuaalisia terveysassistentteja tapaamisten varaamiseen ja terveystietojensa hallintaan.
• ResearchAndMarkets.comin mukaan terveydenhuollon maailmanlaajuisten tekoälymarkkinoiden ennustetaan nousevan 22.8 miljardiin dollariin vuoteen 2025 mennessä ja kasvavan CAGR:lla 42.2 prosenttia vuodesta 2020 vuoteen 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 positiivinen testi. tai negatiivinen, jotta poimittu termi olisi merkityksellinen.

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 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 on vailla lääketieteellisiä tekstejä, kuten lääkäreiden muistiinpanoja, kliinisten tutkimusten raportteja ja potilaiden terveystietoja. Tietojen manuaalinen purkaminen on kuitenkin aikaa vievä prosessi, ja automaattiset, sääntöihin perustuvat tietojen purkuyritykset eivät kaappaa koko tarinaa, koska ne eivät ota kontekstia huomioon. Tämän vuoksi data on edelleen käyttökelvoton laajamittaisessa analytiikassa, jota tarvitaan terveydenhuolto- ja biotieteiden teollisuuden edistämiseen, potilaiden tulosten parantamiseen ja tehokkuuden lisäämiseen.

Tekoälypohjainen poiminta sähköisistä terveyskertomuksista (EHR)

Ominaisuudet

Innovatiivisia kohteita, jotka nostavat tietojoukot uudelle tasolle. Poimi tiedot jäsentämättömästä lääketieteellisestä tekstistä tarkasti ja nopeasti.

Lääketieteelliset raportit

Nykyään suuri osa terveystiedoista on vailla lääketieteellistä tekstiä, 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 jäsentämättömästä tekstistä, mikä helpottaa indeksointia ja hakua. Tämän jälkeen näkemys potilaan kliinisestä historiasta.

Miten tekoäly voidaan 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

Oikean diagnoosin löytäminen potilaiden muistiinpanoista, jotka tulisi yhdistää kansainvälisen tautiluokituksen (ICD) voimassa olevaan koodiin sairaalaa tai klinikkaa varten, voi olla aikaa vievää ja työlästä. Lisäksi eri tavoin esitettävissä olevien diagnoosien poimiminen on erityisen haastavaa. Esimerkiksi "eteisvärinää" kutsutaan joskus nimellä "AF". AI ja ML voivat tunnistaa tarkasti lyhenteet, kirjoitusvirheet ja kirjoitusvirheet järjestelmämme lääketieteellisessä tekstissä. Tämä vähentää aikaa, jonka lääketieteellisen koodaajan täytyy käyttää jäsentämättömien muistiinpanojen analysointiin, vähentää kliinisen henkilökunnan aikataakkaa ja parantaa tehokkuutta.

Älykäs haku

Sairaalajärjestelmissä tuotetaan päivittäin petatavuja jäsentämätöntä dataa, joten tavoitteemme on muuntaa tämä tieto arvokkaiksi oivalluksiksi, joita voidaan käyttää ja ymmärtää tehokkaasti. Omaksumme tekoälyn ja ML:n ymmärtämään ja tarjoamaan toiminnallisuuksia, jotka auttavat asiakkaitamme poimimalla ja rakentamalla nopeasti tietoa lääketieteellisistä asiakirjoista luodaksemme kattavan, pitkittäisnäkymän potilaista ja mahdollistaaksemme 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 teknologian, tekoälyn ja koneoppimisen, jotta voit ymmärtää, analysoida ja etsiä petatavuja jäsentämätöntä lääketieteellistä dataa."

Käytä ilmaista AI (ROI) -laskuriamme selvittääksesi, kuinka monta asiakirjaa voit käsitellä tekoälyllä ja mitä etuja voit saada

Yksinkertaiset syöttöohjeet:
Anna tietoja nykyisistä asiakirjojen käsittelytarpeistasi; sinun ei tarvitse olla tarkka – voit tarkistaa erilaisia ​​skenaarioita niin usein kuin haluat. Säädä automaatiotekijää arvioidaksesi, kuinka paljon asiakirjan käsittelyä odotat automatisoivan ilman ihmisen toimia.

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

Kuinka päästä alkuun tekoälyn hyödyntämisessä?

Uusi innovatiivinen tekoälyteknologia voi olla ylivoimainen – voimme auttaa sinua tässä! Käyttämällä tekoälyratkaisujamme poimimaan, ymmärtämään, analysoimaan, tarkastelemaan, vertaamaan, selittämään ja tulkitsemaan tietoja monimutkaisimmista ja pitkimmistä asiakirjoista, voimme viedä sinut uudelle polulle, opastaa sinua, näyttää kuinka se tehdään ja tukea sinua. koko matkan.
Aloita ILMAINEN kokeilujaksosi! Luottokorttia ei vaadita, täysi pääsy pilviohjelmistoomme, peruuta milloin tahansa.
Tarjoamme räätälöityjä tekoälyratkaisujaUseiden asiakirjojen vertailu'Ja'Näytä kohokohtia"

Varaa ILMAINEN demo!

Nyt tiedät kuinka se tehdään, aloita!

Lataa ohjeet aiMDC:n (AI Multiple Document Comparison) käyttöön. PDF filee.

Asiakirjojen dekoodaus: v500 Systemsin esityksen kohokohdat tuovat selkeyttä sekunneissa, AI (Video)

AI Document Compering (Data Review) – Monimutkaisten kysymysten esittäminen kaupallisesta vuokrasopimuksesta (Video)

v500 Systems | AI for the Minds | YouTube-kanava

Hinnoittelu ja AI-arvo

"AI Show Highlights" | 'AI Document Comparison'

Anna meidän hoitaa monimutkaiset asiakirjaarviosi

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

Stefan Czarnecki

Alun perin englanniksi laadittu blogikirjoitus käy läpi maagisen metamorfoosin arabian, kiinan, tanskan, hollannin, suomen, ranskan, saksan, hindin, unkarin, italian, japanin, puolan, portugalin, espanjan, ruotsin ja turkin kieleksi. Jos jokin hienovarainen sisältö on menettänyt loistonsa, kutsutaan takaisin alkuperäinen englanninkielinen kipinä.