هوشمند سازی بیمارستان به هوش مصنوعی
16
آوریل

هوش مصنوعی در بیمارستان و مراکز درمانی

ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی به سرعت در حال نفوذ به مراکز درمانی است


با افتخار اعلام میکنیم: اولین هوش مصنوعی بیمارستان ایران برای مشاهده کلیک کنید


با حجوم ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی در تمامی ارکان زندگی روزمره ،نیاز آن در زمینه درمان و مدیریت افراد تحت درمان به شدت احساس می شود.

بنا به گزارشات اخیر تا سال ۲۰۲۵ میلادی این صنعت به سقف ۳۴ میلیارد دلاری می رسد
با در نظر گرفتن قدرت رو به گسترش هوش مصنوعی و‌حجم عظیم اطلاعات و برنامه های خارج از شبکه دسترسی کامل به این اطلاعات کاری بس دشوار است

الگوریتم های سیستم هوشمند با درک استدلال و یادگیری می تواند به سیستم‌دمانی این کمک‌ را برساند تا سابقه ی پزشکی را راحت تر ردیابی کند و اطلاعات عادی تری را در اختیار کاربران قرار دهد و تصویر واضح و جامعی را از اطلاعات بیمار به نمایش بگذارد، از هزینه درمان بکاهد و نتایج بهتری را رقم بزند با این حال این فرایند همیشه با چالش های روبه رو است.


اطلاعات کم ضعیف همیشه کیفیت روند درمانی را کاهش می دهد آنالیز های خوب هیچ گاه از اطلاعات ضعیف و ناقص حاصل نمی شود و با وجود حجم‌زیاد داده های پزشکی محاسبه این حجم عظیم در توانایی مغز انسان نیست و نیاز به هوش های مصنوعی با افزایش افراد تحت درمان امری اجتناب نا پذیر است
مراکز درمانی باید با استفاده از این موقعیت در اسرع وقت این فناوری اجرا کنند
برای برقراری یک‌هماهنگی دقیق برای ماشین لرنینگ و کار کرد بهتر مراکز ثالثی وجود دارند که توانایی انجام این امر را دارند وبا حجم بالای اطلاعات سر و کار داشته اند این توانایی موجب می گردد که کارکرد سیستم به حد اکثرخود برسد.


هسته ی اصلی ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی شناسایی الگو،احتمالات تئوری، شناسایی و استاتیک است الگوریتم های ماشین لرنینگ می توانند از داده ها یاد یگیرند،یک مدل بسازند تا الگو های متفاوت را بشناسد و تصمیم گیری بهینه را ارائه دهد
یک مثال از این ماشین لرنینگ (EMPI) است، یک مرکز اطلاعات بیماران است که اطلاعات متنوعی از اکثر منابع اطلاعاتی را در اختیار دارد وهر بیمار هویت خاص خود را در این سامانه دارد اما اطلاعات اضافی برای بارگذاری به سیستم با مشکل مواجح می شود
بر خلاف الگوریتم های قدیمی، ماشین لرنینگ می توانند خودشان را با منابع اطلاعاتی وقف دهند و مشکلی برای دریافت داده های جدید نداشته باشند
این توانایی باعث می شود تا اطلاعات غیر قابل اجرا در الگوریتم های قدیمی دیگر حذف نشود
می توان با قاطعیت گفت این الگوریتم، برتری بسیار بالایی را نسبت به توانایی های انسانی دارد . به این خاطر که سیستم توانایی هماهنگی با تمامی داده های ورودی و خروجی را دارد و فضای مجازی(cloud) به سادکی دادهها را در خود جا می دهد و دسترسی تسهیل شده ی را در اختیار دارد.


مزایای بیزنسی استفاده از ماشین لرنینگ

در حالی مراکز درماننی باید تمامی اطلاعات را قبل از استفاده از ماشین لرنینگ، جمع آوری کنند باید این را در نظر داشته باشند که این حجم کار زیاد امتیاز بزرگتری را در زمینه بیمه و پرداخت دراختیار آنها قرار میدهد
این ابتکارعمل باعث می شود که مبالغ درمانی قابل پرداخت فقط به مقدار خدمات دقیقی که انجام شده محاسبه شود
همچنین می تواند گروه های مشابه را در کنار هم آنالیز کنند (مانند افراد دیابتیو یا افراد مبتلا به سرطان) همچنین اطلاعاتی نظیر ژنتیک، رفتار و محیط فاکتورهای با ارزشی هستند که می توانند در زمینه درمان کمک شایانی در جمع آوری داده های فردی-جمعی بکنند
در حالی که این فناوری در اختیار مراکز درمانی قرار دارد باید این سوال مطرح شود که این مراکز درکجا می توانند از این تکنولوژی استفاده کنند ؟
این فن آوری نتایج مطلوبتری را باعث می شود با این حال نتایج قابل قبول با استفاده صحیح از این داده ها به دست
می آورد و کاهش هزینه را نیز در پی خواهد داشت .