Sağlık sektöründe yapay zeka: Yapay zeka geleceği nasıl şekillendiriyor?

Çeşitli sektörlerde hizmet ve ürün sunumu, teknoloji ve bilimdeki yeniliklerden etkilenmiştir ve sağlık hizmetleri de bir istisna değildir. Son yıllarda, yapay zekanın (yapay zeka) tanıtılması, sektörde beklenmedik bir şekilde karşılandı.

Bu yazıda, yapay zekanın sağlık sektöründe hizmet sunumunu nasıl çerçevelediğini tartışacağız. Sağlık sektöründeki uygulamalar ve uygulama riskleri söz konusu olduğunda gelecek.

Yapay Zeka Tam Olarak Nedir?

Bu konuyu derinlemesine incelemeden önce, daha iyi bir anlayış için terimi tanımlayarak başlamak önemlidir. AI (yapay zeka, temel temeli insan zekası olan bir teknoloji biçimidir.

Birincil amaç, makinelerin davranışlarında insan zekasını kullanmasını sağlamaktı. Bu nedenle, uygulaması bilgisayarların belirli komutları yönetmesine ve akıllıca hareket etmesine izin vermeyi içeriyordu. Ancak bu, inovasyonu daha iyi operasyonlar için makine öğrenimi gibi diğer teknolojilerle ilişkilendirdi.

Bununla birlikte, yapay zekanın modern uygulaması, makinelerin bağımsız olarak öğrenmesine ve gelişmesine izin veren makine öğrenimi tabanlıdır. Algoritmalar, araçların karmaşık algoritmalar ve verilerle karşılaşarak işlevlerini genişletmesini mümkün kılar.

AI'nın başarısının ve uygulamasının ardındaki diğer terimler arasında derin öğrenme ve sinir ağları bulunur. Yapay sinir ağları, ilgili algoritmalarla bağlantılı olarak AI eylemlerinin ve araçlarının koordinasyon işlevlerini geliştirir. Derin öğrenme, makinenin hem geçmiş verilere hem de yeni trendlere dayalı olarak çalışma yeteneğini geliştirir.

Sağlık Sektöründeki Uygulamaları

AI hala yeni bir teknolojidir ve endüstriyi henüz tam potansiyeliyle keşfetmemiştir. Bununla birlikte, bebeklik aşamasında bile, sağlık endüstrisinin çeşitli yönlerinde hala uygulanabilir. AI kullanımını uygulayan yaygın sektörlerden bazıları tıbbi araştırma enstitüleri, hastaneler ve sağlık sigortasını içerir. Ayrıca sağlıkla ilgili olarak bilgi ve veri yönetimi ile ilgilenmektedir.

• Hastalık direnci

Patojenler, hastalık yönetimi yöntemlerinin oluşturulmasında dikkate değer bir dirence sahiptir. Birinci basamak ilaçlardan üçüncü basamak ilaçlara kadar değişen antibiyotik dirençleri göstermişlerdir. Araştırmalara göre, araştırmacılar, dünya çapında yılda yaklaşık 70.000 ölüme neden olan antibiyotiklerin direnç tehdidini engellemek için AI kullanımını kullanıyor.

Bununla birlikte, makine öğrenimi uygulaması, genlerin tanımlanmasını direncin birincil gelişimi olarak görmüştür. Ayrıca, makine öğrenimi uygulaması aracılığıyla araştırmacılar, vücuttaki antibiyotik direncini gösterebilecek kalıpları belirlemek için kusurlu genleri ve sağlık kayıtlarını belirlemeyi başardılar.

• teşhis

Belirli sağlık koşullarını yönetmenin ana sınırlamalarından biri, gerekli teşhis araçlarının eksikliği olmuştur. Bu sınırlama, tanılamanın zamansızlığını ve ayrıca araçların özgüllüğünü içerir. Bununla birlikte, AI uygulaması, etkili ve kolay tedavi için uygun hastalık teşhisini sağlar.

Tanılamada AI araçları uygulaması, eğilimleri belirleme ve büyük veri hacmini analiz etme yeteneği ile bağlantılıdır. Araçlar ayrıca tıbbi görüntülerden durum gelişimini belirlemek ve sağlık kayıtlarını analiz etmek için de uyarlanmıştır.

• Beyin-Bilgisayar Arayüzleri

Bu arayüz teknolojisi, sağlık müdahalelerinde verimli bir şekilde uygulanacak şekilde oluşturulmuştur. Hala sınırlı formda olmasına rağmen, sağlık hizmeti sağlayıcısı ile birden fazla engelli formu olan kişi arasındaki iletişimi geliştirir. Araştırmacılara göre, bu araçlar, iletişim becerilerini geliştirmek için inme sonrası tedaviye ihtiyaç duyan hastaların yerini alabilir.

• İlaç geliştirme

İlaç sektöründe yapay zeka uygulaması, ilaçların geliştirilmesini içerir. İlaç geliştirme süreci genellikle maliyetlidir ve klinik denemeler çok uzun sürer. Ancak bu rutin, AI araçlarının uygulanmasıyla atlanabilir. Yapay zeka araçları genellikle Ebola gibi hastalıkların yönetimini geliştirmek için mevcut ilaçların taranmasında kullanılır.

• Dijital Danışmanlık

Yapay zeka araçlarının dijital danışmaya dahil edilmesi, sağlık hizmetlerine erişimi önemli ölçüde iyileştirdi. Uygulama geliştirme sayesinde hastalar tıbbi geçmişlerini kullanarak ve semptom aralığını analiz ederek dijital olarak danışabilirler.

Uygulamalar ayrıca, müşterinin girişlerine dayalı tıbbi konsültasyon sağlamak için konuşma tanımayı da uygular. Ek olarak, uygulamalar tıbbi konsültasyona dayalı bir eylem nedeni de önerir. Dijital tıbbi konsültasyondaki AI araçları uygulaması, tıbbi hizmetlere erişim olanaklarını geliştirir.

• Robot Destekli Cerrahi

Cerrahi sağlık bakımı oldukça karmaşıktır ve başarılı bir operasyon gerçekleştirmek için çok fazla konsantrasyon gerektirir. Bununla birlikte, cerrahi yardımda yapay zekanın uygulanmasıyla, cerrahi müdahale sonucunun iyileşmesi zorunludur. Aletler, daha küçük boyutları nedeniyle ilgili aletler en küçük kesikleri yaptığından, cerrahın faaliyetlerini daha hassas hale getirir.

• AI Etiği

Sağlık sektörünü birçok etik düzenlemektedir. Örneğin doktorlar, sağlık hizmeti sunumu sırasında hastalarına zarar vermeyeceklerine dair yeminle bağlıdırlar. Bu nedenle, sağlık hizmetlerinin sunumu sırasında en fazla insani empati göstermeleri gerekmektedir. Bu zorluklar nedeniyle, hizmetlerin sunumu, insanların ahlaki ajanlar olduğu gerçeğine dayanmaktadır.

Öte yandan, makineler yalnızca herhangi bir ahlak biçimine sahip değildir. AI araçlarının verimliliğinden bağımsız olarak, katılımı sağlık hizmetlerinin ahlakı için bir tehdit oluşturuyor. Bu nedenle, sıkı iş etiği ile sistemler ve yapay zeka araçlarının katılımı etik olmayan bir yöne yol açabilir ve dolayısıyla olumsuz sonuçlara katkıda bulunabilir. Doktorlar yapay zekayı iş akışlarına dahil ediyorsa, bu onların iş etiği dahilinde çalışmasına ve riskleri en aza indirmesine yardımcı olur.

• Yazılım Önyargısı

Teknolojiyle ilgili bir şey, herhangi bir aracın arkasındaki yazılımın, olağanüstü hizmetler sunmasını sağlamak için yükseltmeye devam etmesi gerektiğidir. Eski sürüm yazılımları kullandığınızda, yazılım yanlılığı nedeniyle yapay zeka araçlarının kullanımına yönelik tehditler oluşturabilir. Belirli bir ortamda uygun teknoloji biçimi mevcut olmadığında, cihaz otomatik olarak ikincil verimlilikle çalışır. Bu nedenle araçların başarılı bir şekilde çalışabilmesi için en verimli algoritmayı kullanması gerekir.

Çözüm

AI araçlarının uygulanabilirliği sağlık sektöründe kurulduğundan, daha fazla cihaza yönelik geliştirme ve araştırmaya ihtiyaç vardır. Ancak, araçların operatörlerinin daha fazla olumsuz etki yaratmamalarını sağlamak için ekstra önlemler almaları esastır.

Yapay zekanın uygulanması, daha önce sağlık sektöründe önümüzdeki yıllarda kritik bir gelişme olarak tanımlanıyordu. Bu nedenle, daha fazla araştırma ve geliştirme ile, kaliteli hizmet sunumunu sağlamak için uygulamalarını stabilize etmek kolay olacaktır.

Bu konuda herhangi bir fikriniz var mı? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin veya tartışmayı Twitter veya Facebook'a taşıyın.

Editörün Önerileri:

• Sağlık hizmetlerinde yapay zeka: Dağıtıma hazır mı?
• Artık Apple Health senkronizasyonu aracılığıyla iOS cihazınızda Google Fit'i kullanabilirsiniz
• Bunlar, sağlık uygulaması sektörü için 2019'da gerçekleşen en büyük şeylerden birkaçı
• Samsung'un yeni Sağlık Belirti Denetleyicisini kullanarak belirtilerinizi nasıl kontrol edebilirsiniz?