مقدمة

لماذا تستخدم الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية؟

تعمل حلول الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي على تحويل طريقة تقديم خدمات الرعاية الصحية. تراكمت لدى المؤسسات الصحية مجموعات ضخمة من البيانات في شكل سجلات وصور تتعلق بالصحة، وبيانات تتعلق بالسكان، وبيانات المطالبات، وبيانات تتعلق بالتجارب السريرية. تعد تقنيات الذكاء الاصطناعي مناسبة تماما لتحليل هذه البيانات وكشف النماذج والرؤى التي لم يتمكن البشر من العثور عليها بأنفسهم. مع التعلم العميق من الذكاء الاصطناعي، تستطيع مؤسسات الرعاية الصحية استخدام الطرق (الخوارزميات) لمساعدتها في اتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بالأعمال والطب وتحسين جودة ما تقدمه من تجارب.

مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

تقديم تجارب تتمحور حول المستخدم

باستخدام مجموعات البيانات الضخمة والتعلم الآلي، يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية أن تجد رؤى أكثر دقة بشكل أسرع من خلال الذكاء الاصطناعي، مما يتيح تحسين الرضا على المستويين الداخلي ومع من تقوم بخدمتهم.

تحسين الكفاءة في العمليات

من خلال فحص نماذج البيانات، تستطيع تقنيات الذكاء الاصطناعي أن تساعد مؤسسات الرعاية الصحية في الاستفادة القصوى من بياناتها وأصولها ومواردها، مما يحقق زيادة الكفاءة وتحسين أداء مسارات العمل الطبية والتشغيلية، وتحسين العمليات، وتحسين العمليات المالية.

توصيل البيانات المتفرقة في مجال الرعاية الصحية

عادة ما تكون بيانات الرعاية الصحية مجزأة وبتنسيقات مختلفة. من خلال استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للمؤسسات الربط بين البيانات المتباينة للحصول على صورة موحدة بشكل أكبر عن ما وراء البيانات من أشخاص.

حالات الاستخدام

حالة استخدام للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية: معالجة اللغات الطبيعية

عندما يقوم الخبراء المتخصصين بالمساعدة في تدريب طرق (خوارزميات) الذكاء الاصطناعي لاكتشاف وتصنيف نماذج معينة من البيانات التي تعكس كيفية استخدام اللغة فعليا في الجزء الخاص بهم من القطاع الصحي، فإن معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تسمح للطريقة (الخوارزمية) بعزل البيانات ذات المعنى. يساعد ذلك صناع القرار في العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها لاتخاذ قرارات مستنيرة فيما يتعلق بالأعمال أو تقديم خدمات الرعاية بسرعة.

القائمين بالدفع مقابل خدمات الرعاية الصحية

بالنسبة للقائمين بالدفع مقابل خدمات الرعاية الصحية، قد تتمثل إمكانيات NLP هذه في شكل أداة برمجية افتراضية باستخدام الذكاء الاصطناعي الحواري للمساعدة في ربط أعضاء الخطة الصحية بإجابات شخصية على نطاق واسع.

موظفو الحكومة لتقديم الخدمات الصحية والإنسانية

بالنسبة لموظفي الحكومة الذين يقدمون الخدمات الصحية والإنسانية، يستطيع عامل الحالة استخدام حلول الذكاء الاصطناعي لسرعة استخراج الملاحظات على الحالة فيما يتعلق بالمفاهيم والاعتبارات الرئيسية لدعم رعاية الأفراد.

مديرو العمليات والبيانات السريرية

يستطيع مديرو العمليات والبيانات السريرية، الذين يقومون بالتجارب السريرية، استخدام وظيفة الذكاء الاصطناعي لتسريع عمليات البحث والتحقق من صلاحية الترميز الطبي، الأمر الذي من شأنه أن يساعد في خفض زمن دورة البدء والتعديل والإدارة للدراسات السريرية.

تعرف على كيفية عمل الترميز الطبي مع الذكاء الاصطناعي (فيديو، 00:48)

شكل مكعب متساوي الأضلاع بظلال أرجوانية

الذكاء الاصطناعي لدافعي الرعاية الصحية

أجب عن الأسئلة على نطاق واسع للأعضاء ومقدمي الخدمات ووكلاء مراكز الاتصال.

امرأة تنظر إلى الكاميرا

Sonoma County و IBM يعملون معا لتغيير الحياة

اكتشف كيف ساعد الذكاء الاصطناعي إحدى مقاطعات كاليفورنيا في خدمة مواطنيها

دعم اتخاذ القرار الاكلينيكي

كيف يقوم الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية بتسريع القرارات الطبية

في وجود كميات هائلة من البيانات الصحية والمسؤوليات المتزايدة، يجد الأطباء صعوبة في العثور على الوقت لمواكبة أحدث الأدلة الطبية والاستمرار في تقديم الرعاية التي تركز على المريض. ومن خلال تطبيق تقنيات التعلم الآلي على أحدث البيانات الطبية الأحيائية والسجلات الصحية الإلكترونية، يمكن للمختصين العاملين في مجال الرعاية الصحية أن يستخرجوا بسرعة معلومات دقيقة مناسبة تقوم على أساس الأدلة، وهي المعلومات التي نظمها العاملون المختصون في المجال الطبي. تتميز بعض أدوات دعم القرارات الطبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بإمكانية معالجة اللغات الطبيعية وتقديم التدريب القائم على النطاق - مما يسمح للمستخدمين بكتابة الأسئلة كما لو كانوا يطرحون الأسئلة على زميل في المجال الطبي في حديث يومي معتاد ويتلقون إجابات سريعة يمكن الاعتماد عليها.

التصوير التشخيصي الطبي

كيف يدعم الذكاء الاصطناعي التصوير الطبي في مجال الرعاية الطبية

باستكمال المسح الضوئي كثيف العمالة للصور وتحديد الأولويات بين الحالات، فإن حلول الذكاء الاصطناعي التي تستخدم في التصوير الطبي تُمكِن أطباء القلب وأطباء الأشعة من خلال إظهار الرؤى ذات الصلة التي يمكن أن تساعدهم في تحديد الحالات الحرجة أولا، وإجراء تشخيص أكثر دقة، وربما تجنب الأخطاء، مع الاستفادة من اتساع وتعقيد السجلات الصحية الإلكترونية. يمكن أن ينتج عن الدراسة الطبية العادية مجموعات كبيرة من البيانات التي تحتوي على آلاف من الصور، مما يؤدي إلى وجود كميات هائلة من البيانات التي تحتاج إلى المراجعة. باستخدام طرق (خوارزميات) الذكاء الاصطناعي، يمكن تحليل الدراسات الواردة من أطراف قطاع الرعاية الصحية للكشف عن النماذج والعلاقات الخفية، والتي يمكن أن تساعد مختصي التصوير في العثور على المعلومات الهامة بسرعة.

العدالة الصحية

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية أن يدعم العدالة الصحية

يقع على عاتق قطاع تكنولوجيا المعلومات للرعاية الصحية مسؤولية تكوين الأنظمة التي تضمن الإنصاف والمساواة في علم البيانات والدراسات الطبية، مما يؤدي إلى تحقيق نتائج صحية مثلى للجميع. يمكن تدريب طرق (خوارزميات) الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للمساعدة في خفض الميل أو إزالته عن طريق تعزيز تنوع البيانات وشفافيتها للمساعدة في معالجة أوجه عدم المساواة في مجال الصحة. فعلى سبيل المثال، يمكن أن يساعد الحد من الميل في بحوث الرعاية الصحية على مكافحة أوجه التفاوت في النتائج الصحية وذلك بناء على نوع الجنس أو العرق أو الأصل أو مستوى الدخل.

تبني الذكاء الاصطناعي

تحديات تبني الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية

هناك تحديات تعيق تبني الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، بما في ذلك الحاجة إلى تلبية المتطلبات التنظيمية والتغلب على المشاكل المتعلقة بالثقة بنتائج التعلم الآلي. على الرغم من هذه التحديات، فإن جلب الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى قطاع الرعاية الصحية قد جلب منافع عديدة لمؤسسات الرعاية الصحية ومن يقومون على خدمتهم على حد سواء. يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسين العمليات عن طريق تبسيط إجراءات مسارات العمل والمساعدة في القيام بالمهام المعتادة، وكذلك عن طريق مساعدة المستخدمين في إيجاد حلول سريعة لأسئلتهم الملحة، مما يؤدي إلى تجارب أفضل للمرضى والأعضاء والمواطنين والمستهلكين.

دراسات الحالة

رؤى أعمق من خلال الذكاء الاصطناعي

تبنت Hardin Memorial Health حلا من حلول الذكاء الاصطناعي لمساعدة أخصائيي الأشعة على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر استنارة بشأن الرعاية وزيادة استثماراتهم في EHR إلى أقصى حد ممكن.

تحسين الكفاءة والرعاية من خلال الذكاء الاصطناعي

دأبت TidalHealth Peninsula Regional على تحسين الكفاءة والرعاية والتبني الكلي لدعم اتخاذ القرارات الطبية من خلال دمج عمليات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في EHR لديها.

التكامل المفيد

عملت مقاطعة سونوما مع IBM لإيجاد طرق لتلبية احتياجات أكثر الأفراد والأسر ضعفا من خلال تنسيق أفضل للعاملين في الحالات والمستشارين.

المصادر

الذكاء الاصطناعي يدفع الكفاءة التشغيلية

اقرأ كيف تساعد حلول الذكاء الاصطناعي المختصين بالمجال الطبي في حل مشاكل الرعاية الصحية.

الذكاء الاصطناعي يدعم رعاية المرضى

بدءا من التشخيص إلى العلاج، تساعد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الأطباء في اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة من خلال البيانات.

تحول Pharma إلى بيانات واسعة وذكاء اصطناعي

اكتشف كيف يمكن لشركات علوم الحياة أن تتوسع في نطاق استخدامها للذكاء الاصطناعي من أجل توظيف أنواع بيانات أكثر تنوعا والاستفادة من البيانات الواسعة.

تكنولوجيا الرعاية الصحية

اكتشف كيف تحقق تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي و blockchain والبيئة السحابية تغير في طريقة تقديم الرعاية الصحية.

امكانية التفاعل في مجال الرعاية الصحية

حلول إمكانية التفاعل لقطاع الرعاية الصحية تسمح للمؤسسات بإدارة البيانات الصحية الحيوية ومشاهدتها وتحليلها ومشاركتها.

دعم القرار الطبي والذكاء الاصطناعي

اقرأ نتائج دراستين تظهران كيف أن عملية دعم القرار الطبي المدعومة بالذكاء الاصطناعي تساعد في تحقيق الفائدة لتجارب الرعاية.

الحلول

دعم اتخاذ القرار الاكلينيكي

استكشاف الحلول التي يمكن أن تساعد مقدمي خدمات الرعاية الصحية في مواكبة أحدث المعارف الطبية وتقديم رعاية شخصية وقائمة على الأدلة بكفاءة.

تكنولوجيا علوم الحياة

التغلب على تحديات العلاج الجديدة بجعل التجارب أكثر كفاءة، من خلال استخدام مجموعات بيانات أفضل وإظهار القيمة القائمة على الأدلة.

إدارة استحقاقات أصحاب العمل

استخدام الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات أفضل عند وضع خطط الاستحقاقات الخاصة بالتوظيف يؤدي إلى أشخاص أكثر صحة وإنتاجية.

التصوير المؤسسي

تحويل حلول الصور من خلال الذكاء الاصطناعي يتيح لك إمكانية إدارة المزيد من الصور، والتعاون بطريقة أكثر كفاءة، ونشر تطبيقات التصوير المناسبة.

حلول القائمين بالدفع

يحتاج القائمون بالدفع للرعاية الصحية إلى استراتيجية للبيانات والتحليلات لدفع المنافسة ولبناء العروض ولإشراك العملاء.

DynaMed and Micromedex with Watson

المحتويات القائمة على الأدلة فيما يتعلق بالأدوية والأمراض، وعمليات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، والأدوات القائمة على البيئة السحابية - مع الراحة المتوفرة في مجموعة الحلول الواحدة لنقطة الرعاية.

إدارة صحة السكان

اطلاق العنان لقوة بياناتك للمساعدة في تحسين الجودة والسلامة وادارة صحة السكان.