Genel bakış

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka nedir?

Son birkaç yıldır yaygın veri patlaması, yapay zekaya sahip araçlar geliştirmek için bir atılıma yol açıyor; böylece şirketler, sorun çözme ve bilinçli karar alma konularında yardımcı olması amacıyla verilerinin daha fazlasını kullanabiliyor ve anlamlı içgörüler elde edebiliyorlar.

Sağlık kuruluşlarının topladığı ve muhafaza ettiği büyük miktarlardaki tıbbi veri ve diğer bilgi türleri nedeniyle sağlık hizmetleri, yapay zeka ve makine öğreniminden çok büyük ölçüde yararlanabilir. Makine öğrenimi, sorun çözme ve tedavi ya da iş süreçlerinin gelişimi için hangi tıbbi verilerin en anlamlı olduğunu belirlemek amacıyla kuruluşların sahip olabilecekleri geniş veri kitaplıklarını düzenlemelerine yardımcı olabilir. Daha derin bir içgörü düzeyi ile daha iyi kararlar verebilirler ya da rekabet üstünlüğüne dair yeni fikirleri ve kaynakları keşfedebilirler.

Pratik kullanım

Yapay zeka, sağlık hizmetlerinde nasıl uygulanabilir?

Yapay zeka ve analitik

Sağlık verilerinin işlenmesi arttıkça, büyük veri kümelerinden yararlı bilgi edinme potansiyeli de artar. Yapay zekanın sağlık hizmetlerini nasıl dönüştürebileceğini anlamak amacıyla, sağlık için oluşturulan analitik ve yapay zeka araçlarının yeteneklerini keşfedelim.

Analitik ile eğilimleri ortaya çıkarma

Analitikte veriler, bir olaydan sonra ve eğilimlere dayalı olarak öngörüler yapıldıktan sonra incelenir. Örneğin hekimler, yaş ya da tıbbi geçmiş gibi faktörlerin belli hastalar için sepsis enfeksiyonlarını daha tehlikeli hale getirebileceğini ve bu verileri, tedaviyi bilinçlendirme konusunda kullanabileceklerini biliyorlar.

Yapay zeka analitiği nasıl genişletiyor

Makine öğrenimi ve yapay zeka, analitiği sürekli öğrenme ve analizler ile genişletebilir. Örneğin; bir yapay zeka programı, bir sepsis enfeksiyonunda hangi hastaların en çok risk altında olduğunu tahmin etmek için elektronik sağlık kayıtlarından çok büyük miktarlardaki kişisel olmayan verileri kullanabilir.

Sağlık hizmetleri neden avantaj sağlayabilir

Sağlık hizmeti kuruluşları, insanların kendi başlarına analiz etmeleri mümkün olmayacak kadar çok veriye sahipler. Yapay zeka ve analitik araçları ile derin, sürekli analizler hizmetlerin geliştirilmesine ve araştırmaların ileriye doğru taşınmasına yardımcı olacak, insanların gözden kaçırdığı kalıpları bulabilir.

Sağlık kuruluşlarının yapay zeka ve analitiği nasıl uyguladığıyla ilgili daha fazla bilgi edinin

Sorunların tanınması

Yapay zekaya yolculuk

Sağlık hizmeti kuruluşları sürekli olarak nasıl yenilik getirebileceklerini ve sektördeki değişikliklere nasıl ayak uydurabileceklerini araştırıyor. Yapay zeka, sağlık hizmetleri için birçok eşsiz fırsat sunuyor, ancak yapay zeka araçlarını benimseme yolculuğuna çıkmadan önce kuruluşların verilerini güvenceye almak ve entegre etmek için adım atmaları gerekiyor.

Hasta sonuçlarına odaklanmanın artması ile, sistem genelinde veri alışverişi için daha fazla teşvik sunuluyor. Ancak yine de sağlık sistemleri genelinde, kesintisiz iletişim ve işbirliği yolunda hala önemli zorluklar bulunuyor. En göz korkutucu zorluk ise birlikte çalışabilirlik, veya elektronik sağlık kayıtlarının (EHR'ler) ve diğer sağlık verileri yönetimi sistemlerinin bilgileri kesintisiz bir şekilde değiş tokuş etme yeteneği.

Tek bir gerçeklik kaynağı olduğu ve klinisyenler ve tedavi ekiplerinin bilgiye hızlı ve güvenli bir şekilde erişimi sağlandığı anda kuruluşlar, verilerden daha derin içgörüler toplayabilen yapay zeka araçlarını benimsemeye hazır olabilirler.

Ancak, yapay zeka araçlarını uygulamadan önce kuruluşlar birçok faktörü incelemelidir. Örneğin, kuruluşların güvenilir teknolojiyi aramaları ve bunu çalıştırmak için nitelikli iş gücü sağlamaya hazırlıklı olmaları gerekir. Diğer hususlar arasında düzenleyici onay, yeni süreçler ve programlar için kullanıcı satın alımı temini ve çözümün var olan araçlarla nasıl entegre edileceğinin belirlenmesi yer alır.

Neredeyse her zaman, daha yeni teknolojilerin benimsenmesiyle ilgili zorluklar olacaktır, ancak tedavive iş süreçlerini geliştirecek içgörülerin ortaya çıkarılmasıyla ilgili potansiyel faydalar, kuruluşlar gelişmek ve rekabet etmek için yeni yollar aradıklarında ciddi bir şekilde dikkate alınmalıdır.

 

Yapay zeka yolculuğuna başlayın

Yapay zekayı hayata geçirmek için izlenecek adımlar

İnovasyon kültürü oluşturun

Zorlukların üstesinden gelme ve bir kuruluşun misyonunu geliştirmeye yönelik yeni yaklaşımları ödüllendiren yaratıcı bir ortamı teşvik edin.

Engelleri kaldırın

Uyumluluğu ve güvenliği geliştirirken, işbirliğini önleyen engelleri belirleyin ve ortadan kaldırın.

Sergileme sorumluluğu

Katılımı teşvik etmek amacıyla yenilikçi projelerin ve sergileme başarılarının ve başarısızlıklarının; klinik kalitesi, tüketici deneyimi ve yatırım getirisi gibi etkilerini ölçün.

İleriye dönük yaklaşım

Tedaviyi destekleme

Yapay zeka destekli araçlar, modern klinik tedavisinden üretilen karmaşık veriler içinde gezinmeye uygundur. Yapay zeka çözümleri; hekimler tarafından girilen tıbbi notlar, tıbbi görüntüler, sensörlerden elde edilen sürekli izleme verileri ve daha fazlası dahil olmak üzere uzmanların birden çok kaynaktan içgörülere çok daha hızlı bir şekilde erişmelerini sağlayabilir ve daha bilinçli, hasta tedavisi kararları alınması için yapay zeka tarafından oluşturulan bulguları uygulayabilir.

Yapay zeka araçlarının bir alt kümesini oluşturduğu makine öğrenimi çözümleri, çok sayıda hasta ve kuruluş için sağlıkta izlenen yolun kalıplarını da öğrenebilir. Bu, liderlerin gelecekteki gereksinimleri öngörmelerine ve hazırlanmak için gereken adımları atmalarına yardımcı olabilir. Sağlık kuruluşları, belirli sağlık durumlarının görülme eğilimleri hakkında bilgi sahibi olmak ve topluluklarının ihtiyaçlarını verimli bir şekilde karşılamak için çaba gösterdiklerinden, bu durum özellikle önemlidir.

Araştırmayı ilerletme

Tedavi araştırmalarına yaklaşımları geliştirme

Yapay zeka, işlenmemiş verilerdeki anlamlı ilişkileri belirleyebilir ve ilgili bilgileri herhangi bir dikkat kaybı olmadan çıkartabilir. Yapay zeka sayesinde araştırmacılar, insanların kendi başlarına çözemeyeceği kadar zor olabilecek –ya da belki de imkansız olabilecek– karmaşık sorunları ele alabilirler.

Yapay zekanın yaşam bilimlerindeki araştırmacıları destekleyebileceği önemli bir yol ise veri organizasyonu, yer seçimi, iyileştirme ve hasta izleme dahil olmak üzere klinik gelişim yolculuğunu hızlandırmaktan geçer. Örneğin; yapay zeka teknolojileri, protokol geliştirme konusunda işbirliği katılımcılarının, sürecin erken safhalarında çalışmalarıyla son derece ilişkili olan gerçek hasta verilerinden edinilen içgörüleri tespit etmelerine yardımcı olabilir. Bu şekilde protokoller, klinik deneyde ilerleme kaydedilmeden önce hasta uygunluğuna dair daha iyi yaklaşımları potansiyel olarak bünyesinde barındırabilir. Bu gelişmiş yetenek, araştırmacılar ve aynı zamanda tedaviye ihtiyaç duyan hastalar için faydalıdır.