เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบสำหรับกรณีการใช้งาน AI ที่พบบ่อยที่สุดในการดูแลสุขภาพ

การพัฒนาและการรักษายา

ตัวอย่างล่าสุดของการพัฒนายาผ่านโมดูล AI คือการกำหนดวัคซีนสำหรับ Covid-19 ภายในเวลาไม่กี่เดือนของการระบาด นักวิจัยและผู้ให้บริการด้านสุขภาพสามารถถอดรหัสรหัสสำหรับวัคซีนโควิด-19 ได้ สาเหตุหลักมาจากอัลกอริธึม AI และแมชชีนเลิร์นนิง และความสามารถในการจำลองปฏิกิริยาระหว่างยาและเคมี เรียนรู้จากวารสารด้านการดูแลสุขภาพมากมาย เอกสารเผยแพร่ เอกสารการวิจัย บทความวิชาการ และอื่นๆ สำหรับการค้นคว้ายา

ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยมีมาก่อนในเรดาร์ของมนุษย์ (เมื่อพิจารณาจากปริมาณของชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการค้นคว้ายาและการทดลองทางคลินิก) สามารถจับคู่และวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายด้วยโมดูล AI เพื่อการอนุมานและผลลัพธ์ในทันที ซึ่งจะช่วยให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถติดตามการทดลองได้อย่างรวดเร็ว ดำเนินการทดสอบที่เข้มงวด และส่งต่อสิ่งที่ค้นพบเพื่อขออนุมัติที่เหมาะสม

นอกเหนือจากการค้นพบยาแล้ว โมดูล AI ยังช่วยให้แพทย์แนะนำยาเฉพาะบุคคลซึ่งจะส่งผลต่อปริมาณและระยะเวลาของยาตามเงื่อนไขพื้นฐาน การตอบสนองทางชีวภาพ และอื่นๆ

สำหรับผู้ป่วยที่ทุกข์ทรมานจากโรคภูมิต้านตนเอง ความกังวลเกี่ยวกับระบบประสาท และโรคเรื้อรัง จะมีการสั่งยาหลายชนิด นี่อาจหมายถึงปฏิกิริยาระหว่างยา ผู้ให้บริการด้านการแพทย์สามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับการสั่งจ่ายยาด้วยคำแนะนำเกี่ยวกับยาเฉพาะบุคคล

เพื่อให้สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้น ผู้ทำหมายเหตุประกอบจะทำงานกับการแท็กข้อมูล NLP, ข้อมูลจากรังสีวิทยาข้อมูล, ภาพดิจิทัล, EHR, ข้อมูลการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนจากบริษัทประกันภัย, ข้อมูลที่รวบรวมและรวบรวมโดยอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้ และอื่นๆ

การตรวจสอบและดูแลผู้ป่วย

ถนนที่สำคัญในการฟื้นฟูเริ่มขึ้นหลังจากการผ่าตัดหรือการวินิจฉัยเท่านั้น อยู่ที่ผู้ป่วยที่จะเป็นเจ้าของการฟื้นตัวของสุขภาพและความเป็นอยู่ที่ดีโดยรวม ต้องขอบคุณโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งนี้จึงค่อยๆ ราบรื่นขึ้น

ผู้ป่วยที่ได้รับการบำบัดรักษาโรคมะเร็งหรือผู้ที่มีปัญหาสุขภาพจิตมีมากขึ้นเรื่อย ๆ บอทสนทนา มีประโยชน์. ตั้งแต่คำถามหลังการปลดประจำการไปจนถึงการช่วยผู้ป่วยนำทางผ่านอารมณ์ที่แตกสลาย แชทบอทมาถึงในฐานะเพื่อนและผู้ช่วยที่ดีที่สุด องค์กร AI ชื่อ Northwell Health ยังได้แบ่งปันรายงานที่พบว่าผู้ป่วยเกือบ 96% ของตนแสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยที่เหมาะสมกับแชทบอทดังกล่าว

เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบในการแท็กข้อมูลข้อความและเสียงจากบันทึกด้านสุขภาพ ข้อมูลจากการทดลองทางคลินิก การสนทนา และการวิเคราะห์เจตนา การสร้างภาพดิจิทัลและเอกสาร และอื่นๆ

ห่อขึ้น

กรณีการใช้งานเช่นนี้กำลังกำหนดมาตรฐานการเปรียบเทียบสำหรับการฝึกอบรม AI และวิธีการใส่คำอธิบายประกอบ สิ่งเหล่านี้ยังทำหน้าที่เป็นแผนที่ถนนสำหรับความท้าทายในการใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลที่ไม่ซ้ำกันทั้งหมดที่เกิดขึ้นในอนาคตอันเนื่องมาจากการเริ่มต้นของกรณีการใช้งานและโซลูชันที่ใหม่กว่า

อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ควรหยุดคุณจากการเสี่ยงในการพัฒนา AI สำหรับการดูแลสุขภาพ หากคุณเพิ่งเริ่มต้นและกำลังมองหาที่เพียงพอและมีคุณภาพ ข้อมูลการฝึกอบรม AI, ติดต่อเราวันนี้. เราคาดหวังความท้าทายใหม่ๆ และก้าวล้ำหน้าอยู่เสมอ