هوش مصنوعی در حال حاضر میتواند به تماسهای اورژانسی گوش بدهد. هوش مصنوعی هم آن را برای بیمارانی که میگویند و هم نحوه بیان آنها را تحلیل و تحلیل میکنند و اطلاعات را با دادههای گذشته مقایسه میکنند. اگر بیماری در مورد درد قفسه سینه تماس میگیرد، الگوهای مشترک صوتی با افراد مبتلا به این بیماری است، هوش مصنوعی میتواند پیش از بدتر شدن وضعیت، مراقبتهای اورژانسی را ارسال کند که خوب است زیرا تنها ۱۰ دقیقه میبرد تا ایست قلبی کشنده. شود.
همه نابرابرها نتیجه سوگیری در کار دهها مراقبتهای بهداشتی را ارائه میکنند اما برخی از آنها در این گروه قرار میگیرند. الگوریتم هایی که تجزیه و تحلیل و تحلیل هوش مصنوعی را هدایت می کنند، می توانند به گونه ای برنامه ریزی شوند که سوگیری فرهنگی ها را که انسان ها نمی توانند آنها را متزلزل کنند، از بین ببرند. این کار می تواند به معنای ارائه اطلاعات دقیق تر، رفتار عادلانه تر و سطح بندی زمینه مراقبت های بهداشتی در نژادها، قومیت ها و جنسیت ها باشد.
انتهای پیام
منبع
تجزیه و تحلیل و تحلیل اقیانوس داده های بیمار
به گزارش ایسنا و به نقل از فست کمپانی، انسان در مقایسه با همتایان دیجیتالی ما، کند و ذهنی است. انسانها فقط میتوانند با مغز انسان محاسبه کنند و نتیجهگیریهایشان را تحت تأثیر قرار دهند. در زمینه پزشکی، وجود سرعت و دقت یا عدم وجود آنها، پیام های مرتبط با مرگ یا زندگی را به همراه دارد.
داروها در سطح مولکولی کار میکنند. مولکهای خارجی مانند “زاناکس”(Xanax) با مولکولهای داخلی مانند نورونها در محل قرارگیری میگیرند تا به یک بیماری یا درمان آن بپردازند.
توسعه دارو با ردیابی سریع
۳. پردازش زبان طبیعی: درک و تفسیر گفتار انسان برای اطلاع از گزینه های درمانی
این کار در حال حاضر سرعت توسعه داروهای فوری را افزایش داده است. از جمله میتوان به پژوهش سال ۲۰۱۵ اشاره کرد که از این روش در توسعه درمانی برای ابولا استفاده کردند.
برای بررسی فناوریهای استفاده از هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، باید به تعریف کوتاهی در مورد هر کدام از آنها بپردازیم.
تحلیل و تحلیل سریعتر و بیطرفانه
ترکیب این سه روش، تاثیرات میکروبی را بر مراقبت های بهداشتی دارد.
بینش دقیقتر برابر با مراقبت است. تجزیه و تحلیل دادههای بیماران با هوش مصنوعی میتواند به پیشبینی و پرتودرمانی بهتر سرطان، بیماری پیشبینی کلیوی و موارد دیگر کمک کند.
۱. ماشینی: پردازش مجموعه داده های بزرگ و استفاده از نتایج برای تصمیم گیری
این مراقبتهای اضطراری نیز به شکل دستگاههای هوشمند مصنوعی هستند. در اوایل سال جاری، یک پهپاد حامل یک الکتروشوک به سوی یک مرد سوئدی فرستاده شد که به این بیماری مبتلا شد. پهپاد پیش از آمبولانس رسید و به پزشکی که کمک کرد تا جان مرد را نجات دهد.
کمک کردن به خدمات پزشکی اورژانسی
۲. ابعاد: شکلی از ماشینی با استفاده از یک شبکه عصبی مصنوعی برای آزمون و خطای بسیار سریع
مغز انسان برای مدیریت محیطی، اجتماعی و زبانی توسعه یافته است که آنها را به خوبی انجام می دهد اما با اطلاعات تقریباً نمی تواند به خوبی عمل کند. بدین ترتیب، به یک کمک کوچک نیاز داریم. پیشرفت تصاعدی هوش مصنوعی، در همه حوزههای مراقبت بهداشتی، از فوریترین مراقبتهای اورژانسی گرفته تا مراقبتهای پیشبینیکننده و درمان بلندمدت تأثیرگذار میباشد.
نکته مثبت این است که انسان ها سیستم های هوش مصنوعی را با تجزیه و تحلیل و تحلیل سریع و عینی آغاز کردند. این کار در هیچ حوزهای به اهمیت دنیای مراقبتهای بهداشتی تأثیرگذار نیست.
همانطور که شرکتها برای استانداردسازی دادههای به دست آمده از منابع مختلف تلاش کردهاند، دهها مراقبتهای بهداشتی را نیز سعی کردهاند تا به یکسان کردن انواع دادههای مختلف بیماران بپردازند. اسناد مربوط به سوابق پزشکی، گزارشهای درمان و حتی دادههای به دست آمده از پوشیدنیهایی مانند «اپل واچ»، به شکلهای مختلف و در مکانهای وجود دارند.
نابرابری در سلامتی، به عنوان نابرابریهای غیرمنصفانه و قابل انجام غیرقابل قبول بودن یا طبیعی بودن، بلکه محصول رفتار انسانی هستند. چند مورد مهم از نابرابری در سلامتی، آسیبهای اجتماعی و اقتصادی هستند که باعث کاهش امید به زندگی میشوند و همچنین، این میزان مرگ و میر در نوزادان سیاهپوست است، بدون دلیل بیولوژیکی بیشتر از نوزادان سفیدپوست است.
انسانها با این اطلاعات خوب کار نمیکنند اما هوش مصنوعی به خوبی عمل میکند. مانند شرکتهایی که فرآیند سهمرحلههای موسوم را به «استخراج، تبدیل، بار» (ETL) برای استخراج از منابع دادهشده و ذخیرهشده در پایگاههای مشترک به کار میگیرند، هوش مصنوعی هم در حال حاضر میتواند برای بسیاری از منابع دادهشده کار کند. انجام دهد.
هوش مصنوعی در دنیای مراقبتهای بهداشتی معجزه میکند و این کار را تنها با رمزگشایی دست پزشکان انجام نمیدهد، بلکه روشهای بهتری برای این کار دارد.
هوش این را دارد که میلیونها قدرت مولکولی را تجزیه و تحلیل کند. سپس، از یافتههای خود برای پیشبینی این موضوع میتوان استفاده کرد که کدام داروها بیشترین پتانسیل را برای درمان بیماریها دارند. پژوهشگران باید مورد توجه قرار گیرند که این کار را به صورت دستی انجام دهند که با بسیار بیشتر همراه است.