Kunstig intelligens til undsætning: Håndtering af dataoverbelastningen i sundhedsvæsenet og få mening med sundhedsdata

"AI in Healthcare: Et holistisk overblik over medicinske data for forbedret patientsundhed"

Introduktion

Kunstig intelligens (AI) revolutionerer sundhedsindustrien ved at håndtere den overvældende mængde data og give mening ud af det. Med de hurtige fremskridt inden for teknologi er sundhedsudbydere nu i stand til at indsamle og gemme enorme mængder patientdata, men udfordringen ligger i at give mening ud af det hele. Fra elektroniske sundhedsjournaler til medicinsk billeddannelse kan den store mængde data gøre det vanskeligt for læger og medicinsk personale at identificere tendenser, stille præcise diagnoser og yde optimal pleje. AI giver dog en løsning på dette problem ved at give et holistisk overblik over medicinske data og identificere mønstre, som ellers ville være gået ubemærket hen. Som et resultat heraf er sundhedsudbydere bedre rustet til at spore patientens helbred og træffe informerede beslutninger, der fører til forbedrede patientresultater. Denne introduktion vil undersøge, hvordan kunstig intelligens bliver brugt i sundhedsvæsenet til at tackle dataoverbelastning og give mening med sundhedsdata.

Hovedhistorie

AI i sundhedsvæsenet giver et holistisk overblik over medicinske data, som gør det muligt for sundhedsudbydere at spore patientens helbred i små trin. Med evnen til at analysere store mængder data i realtid, kan AI identificere mønstre og tendenser, som ellers ville være gået ubemærket hen. Dette giver sundhedsudbydere mulighed for at træffe informerede beslutninger, der fører til forbedrede patientresultater.

En af de vigtigste fordele ved at bruge AI i sundhedsvæsenet er, at den kan spore patientens helbred over tid, selv i små trin. Ved at analysere data såsom elektroniske sundhedsjournaler, laboratorieresultater og medicinsk billeddannelse kan AI registrere ændringer i en patients helbred, som måske ikke er synlige for det menneskelige øje. Dette er især vigtigt for tilstande, der udvikler sig langsomt, såsom kroniske sygdomme. Ved at spore patientens helbred over tid kan kunstig intelligens hjælpe sundhedsudbydere med at opdage tidlige advarselstegn på et fald i helbredet og træffe foranstaltninger for at forhindre, at det bliver værre.

Desuden kan AI også bruges til at forudsige patientresultater. Ved at analysere historiske data kan AI identificere mønstre, der er indikative for et bestemt resultat, såsom en vellykket bedring eller et tilbagefald. Dette giver sundhedsudbydere mulighed for at forudse potentielle problemer og tage skridt til at forhindre dem. Derudover kan kunstig intelligens også hjælpe sundhedsudbydere med at identificere patienter, der har en højere risiko for visse helbredstilstande, såsom hjertesygdomme eller diabetes, og tage forebyggende foranstaltninger for at reducere deres risiko.

Generelt giver AI i sundhedsvæsenet et holistisk overblik over medicinske data og giver sundhedsudbydere mulighed for at spore patientens helbred i små trin. Ved at identificere mønstre og tendenser, der ellers ville være gået ubemærket hen, hjælper AI sundhedsudbydere med at træffe informerede beslutninger, der fører til forbedrede patientresultater. Ved at bruge kunstig intelligens kan sundhedsudbydere yde mere effektiv pleje og forbedre patientresultaterne i det lange løb.

AI og ML har potentialet til at levere datadrevet klinisk beslutningsstøtte (CDS) til medicinsk personale.

AI in Healthcare er et fremherskende udtryk, der bruges til at beskrive brugen af ​​Machine Learning-algoritmer og software, eller kunstig intelligens, til at simulere menneskelig opfattelse i analyse, præsentation og forståelse af komplekse medicinske og sundhedsmæssige data.

Nogle interessante fakta og statistikker om kunstig intelligens og sundhedspleje!

• Ifølge en rapport fra Accenture har kunstig intelligens potentialet til at skabe 150 milliarder dollars i årlige besparelser for sundhedsøkonomien i 2026.
• En undersøgelse foretaget af Deloitte viste, at 72 % af sundhedsorganisationer investerer i kunstig intelligens og maskinlæring.
• En undersøgelse offentliggjort i Journal of the American Medical Association (JAMA) viste, at AI-assisterede diagnostiske systemer var i stand til at identificere hudkræft med samme nøjagtighed som humane dermatologer.
• Forskning fra Frost & Sullivan viste, at det globale marked for kunstig intelligens i sundhedsvæsenet forventes at vokse fra $2.1 milliarder i 2018 til $36.1 milliarder i 2025.
• En undersøgelse foretaget af PwC viste, at 64 % af forbrugerne er villige til at bruge AI-drevne virtuelle sundhedsassistenter til at planlægge aftaler og administrere deres sundhedsjournaler.
• Forskning fra ResearchAndMarkets.com, Den globale AI på sundhedsmarkedet forventes at nå $22.8 milliarder i 2025 og vokse med en CAGR på 42.2% i prognoseperioden 2020-2025.
• En undersøgelse foretaget af American Medical Association (AMA) viste, at 75% af lægerne mener, at AI vil spille en væsentlig rolle i fremtidens sundhedsvæsen.
• Ifølge en undersøgelse fra Journal of Medical Internet Research kan AI-drevne chatbots hjælpe med at forbedre patientens engagement og overholdelse af behandlingsplaner.
• En undersøgelse fra National Institutes of Health (NIH) viste, at AI har potentialet til at hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af ​​diagnostisk billeddannelse og reducere arbejdsbyrden for radiologer.
• Ifølge en rapport fra World Economic Forum har AI potentialet til at forbedre patientresultater, øge adgangen til pleje og reducere omkostningerne i sundhedssektoren.

Udtræk medicinsk information hurtigt og præcist

Drevet af avancerede maskinlæringsmodeller, AI og ML forstår og identificerer kompleks medicinsk information hurtigt og mere præcist. Systemet kan f.eks. udtrække "methicillin-resistent Staphylococcus aureus" (ofte indtastet som "MRSA"), linke det til "J15.212" ICD-10-CM-koden og give kontekst, såsom om en patient er testet positiv eller negativ, for at gøre det ekstraherede udtryk meningsfuldt.

Beskyt fortrolige patientoplysninger

En række værktøjer til AI og ML giver flere muligheder for at hjælpe sundhedssektoren med at forblive kompatibel og beskytte patientdata. Tjenesten er HIPAA-kvalificeret og kan identificere beskyttede sundhedsoplysninger (PHI), der er lagret i journalsystemer, mens den overholder General Data Protection Regulation (GDPR). Derudover kan vores udviklere implementere databeskyttelse og robuste sikkerhedsløsninger ved at udtrække og derefter identificere relevante patientidentifikatorer som beskrevet i HIPAA's Safe Harbor-metode til afidentifikation.

Lavere omkostninger til behandling af medicinske dokumenter

Tjenesten gør det nemt at automatisere og sænke omkostningerne ved behandling og kodning af ustruktureret medicinsk tekst fra patientjournaler, fakturering og klinisk indeksering. Vores team af vores udviklere kan integreres i eksisterende workflowsystemer og applikationer.

Hvordan kan vi hjælpe dig med at bruge AI i sundhedsvæsenet?

Daglig brug af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet involverer Natural Language Processing (NLP) applikationer, der kan forstå og klassificere klinisk dokumentation. F.eks. Kan NLP -systemer analysere ustrukturerede kliniske notater om patienter, hvilket giver utrolig indsigt i at forstå kvalitet, forbedre metoder og bedre patientresultater.

I dag er meget af sundhedsdata fri for medicinsk tekst som lægeres notater, kliniske forsøgsrapporter og patienters sundhedsjournaler. Men manuelt udtræk af dataene er en tidskrævende proces, og automatiserede, regelbaserede forsøg på at udtrække dataene fanger ikke hele historien, da de ikke tager hensyn til kontekst. På grund af det forbliver data ubrugelige i store analyser, der er nødvendige for at fremme sundheds- og biovidenskabsindustrien, forbedre patientresultater og skabe effektivitet.

Funktionalitet

Innovative elementer, der forbedrer datasættene til nye niveauer

Uddrag information fra ustruktureret medicinsk tekst præcist og hurtigt

Medicinske rapporter

I dag er meget af sundhedsdata fri fra medicinsk tekst som lægenotater, rapporter om kliniske forsøg og patientjournaler. Det er dog tidskrævende at udtrække data manuelt, og automatiserede, regelbaserede forsøg på at udtrække dataene fanger ikke hele historien, da de mangler at tage højde for kontekst. På grund af det forbliver data ubrugelige i store analyser, der er nødvendige for at fremme sundheds- og biovidenskabsindustrien, forbedre patientresultater og skabe effektivitet.

Spor og mål

De rigtige udvælgelseskriterier skal hurtigt opdages for at rekruttere patienter til kliniske forsøg i mange medicinske sektorer. Kunstig intelligens og maskinlæring forstå og identificere kompleks medicinsk information, der findes i ustruktureret tekst, for at gøre indeksering og søgning lettere. Efterfølgende et indblik i patientens kliniske historie.

Hvordan integrerer og samarbejder AI i sundhedsvæsenet?

Kunstig intelligens kan hjælpe med at administrere og analysere data, træffe beslutninger og føre samtaler i sundhedsvæsenet, så det er bestemt. At fjerne byrden af ​​kedelige opgaver og give tid tilbage til medicinsk personale til at ændre klinikernes roller og hverdagspraksis.

Forbedre diagnosen betydeligt

For et hospital eller en klinik kan processen med at finde den korrekte diagnose i patientnotaterne, der skal kortlægges til den gyldige kode i International Classification of Diseases (ICD), være tidskrævende og kedelig. Derudover er det særligt udfordrende at udtrække diagnoser, der kan repræsenteres på forskellige måder. For eksempel er "atrieflimren" undertiden skrevet som "AF". AI og ML kan nøjagtigt identificere forkortelser, stavefejl og stavefejl i den medicinske tekst i vores system. Dette reducerer den tid, en medicinsk koder skal bruge på at analysere ustrukturerede noter, reducerer tidsbyrden for klinisk personale og forbedrer effektiviteten.

Intelligent søgning

Da petabytes med ustrukturerede data produceres i hospitalssystemer hver dag, er vores mål at tage disse oplysninger og konvertere dem til værdifuld indsigt, der effektivt kan tilgås og forstås. Vi omfavner AI og ML for at forstå og levere funktionaliteten til at hjælpe vores klienter ved hurtigt at udtrække og konstruere oplysninger fra medicinske dokumenter for at opbygge et omfattende, langsigtet syn på patienter og muliggøre beslutningsstøtte og befolkningsanalyse.

Forstå medicinsk

Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), API returnerer medicinsk information såsom medicin, medicinsk tilstand, test, behandling og procedurer (TTP), anatomi og Protected Health Information (PHI). Den identificerer også relationer mellem ekstraherede undertyper forbundet med medicin og TTP. Der er også kontekstuel information som entitets "træk" (negation, eller hvis en diagnose er et tegn eller symptom). Tabellen nedenfor viser de udtrukne data med relevante undertyper og enhedstræk.

Application Programming Interface (API) - Connector

Med en simpel API kan vi hurtigt og præcist udtrække information såsom medicinske tilstande, medicin, doseringer, tests, behandlinger og procedurer og beskyttede helbredsoplysninger, mens konteksten af ​​dataene bevares. Vi kan identificere relationerne mellem de udtrukne oplysninger for at hjælpe dig med at opbygge applikationer til use cases som befolkningssundhedsanalyse, styring af kliniske forsøg, lægemiddelovervågning og opsummering.

Medicinsk ontologi vedr

Medical Ontology Linking API'erne identificerer medicinsk information og forbinder den med standard medicinske ontologiers koder og koncepter. For eksempel er medicinske tilstande forbundet med ICD-10-CM-koder (f.eks. "hovedpine" er relateret til "R51"-koden) med InferICD10CM API. I modsætning hertil er medicin knyttet til RxNorm-koder ("Acetaminophine / Codeine" er knyttet til "C2341132" cui). Derudover detekterer Medical Ontology Linking API'erne også kontekstuel information som entitetstræk (f.eks. negation).

Vi kan hjælpe dig med at implementere den nyeste innovative teknologi; Kunstig intelligens og maskinlæring til at forstå, analysere og søge i petabyte med ustrukturerede medicinske data.

Hvorfor skal du betragte os som din partner?

Vi har en dokumenteret track record i at levere komplekse projekter hos FTSE 100 virksomheder.

Vi har fokus på sikkerhed.

Ethvert miljø, vi bygger, har sikkerhed i tankerne, ikke en eftertanke. Vi tager vores kunders data og omdømme meget alvorligt, og al vores infrastruktur er sikret i det mindste til PCI DSS eller højere. IT-sikkerhed er vores prioritet, og udnytte dette med vores viden og erfaring.

Innovative teknologier

Vi investerer i de nyeste, mest innovative teknologier som AI og ML, fordi de tilføjer størst værdi til vores kunder. Vi får enorm tilfredshed, når vi kan hjælpe virksomheder med at bruge it -teknologier mest effektivt i sikre miljøer. Målet er, at vores kunder får ti gange gavn af deres investering.

Vores bedste mennesker fremad

Vi giver eksperter de hårde færdigheder og erfaring, der er nødvendige for at få alle de bevægelige dele af din virksomhed til at flytte. Vores mål har altid været at levere handlingsorienteret intelligens, der gør en reel forskel for vores klients forretning. Det hjælper dem med at vokse!

Klar til at komme i gang?

Kunstig intelligens | Holistisk pleje | Patient Recovery | Sundhedspleje | Dataanalyse | Realtidsanalyse | Kroniske sygdomme | Forudsigelse | Patientresultater | Tidlige advarselsskilte | Forebyggende foranstaltninger | Helbredsforhold | Hjertesygdom | Diabetes | Effektiv pleje | Sundhedsudbydere | Medicinske data | Patientsundhed | Trends | Mønstre | Håndtering af kronisk sygdom | Tidlig diagnose | Patientovervågning | Sky | Service | Udbydere | Skalerbarhed | Fleksibilitet | Cloud-baseret forståelse med AI/ML/NLP

Kontakt os for mere information, implementer kunstig intelligens og maskinlæring, og lær hvordan vores værktøjer kan gøre dine data mere nøjagtige. Vi kan besvare alle dine spørgsmål.

Tjek venligst vores landingsside for det fulde udvalg af tjenester i B2B-modellen – vores søsterportal – AIdot.Cloud | Intelligent søgning løser forretningsproblemer

Intelligent kognitiv søgning – Working AI-produkt, der udnytter AI og NLP til at læse og forstå de mest komplekse juridiske, finansielle og medicinske dokumenter for at finde indsigtsfuld information. Slutbrugeren stiller spørgsmål for at finde svar - som ChatGPT kun for din interne dataorganisation.

Dokumentsammenligning (datagennemgang) – Arbejde AI-produkt. Gør det muligt for jurister at gennemgå tusindvis af kontrakter og juridiske dokumenter ved at sammenligne dem med en masterkopi og besvare stillede advokaters spørgsmål. AI og NLP forstår spørgsmålene, og svarene leveres i en enkelt rapport. Vores dokumentsammenligning eliminerer tidskrævende opgaver.

Planlæg et møde | Kunstig intelligens | Virtuel kaffe

Se vores casestudier og andre stillinger for at finde ud af mere:

Hvad er vigtigt ved læseforståelse, og hvordan kan det hjælpe dig?

Forklarlig AI (XAI); forstå rationalet bag resultaterne af ML

Styrk din virksomhed med Intelligent Automation

Hvordan kan en intelligent dokumentbehandlingsløsning gavne den juridiske sektor?

AWS Kendra, der har en søgemaskine på steroider med unikke muligheder for din organisation

#sundhedspleje #kunstig intelligens #patient #pleje #medicinsk #data

MC