Revolutionerende sundhedspleje: Hvordan kunstig intelligens gør en forskel og hjælper sektoren
Kunstig intelligens til undsætning: Håndtering af dataoverbelastningen i sundhedsvæsenet og få mening med sundhedsdata | Artikel
"AI in Healthcare: Et holistisk overblik over medicinske data for forbedret patientsundhed"
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 kan sundhedsudbydere nu indsamle og gemme enorme mængder patientdata, men udfordringen ligger i at skabe mening med 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. Imidlertid løser AI 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 AI bruges i sundhedsvæsenet til at tackle dataoverbelastning og give mening med sundhedsdata.
Fortolke en stor mængde data med AI; du vil blive overrasket over, hvad du finder ud af.
AI i sundhedsvæsenet giver et holistisk overblik over medicinske data, hvilket 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. AI kan også hjælpe sundhedsudbydere med at identificere patienter med en højere risiko for visse sundhedstilstande, 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-værktøjer til at udtrække data fra overholdelse af sundhedsdokumenter'
'AI og ML kan give medicinsk personale datadrevet klinisk beslutningsstøtte (CDS).'
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.
Her er nogle interessante fakta og statistikker om kunstig intelligens og sundhedspleje!
- Ifølge en Accenture-rapport har AI 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 kunne 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 PwC-undersøgelse viste, at 64 % af forbrugerne er villige til at bruge AI-drevne virtuelle sundhedsassistenter til at planlægge aftaler og administrere deres sundhedsjournaler.
- Ifølge ResearchAndMarkets.com forventes det globale AI-marked inden for sundhedspleje at nå $22.8 milliarder i 2025, og vokse med en CAGR på 42.2% fra 2020 til 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 Journal of Medical Internet Research-undersøgelse kan AI-drevne chatbots hjælpe med at forbedre patientengagement 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 forstår og identificerer AI og ML 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, samtidig med at den overholder den generelle databeskyttelsesforordning (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 udviklere kan integreres i eksisterende workflow-systemer og applikationer.
Hvordan kan vi hjælpe dig med at bruge kunstig intelligens i sundhedssektoren?
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 lægenotater, rapporter om kliniske forsøg og patientjournaler. Manuel udtrækning af data er dog en tidskrævende proces, 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.'
AI-drevet udvinding fra elektroniske sundhedsjournaler (EPJ)
Funktionalitet
Innovative elementer, der forbedrer datasættene til nye niveauer. Uddrag information fra ustruktureret medicinsk tekst nøjagtigt og hurtigt.
Medicinske rapporter
I dag er meget af sundhedsdata fri for medicinsk tekst, såsom 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 ikke tager 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 i ustruktureret tekst for at gøre indeksering og søgning lettere. Efterfølgende et indblik i patientens kliniske historie.
Hvordan kan AI integreres og samarbejdes 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
Det kan være tidskrævende og kedeligt at finde den korrekte diagnose i patientnotaterne, der skal kortlægges til den gyldige kode i International Classification of Diseases (ICD) for et hospital eller en klinik. Derudover er det særligt udfordrende at udtrække diagnoser, der kan repræsenteres på forskellige måder. For eksempel kaldes "atrieflimren" nogle gange "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 det kliniske personale og forbedrer effektiviteten.
Intelligent søgning
Med petabytes af ustrukturerede data, der produceres i hospitalssystemer hver dag, er vores mål at konvertere denne information til værdifuld indsigt, som effektivt kan tilgås og forstås. Vi omfavner AI og ML for at forstå og levere funktionaliteten til at hjælpe vores kunder ved hurtigt at udtrække og konstruere information fra medicinske dokumenter for at opbygge et omfattende, longitudinelt 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 bygge applikationer til brugssager 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 Petabytes af ustrukturerede medicinske data."
Brug vores gratis AI (ROI)-beregner til at finde ud af, hvor mange dokumenter du kan behandle med AI, og hvilke fordele du kan opnå
Enkle inputinstruktioner:
Indtast nogle oplysninger om dine aktuelle dokumentbehandlingsbehov; du behøver ikke at være præcis – du kan tjekke forskellige scenarier så ofte du vil. Juster automatiseringsfaktoren for at estimere, hvor meget dokumentbehandling du forventer at automatisere uden menneskelig indgriben.
ROI-regnemaskine
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
Hvordan kommer man i gang med at udnytte AI?
Ny innovativ AI-teknologi kan være overvældende - vi kan hjælpe dig her! Ved at bruge vores AI-løsninger til at udtrække, forstå, analysere, gennemgå, sammenligne, forklare og fortolke information fra de mest komplekse, langvarige dokumenter, kan vi tage dig på en ny vej, guide dig, vise dig, hvordan det gøres, og støtte dig hele vejen.
Start din GRATIS prøveperiode! Intet kreditkort påkrævet, fuld adgang til vores cloud-software, annuller til enhver tid.
Vi tilbyder skræddersyede AI-løsninger'Sammenligning af flere dokumenter' og 'Vis højdepunkter'
Planlæg en GRATIS demo!
Nu ved du, hvordan det gøres, start!
v500 systemer | AI for Minds | YouTube-kanal
'AI Show Highlights' | 'AI Document Comparison'
Lad os håndtere dine komplekse dokumentanmeldelser
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
Stefan Czarnecki
Blogindlægget, der oprindeligt blev skrevet på engelsk, gennemgik en magisk metamorfose til arabisk, kinesisk, dansk, hollandsk, finsk, fransk, tysk, hindi, ungarsk, italiensk, japansk, polsk, portugisisk, spansk, svensk og tyrkisk sprog. Hvis noget subtilt indhold mistede sin gnist, lad os kalde den originale engelske gnist tilbage.