Модели искусственного интеллекта помогают врачам принимать решения: данные важны

Модели искусственного интеллекта помогают врачам принимать решения: данные важны

CarPrice

Анализ данных вместе с прогнозированием очень важен в медицине. Врач, определяющий лечение на основе научных знаний, опыта и знаний, все еще принимает решения с определенной степенью вероятности. Модели, основанные на искусственном интеллекте, могут помочь поддержать и уточнить их решения.

Искусственный интеллект, который все больше проникает в сферу медицинских систем, обрабатывает модели для прогнозирования дальнейшего развития состояния пациентов на основе данных, полученных с помощью датчиков телемедицины. Сегодня это носимые устройства, которые пациенты надевают на свое тело и которые могут собирать широкий спектр данных. С этой целью движение пациента и его возможная дезориентация также можно отслеживать с помощью данных геолокации. На практике прогнозный анализ предлагает свои преимущества и преимущества, например, в следующих областях:

Улучшение здоровья пациентов:
Благодаря более широкой интеграции медицинских карт пациентов с другими данными о здоровье, специалисты в области здравоохранения могут обнаруживать предупреждающие признаки серьезных проблем со здоровьем и активно предотвращать их появление.

Целостное укрепление здоровья:
развивающиеся модели, ориентированные на пациента, фокусируются на человеке в целом, а не на отдельных результатах. Инструменты прогнозирования позволяют собирать и связывать данные об образе жизни, симптомах и лечении для создания целостных планов лечения.

Оптимизация операций:
Инструменты прогнозирования также могут применяться к внутренним процессам поставщиков медицинских услуг, таким как предоставление необходимых материалов или укомплектования персоналом, чтобы помочь снизить общие затраты и эффективно управлять другими ресурсами.

Персонализированное оказание медицинской помощи:
индивидуальный уход стал центральным звеном в развитии давления пандемии. Инструменты прогнозирования позволяют создавать действительно индивидуальные планы лечения с учетом потребностей отдельных пациентов.

Поддержка прогнозного моделирования в здравоохранении

прогнозное моделирование2

Эффективное развертывание сопровождается вопросами для первоначального определения проблемы. Какие данные необходимы для общего обзора и какие данные могут в дальнейшем помочь улучшить результаты лечения пациентов? Вводные решения могут использоваться для разработки алгоритмов, которые может реализовать поставщик медицинских услуг.

Это основано на втором столпе прогнозного моделирования, который состоит из передовых технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Развертывая эти инструменты с проверенными данными из медицинских карт и здравоохранения, можно разрабатывать надежные и гибкие модели. Затем они смогут анализировать поступающие данные для выявления потенциальных проблем пациента, оптимизации медицинских процедур и прогнозирования тенденций в развитии состояния здоровья отдельных пациентов.

В действительности, однако, это будет относительно сложный процесс. Провайдеры должны проверять свои лучшие модели в клинических испытаниях, чтобы исключить слабые результаты своих решений. Кроме того, данные должны быть разделены на конкретные подмножества для контролируемого искусственного обучения, обучения, тестирования и проверки результатов, чтобы гарантировать, что веса отдельных факторов не будут слишком высокими или слишком низкими в результатах анализа.

Снижение потенциальных рисков безопасности для медицинских организаций

Операторы также должны осознавать потенциальные риски. Поскольку в сфере здравоохранения все чаще появляются решения для прогнозного моделирования, регулирующие органы также будут уделять им внимание. Особенно, когда речь идет о прямом развертывании технологий в уходе за пациентами и ответственности за ошибки прогнозирующей модели.

Очень важной частью также является обеспечение безопасности данных, включая обеспечение доступа к запатентованной технологии моделирования в следующих областях:

Настройки датчика и устройства, включая их калибровку:
при использовании датчиков и других устройств придется заниматься калибровкой датчиков и обновлениями встроенного программного обеспечения.

Контроль доступа:
поскольку для прогнозного моделирования требуется непрерывная передача и обработка данных, необходимо будет обеспечить контроль над тем, кто будет иметь доступ к этим данным. Операторам потребуется развернуть соответствующие инструменты управления доступом и идентификацией, а также разработать соответствующие политики.

Шифрование данных:
Надежное шифрование данных и обмен данными имеют важное значение, потому что в определенное время будет необходимо передавать данные по беспроводной сети или через Интернет за пределами защищенных систем. Недостаточно зашифрованные данные напрямую угрожают конфиденциальности пациентов и медицинских сетей.

Хранилище данных:
Из-за растущих объемов данных и необходимости подключения сети источников данных и пользователей прогнозных моделей облачное хранилище является логичным выбором для медицинских организаций. Как эти данные должны храниться и как они могут обрабатываться, должны определяться стандартами, появляющимися в рамках стратегий электронного здравоохранения. Точно так же, например, Чешский закон о киберпространстве применяется в сфере здравоохранения или общие положения Европейского Союза о защите личных данных.

Удачи!

М.Видео

#Модели #искусственного #интеллекта #помогают #врачам #принимать #решения #данные #важны

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *