الذكاء الاصطناعي للإنقاذ: معالجة عبء البيانات الزائد في الرعاية الصحية وإدراك البيانات الصحية

"الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: نظرة عامة شاملة على البيانات الطبية لتحسين صحة المرضى"

المُقدّمة

يُحدث الذكاء الاصطناعي (AI) ثورة في صناعة الرعاية الصحية من خلال معالجة الكمية الهائلة من البيانات وفهمها. مع التقدم السريع في التكنولوجيا ، أصبح مقدمو الرعاية الصحية الآن قادرين على جمع وتخزين كميات هائلة من بيانات المرضى ، لكن التحدي يكمن في فهم كل ذلك. من السجلات الصحية الإلكترونية إلى التصوير الطبي ، يمكن أن يجعل الحجم الهائل للبيانات من الصعب على الأطباء والعاملين الطبيين تحديد الاتجاهات وإجراء تشخيصات دقيقة وتوفير الرعاية المثلى. ومع ذلك ، يوفر الذكاء الاصطناعي حلاً لهذه المشكلة من خلال تقديم نظرة عامة شاملة على البيانات الطبية وتحديد الأنماط التي كان من الممكن أن تمر دون أن يلاحظها أحد. ونتيجة لذلك ، أصبح مقدمو الرعاية الصحية مجهزين بشكل أفضل لتتبع صحة المريض واتخاذ قرارات مستنيرة تؤدي إلى تحسين نتائج المرضى. سوف تستكشف هذه المقدمة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية لمعالجة الحمل الزائد للبيانات وفهم البيانات الصحية.

القصة الرئيسية

يوفر الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية نظرة عامة شاملة على البيانات الطبية ، والتي تمكن مقدمي الرعاية الصحية من تتبع صحة المريض بزيادات طفيفة. من خلال القدرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات في الوقت الفعلي ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط والاتجاهات التي كانت ستمر دون أن يلاحظها أحد. يتيح ذلك لمقدمي الرعاية الصحية اتخاذ قرارات مستنيرة تؤدي إلى تحسين نتائج المرضى.

تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية في أنه يمكنه تتبع صحة المريض بمرور الوقت ، حتى بزيادات طفيفة. من خلال تحليل البيانات مثل السجلات الصحية الإلكترونية ونتائج المختبر والتصوير الطبي ، يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف التغيرات في صحة المريض التي قد لا تكون واضحة للعين البشرية. هذا مهم بشكل خاص للحالات التي تتطور ببطء ، مثل الأمراض المزمنة. من خلال تتبع صحة المريض بمرور الوقت ، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة مقدمي الرعاية الصحية على اكتشاف علامات الإنذار المبكر لتدهور الحالة الصحية واتخاذ الإجراءات لمنعها من التدهور.

علاوة على ذلك ، يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بنتائج المرضى. من خلال تحليل البيانات التاريخية ، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط التي تشير إلى نتيجة معينة ، مثل التعافي الناجح أو الانتكاس. يتيح ذلك لمقدمي الرعاية الصحية توقع المشكلات المحتملة واتخاذ خطوات لمنعها. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة مقدمي الرعاية الصحية في تحديد المرضى المعرضين لخطر الإصابة بحالات صحية معينة ، مثل أمراض القلب أو السكري ، واتخاذ تدابير وقائية لتقليل مخاطرهم.

بشكل عام ، يوفر الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية نظرة عامة شاملة على البيانات الطبية ويسمح لمقدمي الرعاية الصحية بتتبع صحة المريض بزيادات طفيفة. من خلال تحديد الأنماط والاتجاهات التي كان من الممكن أن تمر دون أن يلاحظها أحد ، يساعد الذكاء الاصطناعي مقدمي الرعاية الصحية على اتخاذ قرارات مستنيرة تؤدي إلى تحسين نتائج المرضى. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية تقديم رعاية أكثر فعالية وتحسين نتائج المرضى على المدى الطويل.

يتمتع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالقدرة على توفير دعم القرار السريري المستند إلى البيانات (CDS) للموظفين الطبيين.

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية هو مصطلح سائد يستخدم لوصف استخدام خوارزميات وبرامج التعلم الآلي ، أو الذكاء الاصطناعي ، لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل وعرض وفهم البيانات الطبية والصحية المعقدة.

بعض الحقائق والإحصائيات الشيقة حول الذكاء الاصطناعي والرعاية الصحية!

• وفقًا لتقرير صادر عن شركة Accenture ، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير 150 مليار دولار سنويًا لاقتصاد الرعاية الصحية بحلول عام 2026.
• وجد استطلاع أجرته شركة Deloitte أن 72٪ من مؤسسات الرعاية الصحية تستثمر في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• وجدت دراسة نشرت في مجلة الجمعية الطبية الأمريكية (JAMA) أن أنظمة التشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي كانت قادرة على تحديد سرطان الجلد بدقة مماثلة لأطباء الجلد البشري.
• وجدت الأبحاث التي أجرتها شركة Frost & Sullivan أنه من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية من 2.1 مليار دولار في 2018 إلى 36.1 مليار دولار بحلول عام 2025.
• وجدت دراسة استقصائية أجرتها شركة PwC أن 64٪ من المستهلكين يرغبون في استخدام مساعدين صحيين افتراضيين مدعومين بالذكاء الاصطناعي لتحديد المواعيد وإدارة سجلاتهم الصحية.
• البحث الذي أجراه ResearchAndMarkets.com ، من المتوقع أن يصل الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق الرعاية الصحية إلى 22.8 مليار دولار بحلول عام 2025 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 42.2٪ خلال الفترة المتوقعة 2020-2025.
• وجد استطلاع أجرته الجمعية الطبية الأمريكية (AMA) أن 75٪ من الأطباء يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا مهمًا في مستقبل الرعاية الصحية.
• وفقًا لدراسة أجرتها مجلة Journal of Medical Internet Research ، يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في تحسين مشاركة المريض والالتزام بخطط العلاج.
• وجدت دراسة استقصائية أجرتها المعاهد الوطنية للصحة (NIH) أن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على المساعدة في تحسين دقة التصوير التشخيصي وتقليل عبء العمل على اختصاصي الأشعة.
• وفقًا لتقرير صادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي ، فإن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين نتائج المرضى وزيادة الوصول إلى الرعاية وتقليل التكاليف في صناعة الرعاية الصحية.

استخراج المعلومات الطبية بسرعة وبدقة

مدعومًا بنماذج التعلم الآلي المتقدمة ، يتفهم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ويحدد المعلومات الطبية المعقدة بسرعة وبدقة أكبر. على سبيل المثال ، يمكن للنظام استخراج "المكورات العنقودية الذهبية المقاومة للميثيسيلين" (غالبًا ما يتم إدخالها كـ "MRSA") ، وربطها برمز "J15.212" ICD-10-CM ، وتوفير سياق مثل ما إذا كان المريض قد أثبتت نتائج إيجابية أو سلبي ، لجعل المصطلح المستخرج ذا مغزى.

حماية معلومات المريض السرية

توفر مجموعة من الأدوات الخاصة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي العديد من الإمكانات لمساعدة قطاع الرعاية الصحية على الالتزام بقوة وحماية بيانات المريض. الخدمة مؤهلة HIPAA ويمكنها تحديد المعلومات الصحية المحمية (PHI) المخزنة في أنظمة السجلات الطبية مع الالتزام باللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمطورينا نشر خصوصية البيانات وحلول الأمان القوية عن طريق استخراج معرفات المرضى ذات الصلة ثم تحديدها كما هو موضح في طريقة Safe Harbor لإلغاء تحديد الهوية الخاصة بـ HIPAA.

رسوم معالجة المستندات الطبية المنخفضة

تسهل الخدمة أتمتة وخفض تكلفة معالجة النصوص الطبية غير المهيكلة وترميزها من سجلات المرضى والفواتير والفهرسة السريرية. يمكن لفريق المطورين لدينا الاندماج في أنظمة سير العمل والتطبيقات الحالية.

كيف يمكننا مساعدتك في استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟

يتضمن الاستخدام اليومي للذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي يمكنها فهم وتصنيف الوثائق السريرية. على سبيل المثال ، يمكن لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحليل الملاحظات السريرية غير المنظمة على المرضى ، وإعطاء نظرة ثاقبة لا تصدق لفهم الجودة ، وتحسين الأساليب ، ونتائج أفضل للمرضى.

اليوم ، الكثير من البيانات الصحية خالية من النصوص الطبية مثل ملاحظات الأطباء وتقارير التجارب السريرية والسجلات الصحية للمرضى. ومع ذلك ، فإن استخراج البيانات يدويًا هو عملية تستغرق وقتًا طويلاً ، ولا تلتقط المحاولات الآلية القائمة على القواعد لاستخراج البيانات القصة بأكملها لأنها لا ترقى إلى السياق في الاعتبار. ولهذا السبب ، تظل البيانات غير قابلة للاستخدام في التحليلات واسعة النطاق اللازمة للنهوض بصناعة الرعاية الصحية وعلوم الحياة ، وتحسين نتائج المرضى ، وخلق الكفاءات.

المميزات

العناصر المبتكرة التي تعمل على تحسين مجموعات البيانات إلى مستويات جديدة

استخراج المعلومات من النص الطبي غير المنظم بدقة وبسرعة

التقارير الطبية

اليوم ، الكثير من البيانات الصحية خالية من النصوص الطبية مثل ملاحظات الأطباء وتقارير التجارب السريرية والسجلات الصحية للمرضى. ومع ذلك ، فإن استخراج البيانات يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً ، ولا تلتقط المحاولات الآلية القائمة على القواعد لاستخراج البيانات القصة بأكملها لأنها تقصر عن مراعاة السياق. ولهذا السبب ، تظل البيانات غير قابلة للاستخدام في التحليلات واسعة النطاق اللازمة للنهوض بصناعة الرعاية الصحية وعلوم الحياة ، وتحسين نتائج المرضى ، وخلق الكفاءات.

تتبع وقياس

يجب اكتشاف معايير الاختيار المناسبة بسرعة لتجنيد المرضى للتجارب السريرية في العديد من القطاعات الطبية. يتعرف الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة على المعلومات الطبية المعقدة الموجودة في نص غير منظم ويحددها للمساعدة في تسهيل الفهرسة والبحث. بعد ذلك ، نظرة ثاقبة على التاريخ السريري للمريض.

كيف يمكن دمج الذكاء الاصطناعي والتعاون معه في الرعاية الصحية؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد في إدارة البيانات وتحليلها ، واتخاذ القرارات ، وإجراء المحادثات في مجال الرعاية الصحية ، لذلك فهو مصمم. لإزالة عبء المهام الشاقة وإعطاء الوقت للطاقم الطبي لتغيير أدوار الأطباء والممارسات اليومية.

تحسين التشخيص بشكل كبير

بالنسبة لمستشفى أو عيادة ، فإن عملية العثور على التشخيص الصحيح في ملاحظات المريض التي يجب تعيينها للرمز الصحيح في التصنيف الدولي للأمراض (ICD) يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ومملة. بالإضافة إلى ذلك ، من الصعب بشكل خاص استخراج التشخيصات التي يمكن تمثيلها بطرق مختلفة. على سبيل المثال ، يُكتب أحيانًا "الرجفان الأذيني" على أنه "الرجفان الأذيني". يمكن لـ AI و ML التعرف بدقة على الاختصارات والأخطاء الإملائية والأخطاء المطبعية في النص الطبي داخل نظامنا. هذا يقلل من الوقت الذي يجب أن يقضيه المبرمج الطبي في تحليل الملاحظات غير المنظمة ، ويقلل من عبء الوقت على الطاقم السريري ، ويحسن الكفاءة.

البحث الذكي

مع إنتاج بيتابايت من البيانات غير المهيكلة في أنظمة المستشفيات كل يوم ، فإن هدفنا هو أخذ هذه المعلومات وتحويلها إلى رؤى قيمة يمكن الوصول إليها وفهمها بكفاءة. نحن نتبنى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم وتوفير الوظائف لمساعدة عملائنا من خلال الاستخراج السريع وبناء المعلومات من المستندات الطبية لبناء رؤية شاملة وطولية للمرضى وتمكين دعم القرار وتحليلات السكان.

فهم الطبية

الكيان الطبي المسمى واستخراج العلاقة (NERe) ، تقوم واجهة برمجة التطبيقات بإرجاع المعلومات الطبية مثل الأدوية والحالة الطبية والاختبار والعلاج والإجراءات (TTP) والتشريح والمعلومات الصحية المحمية (PHI). كما يحدد العلاقات بين الأنواع الفرعية المستخرجة المرتبطة بالأدوية و TTP. هناك أيضًا معلومات سياقية مثل "سمات" الكيان (النفي ، أو إذا كان التشخيص علامة أو عرضًا). يوضح الجدول أدناه البيانات المستخرجة مع الأنواع الفرعية ذات الصلة وسمات الكيان.

واجهة برمجة التطبيقات (API) - موصل

باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بسيطة ، يمكننا استخراج المعلومات بسرعة وبدقة مثل الحالات الطبية والأدوية والجرعات والاختبارات والعلاجات والإجراءات والمعلومات الصحية المحمية مع الاحتفاظ بسياق البيانات. يمكننا تحديد العلاقات بين المعلومات المستخرجة لمساعدتك في إنشاء تطبيقات لحالات الاستخدام مثل تحليلات صحة السكان وإدارة التجارب السريرية واليقظة الدوائية والتلخيص.

علم الوجود الطبي

تحدد واجهات برمجة التطبيقات لربط علم الوجود الطبي المعلومات الطبية وربطها برموز ومفاهيم الأنطولوجيا الطبية القياسية. على سبيل المثال ، ترتبط الحالات الطبية برموز ICD-10-CM (على سبيل المثال ، يرتبط "الصداع" بكود "R51") بواجهة برمجة تطبيقات InferICD10CM. في المقابل ، ترتبط الأدوية برموز RxNorm (يرتبط "Acetaminophine / Codeine" بـ "C2341132" cui). بالإضافة إلى ذلك ، تكتشف واجهات برمجة التطبيقات لربط علم الوجود الطبي أيضًا المعلومات السياقية كسمات كيان (مثل النفي).

يمكننا مساعدتك في نشر أحدث التقنيات المبتكرة ؛ الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم وتحليل بيانات بيتابايت من البيانات الطبية غير المهيكلة والبحث فيها.

لماذا يجب أن تعتبرنا شريكك؟

لدينا سجل حافل في تقديم المشاريع المعقدة في FTSE 100 مؤسسة.

نحن نركز على الأمن.

كل بيئة نبنيها تضع الأمن في الاعتبار ، وليس فكرة لاحقة. نحن نأخذ بيانات عملائنا وسمعتنا على محمل الجد ، وجميع بنيتنا التحتية مؤمنة على الأقل لـ PCI DSS أو أعلى. أمن تكنولوجيا المعلومات هو أولويتنا ، والاستفادة من ذلك بمعرفتنا وخبرتنا.

تقنيات مبتكرة

نستثمر في أحدث التقنيات وأكثرها ابتكارًا مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنها تضيف أكبر قيمة لعملائنا. نحصل على رضا كبير عندما نتمكن من مساعدة الشركات على استخدام تقنيات تكنولوجيا المعلومات بكفاءة أكبر في بيئات آمنة. الهدف هو أن يستفيد عملاؤنا عشرة أضعاف من استثماراتهم.

أفضل موظفينا إلى الأمام

نحن نزود الخبراء بالمهارات والخبرة الصعبة اللازمة لتحريك جميع الأجزاء المتحركة من عملك. كان هدفنا دائمًا هو تقديم معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ تحدث فرقًا حقيقيًا في أعمال عملائنا. يساعدهم على النمو!

هل أنت على استعداد للبدء؟

الذكاء الاصطناعي | العناية الشاملة | تعافي المريض | رعاية صحية | تحليل البيانات | تحليل الوقت الحقيقي | الامراض المزمنة | التنبؤ | نتائج المريض | علامات الإنذار المبكر | اجراءات وقائية | الظروف الصحية | أمراض القلب | مرض السكري | رعاية فعالة | مقدمو الرعاية الصحية | البيانات الطبية | صحة المريض | الاتجاهات | أنماط | إدارة الأمراض المزمنة | التشخيص المبكر | مراقبة المريض | سحابة | الخدمات | الموفرون | التوسع | المرونة | فهم قائم على السحابة باستخدام AI / ML / NLP

اتصل بنا للحصول على مزيد من المعلومات ، ونشر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، وتعلم كيف يمكن لأدواتنا أن تجعل بياناتك أكثر دقة. يمكننا الإجابة على جميع أسئلتك.

يرجى مراجعة صفحتنا المقصودة للحصول على مجموعة كاملة من الخدمات في نموذج B2B - البوابة الشقيقة - AIdot.Cloud | البحث الذكي يحل مشاكل العمل

البحث المعرفي الذكي - منتج يعمل بالذكاء الاصطناعي يستفيد من الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية لقراءة وفهم المستندات القانونية والمالية والطبية الأكثر تعقيدًا لاكتشاف المعلومات الثاقبة. يطرح المستخدم النهائي أسئلة للعثور على إجابات - مثل ChatGPT فقط لمؤسسة البيانات الداخلية الخاصة بك.

مقارنة المستندات (مراجعة البيانات) - منتج يعمل بالذكاء الاصطناعي. تمكن المهنيين القانونيين من مراجعة آلاف العقود والوثائق القانونية من خلال مقارنتها بنسخة رئيسية والإجابة على أسئلة المحامين المحددة. يتفهم الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية الأسئلة ، ويتم تقديم الإجابات في تقرير واحد. تقضي مقارنة المستندات الخاصة بنا على المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً.

جدولة اجتماع | الذكاء الاصطناعي | قهوة افتراضية

يرجى إلقاء نظرة على دراسات الحالة الخاصة بنا والمنشورات الأخرى لمعرفة المزيد:

ما هو المهم في فهم القراءة ، وكيف يمكن أن يساعدك؟

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ؛ فهم الأساس المنطقي وراء نتائج ML

عزز أعمالك باستخدام الأتمتة الذكية

كيف يمكن لحل معالجة المستندات الذكي أن يفيد القطاع القانوني؟

AWS Kendra ، لديها محرك بحث عن المنشطات بإمكانيات فريدة لمؤسستك

# الرعاية الصحية # الذكاء الاصطناعي # المريض # الرعاية # الطبية # البيانات

MC