Bilgisayarlar Sağlık Hizmetlerinde Yakında İnsanlardan Daha İyi Olacak mı?
İçindekiler:
- Sağlık Bilgilerinin İstatistiksel Olarak Analizi
- Sağlığı Kişiselleştirme ve Yanlış Tanılama Sorununu Çözme
- Yapay Zekayı Kucaklamak
Alanında iş bulamayanlar: Hemşire (Eylül 2024)
Modern yaşamın birçok boyutu sağlık ve sıhhatin çeşitli yönleri dahil olmak üzere yapay zeka ile giderek daha fazla güçlenmektedir. Bilgisayar, insanlara yönelik sağlık hizmetleri müdahalelerinden ne kadar süre önce daha iyi performans gösterebilir? Belki daha da önemlisi, bir insan ne zamandan beri bir insana kendisini tedavi etmemesi için güvenmeye istekli olacaktır? Bu iki soru, makine öğrenmesi teknolojisi ve robotiğin sağlık alanındaki potansiyeli konusundaki tartışmalara odaklanabilir.
Bilgisayarlar gittikçe daha fazla insan gibi bir şekilde “düşünebilir”. Hazır olsak da olmasak da, bilişsel hesaplama alanındaki son gelişmeler bilgisayarlı koçluk ve sağlık bakım çağının geldiğini göstermektedir.
Sağlık Bilgilerinin İstatistiksel Olarak Analizi
Her satın alım yaptığımızda veya İnternet'e göz attığımızda her türlü özel ve genellikle gizli bilgileri paylaştığımız bir sır değildir. Sağlık olaylarını basitçe rahat davranışı izleyerek tahmin edebilme yeteneği, perakendeci Target'in dünyaya, bir kadının alışveriş alışkanlıklarına dayanarak hamileyken, bazen hamilelik haberi bile olsa, hamilelik haberi vermesini sağladığında, tahmin edilemez bir doğrulukla tahmin edebildiklerini gösterdiğinde, açıkça gösterildi aile üyeleri.
Pek çok kişisel detay kişinin alışkanlıklarına ve özelliklerine daha fazla içgörü kazandırmak için rutin olarak istatistiksel olarak analiz edilir. Bu uygulamaların bazıları gönüllü olarak ve kullanıcının tam farkındalığı ve desteği ile gerçekleşirken, diğerleri gizlice kurum ve şirketler tarafından gerçekleştirilebilir.
İstemsiz olarak izleme davranışı bazı etik ve sosyal soruları gündeme getirir.
Artık pek çok kişi kişisel sağlık bilgilerini, sağlık riski değerlendirmesi yoluyla açıkça paylaşma yoluyla, rahatça giyilebilir ve bazen de istemeden sosyal medya paylaşımları ve satın alma davranışları yoluyla açıkça paylaşarak, çeşitli şekillerde özgürce paylaşmaktadır.
Bu bilgilerin analiz edilip yorumlanabilme doğruluğu artıyor, hem tehlikeler hem de fırsatlar yaratıyor ve muhtemelen teknolojinin sağlığımızı ve refahımızı dürtmek için rol oynayabileceği yeni bir dönemin sınırlarına yerleştiriyoruz.
Sağlığı Kişiselleştirme ve Yanlış Tanılama Sorununu Çözme
Doktorların teşhis hataları, çok büyük bir endişe konusudur. İhmal veya seçeneklerin bolluğunu göz ardı etmenin bir sonucu olarak, bu hatalar hasta ve ailesi için yıkıcı olabilir. Birmingham'daki Alabama Üniversitesi'nden Profesör Eta Berner ve Northport VA Tıp Merkezi'nden Dr. Mark L. Graber, tıbbi vakaların yüzde 10 ila 20'sinin yanlış tanı konduğunu buldu. Berner ve Graber, etkin bilişsel süreçlerin çoğu zaman doğru teşhisi sağladığına işaret eder. Ancak, bu bilişsel süreçlerin başarısız olduğu zamanlar vardır. Berner ve Graber’ın analizi, hekimin aşırı güvenmesinin çoğu zaman tıbbi hataların önemli bir nedeni olabileceğini göstermiştir. Ayrıca, Sağlık Araştırma ve Kalite Ajansı tarafından finanse edilen bir rapor, tüm teşhis hatalarının yüzde 28'inin ciddi derecede büyük olduğunu ve bunun da yaşamı tehdit edici bir olaya işaret ettiğini belirtti.Yanlış teşhis, yanlış ilacı reçete etmekten yanlış vücut kısmını cerrahi olarak çıkarmaya kadar her şeyi içerebilir.
Bu endişe verici istatistik bazılarının mevcut problemin sadece insan faktörünü denklemden kaldırarak çözülebileceğini iddia etmesine yol açabilir. IBM’in Watson gibi teknolojisi şimdi, bilginin daha insancıl bir şekilde sentezlenmesi ve tasarlanabileceği umudunu sunuyor. Watson’ın bilişsel teknolojisi, yapılandırılmamış verileri analiz etme, karmaşık soruları anlama ve son kullanıcıları kanıt temelli çözümlerle sunma kapasitesine sahiptir.
Watson, gerçek hayattaki durumlarda uygulandığında her zaman başarılı olduğu kanıtlanmamış tahmin algoritmalarını geliştirmeyi hedeflemektedir. Bununla birlikte, Watson’ın öngörme potansiyelinden daha kışkırtıcı olan şey, sağlık ve fitness müdahaleleri söz konusu olduğunda teknolojisinin insanları daha iyi performans gösterme olasılığıdır.
2015 yılında IBM Watson, CVS Health ile stratejik bir ortaklık kurdu, bu ticari sağlık sektöründe bilişsel bilişimin geldiğini açıkladı. Yakında, doktorların ve eczacıların, örneğin bir hastanın sağlığında bir düşüşü otomatik olarak tespit edebilen teknolojiye erişebilecekleri önerildi.
Under Armor ve IBM arasında 2016 yılında imzalanan anlaşma, Watson'a sağlık platformunu daha da geliştirme ve geliştirme fırsatı verdi. Apple da, HealthKIT ve ResearchKIT geliştirme platformlarını geliştirmek amacıyla Watson platformuna önemli bir yatırım yaptı. Grand View Research Inc. tarafından yayınlanan bir rapora göre, küresel sağlık bilişsel bilişim pazarının 2020 yılına kadar 5 milyar dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.
Bilimsel araştırma çalışmaları, tıpta hata ve zarar riskini en aza indirmek için teknolojinin kullanılmasını da desteklemektedir. Dr. Mark L. Graber, elektronik sağlık kayıtlarını analiz ederek ve tutarsızlıklar arayarak teşhis hatası riski taşıyan vakaları tanımlayabilen “tetikleme araçları” olarak adlandırılmasını önermektedir. Amerikan hastanelerinde farklı tipte tetikleme araçları kullanılmaktadır, ancak teşhis hatalarını her zaman tespit edememektedirler. Bu nedenle, daha iyi önleyici müdahalelerin tasarlanması için çaba gösterilmektedir.
Hardeep Singh ve meslektaşları tarafından umut verici bir yaklaşım sunulmuştur. Planlanmamış hastane randevuları alan hastaları ilk bakım ziyaretlerini takip eden 2 hafta içinde tanımlayan ve ilk muayeneleri sırasında bir şeylerin kaçırılmış olabileceğini öne süren bir elektronik tetikleyici tasarladılar. Birçok uzman, bunun gibi bir teknolojinin hataları önlemeye ya da en azından onları azaltma çabasıyla dikkatlerini çekmesine yardımcı olacağını tahmin ediyor.
Yapay Zekayı Kucaklamak
2015 yılında, NHS İngiltere Başkanı Sir Malcolm Grant, suni istihbaratın, sağlık kalitesini iyileştirmesinin yanı sıra tıbbı kişiselleştirmenin yanı sıra, bakım kalitesini benimsemesi gerektiğini belirtti. Birçok sağlık uzmanı o zamandan beri bu duyguyu yansıtıyor. Veri madenciliği yoluyla tanılama hatalarını güvenilir bir şekilde teşhis edebilen ve / veya tanımlayabilen teknoloji muhtemelen uzak değildir.
Sağlık sektöründe bilişsel bilgi işlem şu anda danışma rolünde daha fazla kullanılmaktadır ve nihai kararları vermek ya da insanları değiştirmek yerine kullanılmamaktadır. Örneğin Watson, bireylerin ve kuruluşların daha gelişmiş ve sofistike klinik kararlar almasına yardımcı olur ve yakında Zırhlı Zırh ile olan ortaklığıyla bireylerin zindelik düzeylerini geliştirmelerine yardımcı olur. Ancak, kısa bir süre önce bilgisayarların insanları satranç gibi entelektüel bir sporda baskın güç olarak ele geçirmesi ve bilgisayar güçlerinin artmasıydı. Dahası, insan unsuru bilgisayarların işlem özelliklerine ekleniyor, bilgisayar ve robotlar fikrini bize bir zamanlar göründüğü kadar fazla getirilmemiş kılıyor.
Daha Sert veya Daha Yumuşak Yüzeylerde Çalışmak Sizin İçin Daha İyi?
Koşu için en iyi yüzey veya arazi nedir? Yollar, kaldırımlar, çimenler veya yollar üzerinde çalışmak en iyisi olup olmadığını öğrenin.
Sağlık Hizmetlerinde En İyi 10 Telekomünikasyon İşi
Tıbbi ve sağlık alanlarında en iyi telecommuting işleri hakkında bilgi edinin, ayrıca bu işten eve dönüş pozisyonlarından birini nasıl çıkarabileceğinize dair ipuçları alın.
Daha Sert veya Daha Yumuşak Yüzeylerde Çalışmak Sizin İçin Daha İyi mi?
Koşmak için en iyi yüzey veya arazi hangisidir? Yollarda, kaldırımlarda, çimenlerde veya parkurlarda koşmanın en iyisi olup olmadığını öğrenin.