Τεχνητή νοημοσύνη: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση στην ιατρική τεχνολογία αντιμετωπίζοντας τις ανεπάρκειες στις ροές ιατρικών εργασιών.
Η εμφάνιση προηγμένων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης όπως το Chat GPT και το Google Bard έχει πυροδοτήσει συζητήσεις σχετικά με τη δεοντολογία και τους κανονισμούς που περιβάλλουν αυτές τις λύσεις. Ωστόσο, είναι αναμφισβήτητο ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να επηρεάσει σημαντικά την κοινωνία. Όταν εξετάζουμε τις πρόσφατες καινοτομίες, πολλές περιλαμβάνουν περιουσιακά στοιχεία που δεν χρησιμοποιούνται ελάχιστα. Ακριβώς όπως η Uber και η Airbnb δημιούργησαν έσοδα από ιδιωτικά περιουσιακά στοιχεία, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση στην ιατρική τεχνολογία αντιμετωπίζοντας τις ανεπάρκειες στις ροές ιατρικών εργασιών.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει μοτίβα ροής εργασιών, να εντοπίσει τα σημεία συμφόρησης και να προτείνει βελτιώσεις για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας στις ρυθμίσεις υγειονομικής περίθαλψης. Βελτιστοποιεί τον προγραμματισμό ασθενών, την κατανομή πόρων και τη διαχείριση αποθέματος, βελτιώνοντας τη ροή των ασθενών και μειώνοντας τους χρόνους αναμονής. Οι χειρουργικές ροές εργασιών μπορούν να επωφεληθούν από την τεχνητή νοημοσύνη αυτοματοποιώντας τις παραγγελίες ανανέωσης αποθεμάτων και εντοπίζοντας πιθανά κενά, όπως ζητήματα της αλυσίδας εφοδιασμού, τα οποία μπορεί να προκαλέσουν καθυστερήσεις.
Για παράδειγμα, η Censis Technologies έχει αυτοματοποιήσει τμήματα της διαδικασίας αποστείρωσης, ειδικά γύρω από την παρακολούθηση. Αυτό αυξάνει την παραγωγικότητα του προσωπικού υποστήριξης στα νοσοκομεία, ελευθερώνοντάς τα για εργασία υψηλής παραγωγικότητας. Σύμφωνα με τον ιστότοπό τους , η Censis ισχυρίζεται, «Οι πελάτες που χρησιμοποιούν το CensisAI2 βλέπουν μείωση 25% στους δίσκους κάτω στην αρχή της πρώτης βάρδιας μέσα στους πρώτους έξι μήνες». Αξιοποιώντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, το ιατρικό λογισμικό ροής εργασιών μπορεί να αναλύσει δεδομένα ασθενών για να εντοπίσει μοτίβα που υποδεικνύουν την πιθανότητα ορισμένων καταστάσεων ή ασθενειών. Αυτό επιτρέπει την έγκαιρη ανίχνευση και παρέμβαση, βελτιώνοντας δυνητικά τα αποτελέσματα των ασθενών και μειώνοντας το κόστος υγειονομικής περίθαλψης.
Πάρτε, για παράδειγμα, καθετήρες καρδιάς από το HemoSphere της Edwards Lifesciences. τοποθετούν τις δυνατότητες AI πάνω από το νέο προϊόν τους Acumen για να προβλέψουν πιθανές ελαφρυντικές περιστάσεις. Σύμφωνα με την τεκμηρίωση των επενδυτικών τους σχέσεων , ελπίζουν να το εξελίξουν περαιτέρω για να προβλέψουν και να συνταγογραφήσουν έως το 2028. Στην καρδιοχειρουργική, όπου τα λεπτά έχουν σημασία, αυτός ο τύπος νοημοσύνης έχει τη δυνατότητα να σώσει ζωές όταν οι νοσηλευτές φροντίζουν άλλους ασθενείς. Τα κλινικά τους αποτελέσματα υποδεικνύουν μείωση κατά 35% στον χρόνο αερισμού και επτά ώρες λιγότερες στη ΜΕΘ που ήδη χρησιμοποιούν αυτήν την τεχνολογία. Για παράδειγμα, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν ιατρικές εικόνες όπως ακτινογραφίες, αξονικές τομογραφίες και μαγνητικές τομογραφίες, βοηθώντας στην ανίχνευση ανωμαλιών και βοηθώντας τους ακτινολόγους στις διαγνώσεις. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να επεξεργάζεται σήματα από συσκευές όπως ηλεκτροκαρδιογραφήματα (ΗΚΓ) ή φορητούς αισθητήρες για να παρακολουθεί τα ζωτικά σημεία εξ αποστάσεως, οδηγώντας σε ολοκληρωμένες πληροφορίες.
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Ακολουθήστε το healthweb.gr στο κανάλι μας στο YouTube
