كيف يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مفيداً للشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية
الذكاء الاصطناعي
- - الشركات الناشئة في مجال الأدوية والتكنولوجيا الحيوية
- - معالجة اللغة الطبيعية
- - معرف مشارك التجارب السريرية
- - لذلك، كانت هذه هي الإحصاءات الرئيسية التي نفذت الفترة المزدهرة لشركات الرعاية الصحية الناشئة التي جلبها الذكاء الاصطناعي.
تعرف على: حالات استخدام الشات بوت في خدمات الطيران.
ما هي أنواع الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟
البرمجة اللغوية العصبية - معالجة اللغة الطبيعية
الذكاء الاصطناعي موجود منذ عقود حتى الآن. منذ ذلك الحين، ركز باحثو الذكاء الاصطناعي على إيجاد المعنى الدقيق للغة البشرية. يساعد مفهوم معالجة اللغة الطبيعية، أي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) في التعرف على الكلام وتحليل النص وترجمة النص وأشياء أخرى.
تتم العملية بطريقتين هما البرمجة اللغوية العصبية والدلالية الإحصائية. ولكن يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية الإحصائية بشكل متكرر لأنه يعتمد على التعلم الآلي والشبكات العصبية للتعلم العميق، فهي دقيقة جداً في التعرف على اللغة وتحديد النص.
عندما يتعلق الأمر بالوظائف الرئيسية في البرمجة اللغوية العصبية، فإن الأمر يتعلق بشكل أساسي بإنشاء وفهم وفصل المستندات من أجل تحقيق أقصى استفادة من هذه الأفكار. بصرف النظر عن هذا، يعمل البرمجة اللغوية العصبية كأداة تحليلية للبيانات غير المنظمة عن المرضى. يقوم تلقائياً بإنشاء تقارير حول تشخيصات المرضى وينسخ اتصالات المرضى لإجراء محادثة AI.
أتمتة عمليات الشات بوت
لا علاقة لأتمتة عمليات الشات بوت في الواقع. إنها برامج كمبيوتر على الخوادم التي تستخدم تقنية التشغيل الآلي القادرة على التعلم والمحاكاة وتقديم العمليات التجارية القائمة على القواعد.
إذا ما قورنت مع الأنظمة الأساسية الأخرى التي يمتلكها الذكاء الاصطناعي، فإن تقنية RPA هي اسمية جداً، كما أنه من السهل جداً برمجتها ومراقبتها لأنها ليست واضحة للعمل معها.
يمكن للشركات الناشئة AI Healthcare الاستفادة منها في المهام العادية مثل التفويض المسبق وتحديث إدخالات المريض والسجلات أو الفواتير. إذا كنت ستدمج نفس الشيء مع تقنيات أخرى مثل التعرف على الصور، فيمكنك استخدامه لاستخراج البيانات، على سبيل المثال، الصور المرسلة بالفاكس لإدخالها في أنظمة المعاملات.
تعلم الآلة – Machine Learning
نتحدث هنا عن أحد أكثر أشكال الذكاء الاصطناعي شيوعاً والأكثر استخداماً: التعلم الآلي. ML ليس سوى أسلوب إحصائي يناسب النماذج للبيانات ويحسنها للحصول على رؤى قيمة من البيانات.
تعرف على: كيفية استخدام الشات بوت كجزء من حملة تسويقية متكاملة.
إذا كنا نتحدث بشكل خاص عن التعلم الآلي في صناعة الرعاية الصحية، فإليك ما تحتاج إلى معرفته. إن دقة التعلم الآلي في تشخيص العلاج ومسار الطب فيما يتعلق بسمات المريض وتاريخه الطبي هي أكثر ما يساعد الشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية.
ومع ذلك، يحتاج التعلم الآلي وتطبيقه الطبي الدقيق إلى مجموعات بيانات تدريبية للوصول إلى النتائج النهائية، وتسمى هذه العملية التعلم الخاضع للإشراف.
دعونا نتعرف على شكلين رئيسيين من ML: الشبكات العصبية الاصطناعية والتعلم العميق
نبدأ بشكل واسع جداً ومعقد من التعلم الآلي، وهو عبارة عن شبكة عصبية اصطناعية - وهي تقنية موجودة منذ فترة طويلة.
ANN، أي الشبكات العصبية الاصطناعية تحاكي الدماغ البشري من خلال مجموعة من الخوارزميات. يتم تشغيل الشبكات العصبية عموماً بواسطة 4 مكونات: المدخلات والأوزان والتحيز أو العتبة والمخرج.
يعد التعلم العميق أحد الأشكال الأكثر أهمية وتعقيداً للتعلم الآلي. ومع ذلك، فإن التعلم العميق هو مجرد مجموعة فرعية من التعلم الآلي. يتمثل الاختلاف الملحوظ بين الاثنين في نهجهم في التعلم من البيانات واستخدام الخوارزميات الخاصة بهم تجاه البيانات.
ينظم التعلم العميق جزءاً كبيراً من عملية استخراج الميزات، مما يسحب بعض التدخل البشري اليدوي المطلوب. كما أنها تتيح استخدام مجموعات البيانات الكبيرة، وهذا ما جعلها تدعي لقب "التعلم الآلي القابل للتطوير".
نظام خبير قائم على القواعد
كانت الأنظمة الخبيرة موجودة في الذكاء الاصطناعي منذ عقود. في مجال الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي، يتم الاستفادة منها بشكل أساسي لأغراض "دعم القرار السريري" على مدار العقدين الماضيين ولا تزال الشركات الناشئة في مجال الرعاية الصحية تستفيد منها على أفضل وجه حتى الآن. اعتباراً من تاريخ اليوم، يقدم العديد من موفري السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) مجموعة من القواعد لأنظمتهم اليوم.
تتطلب هذه الأنظمة الخبيرة مساعدة الخبراء البشريين لتضمين سلسلة من القواعد المتعلقة بمجال معرفي معين. تصبح المهمة أكثر تعقيداً عندما يكون هناك عدد كبير من القواعد، في مثل هذه السيناريوهات، تميل القواعد إلى التعارض والانهيار في النهاية.
أسئلة وأجوبة حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
ما هو أفضل جانب من جوانب الذكاء الاصطناعي في قطاع الرعاية الصحية؟
هل الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية آمن؟
تكشف النتائج بشكل عام أن الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية جدير بالثقة. بعد إجراء عدد لا يحصى من الدراسات الاستقصائية والأبحاث، اكتشف الباحثون أن الناس لديهم رأي إيجابي حول الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية.
وصف الاستطلاع أن 56٪ يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي سيجعل الرعاية الصحية أفضل في السنوات الخمس المقبلة، مقارنة بـ 6٪ قالوا إنه سيجعل الرعاية الصحية أكثر ضعفاً.
كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟
هناك خمس حالات استخدام رئيسية للذكاء الاصطناعي في صناعة الرعاية الصحية، مثل تحليل الصور الطبية، وتطبيقات التشخيص والعلاج، وبيانات المريض، ومساعدة المريض عن بُعد، وإنشاء الأدوية.
