แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงกำลังขับเคลื่อนการพัฒนาและนวัตกรรมครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ กำลังเร่งความก้าวหน้าในการดำเนินงานทางคลินิก การพัฒนายา การผ่าตัด และการจัดการข้อมูล

การระบาดใหญ่ของ Covid-19 ได้ผลักดันให้ภาคการดูแลสุขภาพใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยนี้อย่างจริงจัง

ที่สำคัญกว่านั้น ผู้ป่วยถูกกำหนดให้ได้รับประโยชน์สูงสุดเนื่องจากเทคโนโลยีสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพของพวกเขาโดยการวิเคราะห์แผนการรักษาที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขา ML สามารถตรวจหาโรคในระยะเริ่มแรกได้แม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยลดจำนวนการกลับเข้ารับการรักษาซ้ำในโรงพยาบาลและคลินิก

ในบทความนี้ เราจะค้นพบการใช้งานหลักของ แมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ และเทคโนโลยีนี้กำหนดนิยามใหม่ของอุตสาหกรรมด้วยคุณประโยชน์อันยอดเยี่ยมได้อย่างไร

เอาล่ะ!

การใช้งานหลักของ แมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ

ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดของโรงพยาบาลไปจนถึงการวินิจฉัยที่แม่นยำ เทคโนโลยี ML ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์สำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ต่อไปนี้คือ แอปพลิเคชันแมชชีนเลิ ร์นนิง ที่สำคัญบางส่วน ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพเพื่อให้มีส่วนร่วมกับผู้ใช้ได้ดีขึ้นและสร้างรายได้มากขึ้น

การรักษาเฉพาะบุคคล

การให้การรักษาเฉพาะบุคคลเป็นหนึ่งใน กรณีการใช้งานแมชชีนเลิ ร์นนิงที่สำคัญ ในโดเมนการดูแลสุขภาพ ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถให้การดูแลผู้ป่วยส่วนบุคคลโดยการวิเคราะห์ประวัติอาการและการทดสอบทางการแพทย์ของผู้ป่วย การใช้ ML ในด้านการแพทย์ และการดูแลสุขภาพ แพทย์สามารถพัฒนาวิธีการรักษาที่ปรับแต่งได้และกำหนดยาที่กำหนดเป้าหมายเฉพาะโรคในผู้ป่วยแต่ละราย

ด้วย ML องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ตาม บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ สำหรับผู้ป่วยได้ ช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้เร็วขึ้นว่าวิธีการรักษาแบบใดเหมาะสมกับผู้ป่วยมากที่สุด

นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ สามารถช่วยแพทย์ในการค้นหาว่าผู้ป่วยพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงยาที่จำเป็นหรือไม่ ซึ่งจะช่วยกระตุ้นให้เกิดการรักษาที่ถูกต้องตั้งแต่แรกเริ่ม

การตรวจจับการฉ้อโกง

ตามที่กระทรวงยุติธรรมของสหรัฐอเมริการะบุว่า 3% ของการเรียกร้องค่ารักษาพยาบาลในประเทศนั้นเป็นการฉ้อโกง สิ่งนี้แปลงเป็นหนึ่งแสนล้านดอลลาร์ที่สูญเสียไปทุกปี การใช้โมเดลแมชชีนเลิ ร์นนิง อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพสามารถตรวจพบการเรียกร้องที่ไม่ถูกต้องก่อนที่จะได้รับการชำระเงิน และเร่งการอนุมัติ การประมวลผล และการชำระเงินที่ถูกต้อง นอกจากการตรวจจับการฉ้อโกงประกันแล้ว ML ยังป้องกันการขโมยข้อมูลผู้ป่วยอีกด้วย

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพชั้นนำ เช่น Harvard Pilgrim Health กำลัง เปิด รับเทคโนโลยี AI และ ML เพื่อขจัดการฉ้อโกงด้านการดูแลสุขภาพ พวกเขากำลังใช้ ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบ ML เพื่อระบุการเรียกร้องและตรวจจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย

การตรวจหาโรคในระยะแรก

มีโรคมากมายที่คุณต้องตรวจพบในระยะแรกเพื่อระบุแผนการรักษาและช่วยให้ผู้ป่วยมีวิถีชีวิตที่ดี

การผสมผสานระหว่างอัลกอริธึมภายใต้การดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแลภายใต้แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้แพทย์สามารถตรวจพบโรคในระยะแรกได้ดีขึ้น ML เปรียบเทียบข้อมูลใหม่กับข้อมูลเก่าเกี่ยวกับโรคใดโรคหนึ่ง และหากอาการแสดงเป็นสัญญาณไฟแดง แพทย์สามารถดำเนินการตามนั้นได้

การผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ช่วย

หุ่นยนต์ผ่าตัดที่ขับเคลื่อนด้วย ML ได้ปฏิวัติการทำศัลยกรรมในแง่ของความแม่นยำและความเร็ว ระบบเหล่านี้สามารถทำการผ่าตัดที่ซับซ้อนได้ โดยลดการสูญเสียเลือด ผลข้างเคียง หรือความเสี่ยงต่อความเจ็บปวด นอกจากนี้ การฟื้นตัวหลังการผ่าตัดทำได้เร็วและง่ายขึ้นมาก

ศูนย์การแพทย์มหาวิทยาลัยมาสทริชต์เป็นหนึ่งใน เครื่องเรียนรู้ที่ดีที่สุดในด้านการดูแลสุขภาพ โดยได้ใช้หุ่นยนต์ผ่าตัดแบบ ML ในการเย็บหลอดเลือดขนาดเล็กที่มีความหนาไม่เกิน 0.03 มิลลิเมตร

การใช้ ML ในด้านการแพทย์ และการดูแลสุขภาพ ผู้เชี่ยวชาญและศัลยแพทย์จะสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสภาวะสุขภาพในปัจจุบันของผู้ป่วยได้ ในทางกลับกัน ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดก่อน ระหว่าง และหลังขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ที่ดีที่สุด อ่านที่นี่เพื่อดูว่าอนาคตของการทำงานจะถูกหล่อหลอมด้วยหุ่นยนต์ อย่างไร

กำลังวิเคราะห์ข้อผิดพลาดในใบสั่งยา

ในสหรัฐอเมริกาประเทศเดียว มีผู้เสียชีวิต 5,000 ถึง 7,000 คนต่อปีเนื่องจากข้อผิดพลาดในใบสั่งยา ข้อผิดพลาดเหล่านี้มักเกิดจากอินเทอร์เฟซ EHR ที่มีข้อบกพร่อง — แพทย์เลือกยาผิดจากเมนูแบบเลื่อนลงหรือสับสนในหน่วยจ่ายยา ในกรณีเช่นนี้ เทคโนโลยี ML สามารถเป็นผู้กอบกู้ได้

โมเดล ML วิเคราะห์ข้อมูล EHR ที่ผ่านมาและเปรียบเทียบใบสั่งยาใหม่กับข้อมูล ใบสั่งยาที่เบี่ยงเบนจากรูปแบบทั่วไปจะถูกตั้งค่าสถานะ เพื่อให้แพทย์สามารถตรวจสอบและปรับเปลี่ยนได้

ตัวอย่างเช่น Brigham and Women's Hospital ใช้ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย ML เพื่อระบุข้อผิดพลาดตามใบสั่งแพทย์ กว่าหนึ่งปี ระบบระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้ 10,668 รายการ และ 79% ของข้อผิดพลาดเหล่านี้มีค่าทางคลินิก ดังนั้นโรงพยาบาลจึงสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการรักษาพยาบาลได้ 1.3 ล้านดอลลาร์

นอกจากการประหยัดต้นทุนแล้ว ระบบตรวจจับข้อผิดพลาดที่ขับเคลื่อนด้วย ML ยังเพิ่มคุณภาพการดูแลด้วยการป้องกันการใช้ยาเกินขนาดและความเสี่ยงต่อสุขภาพ

[ยังอ่าน: คู่มือการเพิ่มประสิทธิภาพ EHR เพื่อให้การดูแลสุขภาพของคุณมีประสิทธิภาพ ]

ช่วยเหลือในการวิจัยทางคลินิกและการทดลอง

การวิจัยและการทดลองทางคลินิกเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน มีเหตุผลที่ดีอยู่เบื้องหลัง – ยาใหม่และขั้นตอนทางการแพทย์ควรได้รับการพิสูจน์ว่าปลอดภัยก่อนที่จะใช้กันอย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม มีบางกรณีที่จำเป็นต้องปล่อยสารละลายโดยเร็วที่สุด เช่นเดียวกับวัคซีนสำหรับโควิด-19

โชคดีที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำให้กระบวนการสั้นลงได้ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถช่วยกำหนดตัวอย่างที่ดีที่สุดสำหรับการทดลองใช้ รวบรวมจุดข้อมูลเพิ่มเติม วิเคราะห์ข้อมูลต่อเนื่องจากผู้เข้าร่วมการทดลอง และลดข้อผิดพลาดตามข้อมูล

การค้นพบและการสร้างยา

เป็นหนึ่งใน ประโยชน์หลักของแมชชีนเลิร์นนิงในการดูแล สุขภาพ ML มีความสามารถในการค้นพบยาใหม่ๆ ที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจมหาศาลสำหรับเภสัชภัณฑ์ โรงพยาบาล และแนวทางการรักษาใหม่ๆ สำหรับผู้ป่วย ยังทำให้กระบวนการสร้างยาเร็วขึ้นและคุ้มทุนอย่างมาก

Atomwise เป็นหนึ่งในบริษัทเภสัชกรรมที่ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ซึ่งมีรากฐานการบำบัดจากฐานข้อมูลของโครงสร้างโมเลกุล ในปี 2015 Atomwise ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อค้นหายาในปัจจุบันในตลาดที่สามารถออกแบบใหม่เพื่อใช้รักษาไวรัสอีโบลาได้ พวกเขาประสบความสำเร็จในการพบยาสองตัวที่สามารถช่วยลดความเสี่ยงของการแพร่ระบาดได้

การวิเคราะห์ที่จะใช้เวลาหลายปีเกิดขึ้นในวันเดียวผ่านเทคโนโลยีที่ใช้ Atomwise ML

[ยังอ่าน: การเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลกำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อย่างไร ]

การวินิจฉัยภาพอัตโนมัติ

โรงพยาบาลและคลินิก ใช้ ML เพื่อระบุความผิดปกติในภาพทางการแพทย์ประเภท ต่างๆ เช่น MRI หรือการสแกนด้วยรังสีวิทยา การจดจำรูปภาพช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยการติดเชื้อที่ตับและไต เนื้องอก การปรับปรุงการพยากรณ์โรคมะเร็ง และอื่นๆ

ตัวอย่างที่ดีที่สุดของการรับรู้ภาพด้วย ML คือเครื่องมือที่โรงพยาบาลมหาวิทยาลัย UVA ใช้ การ ใช้อัลกอริธึม ML เครื่องมือนี้จะวิเคราะห์ภาพชิ้นเนื้อของเด็กเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างโรค celiac กับ enteropathy จากสิ่งแวดล้อม โดยทำได้อย่างน่าเชื่อถือเหมือนกับที่แพทย์ทำ

ตอนนี้เราได้ดู แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง หลัก และ กรณีการใช้งานการเรียนรู้ ของเครื่อง ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพแล้ว มาเจาะลึกถึงความท้าทายในการนำเทคโนโลยี ML ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพไปใช้กัน

ความท้าทายของการนำ ML มาใช้ในการดูแลสุขภาพ

การนำเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมมาใช้อย่างกว้างขวาง เช่น AI และ ML มาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ ตั้งแต่การขาดข้อมูลคุณภาพไปจนถึงความปลอดภัยของผู้ป่วย มีอุปสรรคหลายอย่างสำหรับอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพที่ใช้ซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีที่ใช้ ML

ลองมาดูที่พวกเขา:

ความปลอดภัยของผู้ป่วย

การตัดสินใจของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้เรียนรู้ทั้งหมด หากอินพุตไม่น่าเชื่อถือหรือไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ก็จะผิดพลาดเช่นกัน การตัดสินใจที่ผิดพลาดอาจเป็นอันตรายต่อผู้ป่วยหรือแม้แต่ทำให้เสียชีวิตได้

ขาดข้อมูลที่มีคุณภาพ

ผลลัพธ์ที่คุณได้รับจากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ใส่เข้าไป น่าเสียดายที่ข้อมูลทางการแพทย์ไม่ได้แม่นยำและเป็นมาตรฐานเสมอไปตามที่ควรจะเป็น มีช่องว่างในบันทึก ความไม่ถูกต้องในโปรไฟล์ และปัญหาอื่นๆ ดังนั้น ก่อนที่คุณจะใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะต้องใช้เวลาใน การรวบรวม ทำความสะอาด ตรวจสอบ และจัดโครงสร้างข้อมูล ตามวัตถุประสงค์

ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว

ความท้าทายที่สำคัญอีกประการของการนำ AI และการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ในการดูแลสุขภาพ นั้นอยู่ที่ปริมาณข้อมูลที่รวบรวมซึ่งมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับ ในทางกลับกัน จำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยเพิ่มเติมเพื่อดำเนินการ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องมองหา บริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ ML ที่เหมาะสม ซึ่งสามารถเสนอตัวเลือกการรักษาความปลอดภัยได้มากมาย เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลลูกค้าของคุณจะได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม

อนาคตของ ML ในการดูแลสุขภาพ

อนาคตของ ML ใน ภาคการดูแลสุขภาพดูสดใส แม้จะมีความท้าทายอยู่บ้าง แต่ ML ก็ได้ยกระดับประสบการณ์ของผู้ป่วย การปฏิบัติด้านการแพทย์ของแพทย์ และการดำเนินงานในอุตสาหกรรมยา และการเดินทางเพิ่งเริ่มต้นขึ้น จากการ วิจัยของ Grand View Research พบ ว่า AI และ ML ทั่วโลกในตลาดการดูแลสุขภาพคาดว่าจะขยายตัวในอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ที่ 38.4% จากปี 2022 ถึง 2030

ชุดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของผู้ป่วย ความต้องการยาเฉพาะบุคคลที่เพิ่มขึ้น และความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับการลดค่าใช้จ่ายในการดูแลคือแรงผลักดันที่สำคัญบางประการของการเติบโตของตลาด

นอกจากนี้ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า อาจมีหุ่นยนต์ที่ตั้งโปรแกรมไว้เพื่อช่วยแพทย์ในห้องผ่าตัด เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย ML ในการดูแลสุขภาพสามารถช่วยให้แพทย์ลดความเสี่ยงระหว่างการผ่าตัดได้ โดยลงไปยังรายละเอียดที่น้อยที่สุดของการรักษา

แมชชีนเลิร์นนิงในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ยังทำให้เกิด "การตรวจชิ้นเนื้อเสมือน" และทำให้ก้าวหน้าในด้านนวัตกรรมของรังสีวิทยา การใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิงและเครื่องมือ AI เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกสามารถสร้างการแจ้งเตือนที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ

AI และแมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ สามารถให้คำเตือนก่อนหน้านี้สำหรับเงื่อนไขต่างๆ เช่น อาการชักหรือภาวะติดเชื้อ ซึ่งมักต้องการการวิเคราะห์อย่างเข้มข้นของชุดข้อมูลที่ซับซ้อนสูง

การใช้ประโยชน์จาก ML ในการให้คะแนนความเสี่ยง การสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิก และการแจ้งเตือนล่วงหน้าเป็นส่วนสำคัญของการพัฒนาสำหรับแนวทางการปฏิวัตินี้

แมชชีนเลิร์นนิงจะขยายฐานในด้านการดูแลสุขภาพอย่างแน่นอนในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ดังนั้น บุคลากรทางการแพทย์และแพทย์จึงต้องเริ่มใช้การเรียนรู้ของเครื่องให้เกิดประโยชน์

Appinventiv สามารถช่วยธุรกิจของคุณนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ได้อย่างไร

ที่ Appinventiv ทีมงานมืออาชีพของเราสามารถช่วยพัฒนาโซลูชันซอฟต์แวร์ที่อิงตามแมชชีนเลิร์นนิงแบบกำหนดเองได้ โดยพิจารณาจากเป้าหมายทางธุรกิจด้านการดูแลสุขภาพของคุณ ความรู้และประสบการณ์ด้านเทคนิคของเราในอุตสาหกรรมสามารถช่วยทำให้วิสัยทัศน์ของคุณเป็นจริงได้

หนึ่งในโครงการที่ประสบความสำเร็จของเราในด้านนี้คือ แอป YouCOMM ที่พัฒนาขึ้นเพื่อเชื่อมต่อผู้ป่วยในโรงพยาบาลกับพยาบาลเพื่อรับความช่วยเหลือทางการแพทย์ แบบเรียลไทม์ ระบบอนุญาตให้ผู้ป่วยโทร/แจ้งเจ้าหน้าที่ผ่านการใช้ท่าทางศีรษะหรือคำสั่งเสียง

นับตั้งแต่เปิดตัวแอป เครือข่ายโรงพยาบาลมากกว่า 5 แห่งในสหรัฐอเมริกาได้ใช้โซลูชัน YouCOMM

หากคุณกำลังมองหาบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI และ ML หรือต้องการทำความเข้าใจ ว่าแมชชีนเลิร์นนิงใช้ในด้านการดูแลสุขภาพ อย่างไร โปรด ติดต่อ ผู้เชี่ยวชาญของเรา เราสามารถช่วยคุณปรับใช้ แมชชีนเลิร์นนิงใน โซลูชันด้านการดูแลสุขภาพ และตอบสนองความต้องการของคุณในลักษณะที่เป็นมิตรต่อเทคโนโลยีมากที่สุด