Yapay Zeka Tıbbi Teşhisi Nasıl Hızlandırır?

Genellikle makine zekası olarak bilinen yapay zeka (AI), sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli endüstriler üzerinde önemli bir etki yaratıyor. Tıp alanındaki yapay zeka (AI), teşhis ve tedaviyi geliştirerek ve hastaları ve sağlık hizmeti sağlayıcılarını gerekli tıbbi kararları zamanında alma konusunda destekleyerek hastaların yaşamlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.

Tıbbi bakım alanındaki AI, sağlık yazılımı geliştirme hizmetleri ile birlikte, özellikle teşhis ve terapötik yönetimde çekiş kazanıyor. Yapay zekanın sağlıkla ilgili kararlara nasıl yardımcı olabileceği ve doktorların yargısını nasıl iyileştirebileceği konusunda birçok çalışma yapılmıştır.

Gelin bu konuyu daha derinlemesine inceleyelim. Ama önce, tıbbi bakımda yapay zekayı tanımlayalım.

Sağlık sektöründe yapay zeka nedir?

Sağlık sektörü büyük bir dönüşümden geçmek üzere. Teknoloji, bir hastanın bakımında tam olarak doğru zamanda daha doğru, uygun maliyetli ve faydalı tedaviler sağlamak için kullanılabilir. Tıp alanındaki yapay zeka, görüntüleme ve risk değerlendirmesi yoluyla kronik hastalıkların belirlenmesine yardımcı olabilir.

Ödeme düzenlemeleri değiştikçe, hastalar sağlayıcılarından daha fazlasını bekliyor ve mevcut veri miktarı şaşırtıcı bir hızla artıyor. Yapay zeka, sağlık ekosistemindeki ilerlemeleri hızlandıran motor olarak konumlandığı için burada devreye giriyor.

Yapay zeka genel olarak sağlık sektörünü nasıl iyileştiriyor?

Küresel AI sağlık hizmetleri pazarının 2021'de 7,4 milyar dolar değerinde olduğu ve 2022'den 2027'ye kadar %49 CAGR'de büyümesi ve 2027 yılına kadar yaklaşık 48,77 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Tedavi tekniklerinde ve veri toplamada devrim yaratarak, sağlık hizmetlerinin nihai hedefi AI hasta sonuçlarını iyileştirmektir. Toplanan veriler, etkili tedavi prosedürlerine yol açan karmaşık hastalık teşhisine yardımcı olabilir. Aşağıdaki seçeneklerden bazılarını inceleyelim:

Mobil cihazlar ve giyilebilir cihazlarla sağlık izleme

Artık neredeyse herkesin, önemli sağlık verilerini toplayıp analiz edebilen sensörlerle donatılmış cihazlara erişimi var. Aktivite izleyicili cep telefonlarından 7/24 kalp atışını ölçebilen ekipmanlara kadar, nüfusun çoğunda bunların hepsi var. Akıllı telefonlar, akıllı saatler ve diğer cihazların yardımıyla yollarda artan miktarda sağlıkla ilgili bilgiler üretiliyor.

Uygulamalar ve diğer kişisel teşhis ekipmanları aracılığıyla bireyler tarafından sağlanan bilgilerle birlikte bu verilerin analiz edilmesi ve yorumlanması, birey ve toplum sağlığına ilişkin benzersiz bir içgörü sunabilir. Tıpta aritmetik zeka, bu devasa ve çeşitlendirilmiş veri koleksiyonundan ilgili içgörülerin çıkarılmasında kritik öneme sahip olacaktır. AI tıbbi teşhis için bu şekilde kullanılabilir.

Klinik karar vermede yardım

Bir hekimin işi çok çeşitli faaliyetleri içerirken, en önemlilerinden biri de rahatsızlık ve hastalıkları teşhis etmek ve hastalara yönelik tedavi planları geliştirmektir. Ancak sıradan bir klinisyen için bu, sıklıkla titiz araştırmaları ve var olmayan sorunlara çözümler aramayı gerektiren zahmetli, zaman alıcı ve hatta stresli bir süreç olabilir.

Yapay zekanın tıp endüstrisine dahil edilmesi, her hastanın bireysel ihtiyaçlarına uygun çözümler sunarken çok sayıda zor, zaman alıcı ve zahmetli süreci basitleştirerek tedavi ve teşhis planlamasına yardımcı olabilir. Hastalığı teşhis etmek için AI kullanmak, daha başarılı ve gelişmiş tedaviler sağlayan tedavi sürecini hızlandırır.

Teşhis sürecini iyileştirir

Yapay zekanın tıp alanındaki avantajlarından biri, gelişmiş teşhis verimliliğidir. Sağlık hizmeti ortamlarındaki manuel hatalar, tıbbi geçmişin olmaması ve ağır bir vaka yükü nedeniyle artabilir. İnsanlara kıyasla, AI sistemleri hastalıkları klinisyenlerden daha hızlı ve daha az hata riski ile tahmin edebilir ve teşhis edebilir. Sağlam veri kalitesi varsa bu doğru olabilir.

İşletme maliyetlerini azaltır

Tıbbi teşhiste yapay zeka kullanmak, aynı şeyi ilk maliyetin çok altında yapmanıza yardımcı olabilir. Örneğin, AI'nın hastalık göstergeleri için milyonlarca fotoğrafta arama yapabildiğini varsayalım. Zaman alıcı fiziksel emek ihtiyacını ortadan kaldırır. Hastalar daha hızlı ve etkili bir şekilde tedavi edilir, bu da kabulleri, uzun beklemeleri ve yatak talebini azaltır.

Daha güvenli ameliyatlara katkıda bulunur

AI, verimli ve türünün tek örneği cerrahi destek sunarak sağlık hizmetleri robotiğinde bir yer buluyor. Cerrahlar, normalde açık cerrahi gerektirebilecek küçük yerlerde ameliyat yapmak için gelişmiş el becerisi kazanırlar. Robotlar hassas organlar ve dokular etrafında daha hassas olabilir, bu da daha az kan kaybı, kontaminasyon riski ve ameliyat sonrası ağrı ile sonuçlanır. Robotik cerrahi geçiren hastalar, gereken daha küçük kesiler nedeniyle yara izlerinin azaldığını ve hızlı iyileşmeyi bildirmektedir.

[Ayrıca Okuyun: Sağlıkta RPA'nın En İyi 5 Uygulaması]

Daha iyi ve gelişmiş hasta bakımı

Sağlık tesisleri sıklıkla aşırı kalabalık ve düzensizdir, bu da hayal kırıklığı yaratan bir hasta deneyimine neden olur. Yakın tarihli bir araştırmaya göre, zayıf iletişim, hastaların %83'ü için hasta deneyiminin en kötü unsurudur. Verileri taramak, raporları toplamak ve hastalara nereye gideceklerini ve kimi ziyaret edeceklerini hızlı bir şekilde söylemek için yapay zekayı kullanmak, sağlık hizmetlerinde normal kaostan kaçınmaya yardımcı olabilir. Hastalar için AI teknolojisi rakipsiz bir avantaj daha sunar: Haftanın yedi günü, günde 24 saat kullanılabilir.

Sorunsuz bilgi alışverişi

AI'nın tıbbi teşhiste belirtilmesi gereken bir diğer avantajı, bilgilerin paylaşılma kolaylığıdır. Yapay zeka, hassas hasta verilerini geleneksel bakımdan daha etkili bir şekilde takip edebilir ve doktorlara tedavilere konsantre olmaları için ek zaman tanır. Algoritmaların büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde değerlendirme yeteneği, yapay zeka ve hassas tıbbın tam potansiyelini gerçekleştirmek için kritik öneme sahiptir.

Nüfus sağlığı yönetimini optimize edin ve kolaylaştırın

Nüfusun sağlığını ve zindeliğini izlemek için yapay zeka destekli çözümler zaten kullanılıyor. Bu sistemler, klinisyenler ve hastalar için çözümlere dönüştürülebilecek ilgili bilgileri belirlemek için sağlık sigortası taleplerinden, tıbbi kayıtlardan ve diğer kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi eler. Bu, hastaların alışkanlıklarına, yaşam tarzına ve genel sağlığına ek olarak, sağlık risklerini ve çevresel sorunları dikkate alan hastalar için kişiselleştirilmiş sağlık programları geliştirmelerini sağlar.

Yapay zeka tıbbi teşhisi nasıl hızlandırır?

Tıbbi teşhis için AI, sağlık pratisyenlerine hastaları teşhis etmede yardımcı olabilir. Bunu semptomları değerlendirerek, spesifik terapiler sağlayarak ve riski tahmin ederek yapabilirler. AI teknolojisi anormal sonuçları da tespit edebilir. Bu, tıbbi teşhis için yapay zekanın desteklenmesinin başlıca nedenlerinden biridir.

Tıp alanındaki yapay zeka, doktorlara tedaviyi çeşitli şekillerde geliştirmede yardımcı olabilir. Geçmişte karşılaştırılabilir sayıda hasta için neyin başarılı olduğunu keşfetmek için terapi ve hasta verilerini (bir insanın düzgün bir şekilde işlemesi için çok fazla veridir) inceledikten sonra, potansiyel tedaviler ve diğer takip adımları daha fazla uyarlanabilir. bir AI yardımıyla etkili bir şekilde.

Gelişmiş iletişimin yanı sıra bu, kalıcı hasta uyumsuzluğu sorununun ele alınmasına yardımcı olabilir.

AI'nın tıbbi teşhisi hızlandırabileceği diğer birkaç yol:

Semptom analizi, kişiselleştirilmiş tedavi önerileri ve risk tahmini

Akıllı semptom kontrol cihazları halihazırda birçok sağlık pratisyeni ve kuruluşu tarafından kullanılmaktadır. Bu makine öğrenimi sistemi, hastalara semptomlarıyla ilgili birkaç soru sorar ve ardından yanıtlarına göre terapi aramak için uygun sonraki eylemleri önerir.

Sağlık şirketleri, COVID-19 semptomları olan hastaları triyaj etmek için çeşitli web tabanlı, yapay zeka destekli sağlık yardımcıları benimsiyor. En son Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri kılavuzlarına (CDC) dayalı kişiselleştirilmiş tavsiye ve bilgiler sağlar.

Ayrıca, AI teknolojisi, verileri sentezleyerek ve sonuçlar oluşturarak hassas tıbbı (kişiye özel sağlık hizmeti) ilerletebilir ve daha iyi eğitimli ve kişiselleştirilmiş tedaviye olanak tanır. Derin öğrenme algoritmaları, bir hastanın diğer moleküler/hücresel analizi, genetik içeriği ve yaşam tarzı faktörleri dahil olmak üzere çok büyük miktarda veriyi inceleyebilir ve doktorların tedavileri seçmesine yardımcı olabilecek ilgili araştırmaları ortaya çıkarabilir.

Healthcare AI, hasta deneyimlerini iyileştirmeye yardımcı olmak için bireysel ve toplum sağlığı risklerini tahmin eden algoritmalar oluşturmak için de kullanılabilir. Pennsylvania Üniversitesi'ndeki doktorlar, semptomlar ortaya çıkmadan 12 saat önce hastalarda sepsis veya septik şoku tahmin etmek için yüzlerce önemli özelliği gerçek zamanlı olarak takip edebilen tıp alanında makine öğreniminde bir algoritma oluşturdu. AI, tıbbi teşhiste bu şekilde kullanılır ve tüm potansiyelinden yararlanılabilir.

Hastalık tespiti

Tıbbi teşhiste AI, hastalığı tespit etmek için kullanılabilir. Görüntüleme araçları, tanı prosedüründe klinisyenlere yardımcı olabilir. Bazı uygulamalar, tıbbi verileri analiz ederek radyolojik tanıyı iyileştirmek için derin öğrenme tıbbi araçları oluşturur. Teknikler, klinisyenlerin kanser şiddetini daha iyi anlamasına ve tanımlamasına yardımcı olur. Bazı durumlarda, bu teknolojiler doku örneklerinin gerekliliğini “sanal biyopsiler” ile değiştirmek için kullanılabilir ve klinisyenlere tümör özelliklerini ve genetik özellikleri tespit etmede yardımcı olur.

Ayrıca, klinik deneylerdeki yapay zeka, teşhise yardımcı olabilir. Her yıl üretilen tanılama hatalarının sayısını azaltmaya yardımcı olabilir. Derin öğrenme uzmanlarının AI yeteneklerinden yararlanmak, hastalık tespit verimliliğini artırabilir. Ulusal Kanser Enstitüsü dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir araştırma, bir AI sisteminin meme kanserini yüzde 95 doğruluk oranıyla ortalama bir meme radyoloğu kadar verimli bir şekilde izleyebildiğini gösteriyor. Onkolojide maligniteleri tanımlamak için AI uygulamaları kullanılmaktadır. Patologlar, vücut dokularındaki ve sıvılarındaki hastalıkları tanımlamak için yapay görme teknolojilerini ve belirli nadir hastalıklarla ilişkili fenotiplerin tanımlanmasında yüz tanıma yardımcılarını kullanır.

Dermatoloji ve oftalmoloji alanına katkı sağladı

Akıllı telefonlar ve diğer taşınabilir cihazların yardımıyla tıbbi teşhiste yapay zeka dermatoloji ve oftalmoloji alanına da yayılmıştır. Dermatolojide tıbbi teşhis için AI ve ML'nin uygulanması, resim analizi ve sınıflandırmasının yanı sıra kötü huylu ve iyi huylu cilt koşullarını ayırt etme kapasitesine odaklanır.

Fotoğraf toplamak ve dağıtmak için cep telefonlarının kullanılması telesağlığın potansiyelini artırabilir. Birkaç firma, akıllı telefon tabanlı bir fundus kamerası ve bağlı bir kameraya sahip düşük güçlü bir mikroskop yardımıyla oftalmolojide diyabetik retinopatiyi teşhis edebildi.

Bulaşıcı salgınları doğru bir şekilde tahmin etmeye yardımcı olur

Tıbbi teşhiste yapay zeka, bulaşıcı salgınları etkili bir şekilde tahmin edebilir. Geliştirilmiş yapay zeka algoritmalarının geliştirilmesi, sürekli artan kamuya açık veri hacimlerini değerlendirebilir. Bulaşıcı hastalıkların yayılmasını ve ilerlemesini izlemede epidemiyologlara zaten yardımcı oluyor.

Evrak işlerini hızlandırır

Tıbbi teşhiste yapay zeka, sağlık sektöründe evrak işlerinin kolaylaştırılmasına yardımcı olabilir. AI, hastalıkları tanımlamak ve tedavi etmek için önemli olsa da, ofis işlerinin sıkıcı gerçekliğinde de faydalıdır. Yapay zeka destekli konuşma tanıma teknolojileri, doktorların ve bilim adamlarının notları dikte etmelerine ve formları sözlü olarak doldurmalarına olanak tanıyarak daha kritik hasta bakımı için klavyede harcanan gereksiz zamandan kaçınıyor.

AI, form tamamlamayı otomatikleştirerek önemli işlemleri hızlandırabilir ve hataları maliyetli hale gelmeden önce ortaya çıkarabilir. Tıbbi kodlamada uzmanlığa sahip şirketler, sağlık şirketlerine sorunları iş akışında erken tespit etmede yardımcı olur.

Tıp sektöründeki yapay zeka, tarama okumasını hızlandırarak ve veri girişini otomatikleştirerek insan uzmanların üretkenliğini artırabilir. AI, sağlık çalışanlarının bu tür zaman alıcı görevleri plakalarından kaldırarak hastalarla bağlantı kurmak için daha fazla zaman harcamasına olanak tanır. Çoğu bakıcı, bu tür bire bir temasın kullandıkları en önemli teşhis aracı olduğunu söyler.

AI hassas ve küçük ayrıntıları kaçırmaz

Tıbbi teşhis için yapay zeka insan gözünü yenebileceğinden, yapay zekanın tıbbi tanıdaki rolünü göz ardı edemezsiniz. İnsan gözünün aksine, AI tabanlı makine öğrenimi, kalıpları bulmak için binlerce görüntüyü birkaç saniye içinde inceleyebilir ve yorumlayabilir ve bu nedenle tıbbi görüntülemede giderek daha fazla AI kullanmalıyız.

Bu sistem, tıbbi teşhiste son derece yararlı olma potansiyeline sahiptir, çünkü çok çalışan radyologlar, yüzlerce diğerini gördükten sonra bir görüntünün her inceliğini tespit edemezler. Tıbbi teşhis için AI, bir sorunu ortaya çıkarma olasılığı en yüksek olan fotoğraflara öncelik vererek bu gibi uygulamalardaki profesyonelleri destekler.

[Ayrıca Okuyun: Radyoloji Yeniden Tanımlandı: Uygulamalar Tıbbi Görüntülemeyi Nasıl Yeniliyor]

Hastalık sınıflandırması

Tıbbi teşhiste derin öğrenme teknolojilerinin veya yapay zekanın fotoğrafları inceleme ve kalıpları bulma yeteneği, doktorların belirli hastalıkları daha hızlı ve kesin bir şekilde teşhis etmelerine yardımcı olacak algoritmalar geliştirme olasılığını gündeme getiriyor. Ayrıca, bu tür algoritmalar süresiz olarak öğrenebilir ve doğru tanıyı tahmin etmedeki doğruluklarını artırır.

Gerçek zamanlı veri sağlamaya yardımcı olur

Doğru zamanda güvenilir bilgi edinmek, tıbbi bozuklukların teşhis ve tedavisinde hayati bir bileşendir ve bu, hastalıkları teşhis etmek için AI kullanılarak başarılabilir. Doktorlar, diğer tıp uzmanlarıyla birlikte, gerçek zamanlı ve kesin verilerden yararlanarak önemli klinik karar vermeyi hızlandırmak ve optimize etmek için tıp alanında yapay zekayı kullanabilir. Daha hızlı ve doğru sonuçlar, daha iyi önleyici tedbirlere, maliyet tasarrufuna ve hasta için bekleme süresinin azalmasına yol açabilir.

Gerçek zamanlı analitik, doktor-hasta etkileşimlerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Önemli hasta verilerini mobil cihazlar aracılığıyla erişilebilir kılmak, hastaların tedavilerine katılmalarına yardımcı olabilir. Doktorlar ve hemşireler, mobil uyarılar aracılığıyla hasta durumlarındaki kritik değişiklikler ve krizlerden haberdar edilebilir.

İnsanlara daha uzun ömür vermek

Tıbbi teşhiste yapay zekanın insanların daha uzun yaşamasına nasıl yardımcı olabileceğini merak ediyor olabilirsiniz. Algoritmaların tüm tıbbi, davranışsal ve çevresel verilerimizi bizim için analiz edebilmesi şaşırtıcı değil. Sonuç olarak, biyolojik yaşımızı tahmin edebilir ve bize nasıl sağlıklı kalacağımız konusunda tavsiyelerde bulunabilirler. Yapay zeka, bağışıklık yaşlanması seviyelerinin izlenmesine ve yaşlılarda bağışıklık tepkisini güçlendirmek için yeni tedavilerin belirlenmesine yardımcı olacak bir yaşlanma saati geliştirmek için yaşlanma araştırmalarıyla zaten entegre ediliyor. Bu aynı zamanda, yapay zekanın bir bireyin yaşam tarzına ve diğer faktörlerine dayalı riskleri tahmin edebildiği için tıbbi sorunların erken teşhis edilmesine de yardımcı olacaktır.

İnce ayar tedavisi

AI hastalık teşhisi, kronik veya yaşam boyu hastalıkları olanların daha iyi çalışmasına yardımcı olabilir. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları, işitme dünyasıyla iletişimi geliştirebilmeleri için bireylere nasıl ses çıkardıklarına ilişkin girdiler sunmak için koklear implant sensörlerinden gelen verileri analiz edebilir. AI teknolojisi, doktorlara terapileri hastanın bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlama konusunda da yardımcı olabilir.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın geleceği

Teşhis Pazarında Küresel Yapay Zeka (AI) 2020'de 532,22 Milyon ABD Doları değerindeydi ve Doğrulanmış Pazar Araştırmasına göre 2021'den 2028'e kadar %33,23'lük bir CAGR'de artarak 2028 yılına kadar 5371,11 milyon ABD Dolarına ulaşması bekleniyor.

2030 yılına kadar AI, hastalık eğilimlerini göstermek ve tedavi ve bakıma yardımcı olmak için birçok veri kaynağına erişebilecek. Sağlık sistemleri, bir kişinin belirli hastalıklara yakalanma olasılığını tahmin edebilecek ve önleyici adımlar sağlayabilecektir.

AI, hasta bekleme sürelerini en aza indirmeye ve hastane ve sağlık sistemi verimliliğini artırmaya yardımcı olacaktır. Tahmin süresi boyunca, gelişmiş ekonomilerde zaman kazandıran teşhis yöntemlerine artan ihtiyacın, tıbbi teşhis pazarında yapay zekanın genişlemesini artırması bekleniyor.

Ayrıca, gelişmiş tıbbi tedavi sağlamak için sağlık sistemlerine yapılan hükümet yatırımlarının, tıbbi personel üzerindeki çalışmanın baskısı hakkında artan endişelerin yanı sıra, hazır bilgiler nedeniyle veri merkezli tedavinin özümsenmesinin, tıbbi teşhis pazarında yapay zekayı yönlendirmesi bekleniyor. söz konusu dönem.

Ayrıca, sağlık sektöründe tıp alanında makine öğreniminin kritik faydaları ve ilaç reçetesi ve koruyucu sağlık uygulamaları için gelişmiş analitik hakkında farkındalığın artması, pazarı küresel olarak ileriye taşıması bekleniyor.

Appinventiv, fütüristik yaklaşımı başarılı bir şekilde benimsemenize yardımcı olan teknoloji ortağınız olabilir

Appinventiv, özellikle AI teknolojisini kullanarak sağlık hizmetleri yazılımı geliştirme hizmetlerine katkıda bulunma konusunda daha az olmamıştır. Appinventiv, hasta-bakıcı iletişimi konusunun ele alınmasına yardımcı olan devrim niteliğinde bir sistemin yaratılmasına katkıda bulundu.

YouCOMM için, temel gereksinimleri konusunda yardım almak için hastanedeki hastaları hemşirelerle buluşturan çoklu istek formatı platformu oluşturduk. Appinventiv, hastaların manuel olarak seçenekleri, sesli komutları ve baş hareketlerini seçerek ihtiyaçlarını personele iletmesine olanak tanıyan tamamen özelleştirilmiş bir hasta mesajlaşma sistemi oluşturdu.

Şaşırtıcı sonuçlar, hemşirelerin gerçek zamanlı yanıt verme süresinde %60'lık bir büyüme olduğunu gösteriyor. ABD'de 5'ten fazla hastane zinciri bu çözüm üzerinde çalışıyor.

Önde gelen yazılım geliştirme şirketlerinden biri olarak, yapay zeka ile gelişmiş bir tıbbi teşhis sistemi oluşturmanın zorluklarında ustayız. Projenizi başlatmak için uzmanlarımızla konuşun.

SSS

S. Sağlık sektöründe yapay zeka nasıl uygulanabilir?

A. Tıp alanında yapay zeka (AI), genellikle insanlar tarafından uzun süre ve önemli bir maliyetle halledilebilecek görevleri yaparak hastaların, doktorların ve sağlık pratisyenlerinin hayatlarını daha hızlı ve kolay hale getirir. İster hastaların refahını izlemek için ister hastalık tespiti için taşınabilir cihazlar olarak kullanılsınlar, tahmin edebilen, analiz edebilen, uyarlayabilen ve çalıştırabilen teknoloji ile AI, modern sağlık hizmetlerini yeniden icat ediyor ve destekliyor.

S. Sağlık sektörünün geleceği nedir?

A. Yapay zeka ve robotik aracılığıyla bilgi paylaşımı, entegrasyon, erişilebilirlik, hastanın güçlendirilmesi, davranış değişikliği ve teknik ve bilimsel ilerleme, mevcut sağlık hizmetini yeniden şekillendirmek için birlikte çalışacakları düşünüldüğünde, sağlığın geleceğinin dört gözle beklediği altı ana husustur. tıp temelli illiberal bakımdan önleyici tedbirlere ve esenliğe kadar bir sistem.

S. Sağlık sektöründe yapay zekanın artıları ve eksileri nelerdir?

A. Tüm endüstriler artık büyük ölçüde yapay zekaya (AI) güveniyor. Günümüzde sağlık sektörü bu teknolojiyi yaygın olarak benimsemiştir. Bununla birlikte, bununla birlikte gelen tüm olumlu ve olumsuz yönleri göz önünde bulundurmak önemlidir:

Profesyoneller...

• Sağlık hizmetlerine erişim AI tarafından geliştirildi
• Gerçek zamanlı bilgi verir
• Yapay zeka destekli teknolojilerin yardımıyla erken klinik endişeler belirlenebilir.
• Emek ve kaynak tasarrufu sağlar

eksileri...

• İnsan gözetimi gereklidir.
• Hatalı teşhis olasılığı
• İşsizliğe neden olabilir
• Güvenlik riskleri