Makine öğrenimi sağlık sektöründe nasıl oyunun kurallarını değiştiriyor?

Makine öğrenimi, sağlık sektöründe büyük bir gelişme ve yeniliğe öncülük ediyor. Klinik operasyonlar, ilaç geliştirme, cerrahi ve veri yönetimindeki ilerlemeleri hızlandırıyor.

Covid-19 salgını, sağlık sektörünü bu modern teknolojiyi aktif olarak benimsemeye daha da zorladı.

Daha da önemlisi, teknoloji onlar için en iyi tedavi planlarını analiz ederek sağlık sonuçlarını iyileştirebileceğinden, hastalar en çok fayda sağlayacak şekilde ayarlanmıştır. ML, hastalıkları erken bir aşamada daha doğru bir şekilde tespit edebilir ve hastanelerde ve kliniklerde yeniden yatışların sayısını azaltmaya yardımcı olur.

Bu makalede, sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin temel uygulamalarını ve bu teknolojinin olağanüstü faydalarıyla sektörü nasıl yeniden tanımladığını öğreneceğiz.

Hadi başlayalım!

Sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin başlıca uygulamaları

Hastane verimliliğini en üst düzeye çıkarmaktan doğru tanı koymaya kadar, makine öğrenimi teknolojilerinin sağlık sektörü için bir nimet olduğu kanıtlanmıştır. Kullanıcılarla daha iyi etkileşim kurmak ve daha fazla gelir elde etmek için sağlık sektöründeki bazı büyük makine öğrenimi uygulamalarını burada bulabilirsiniz.

Kişiselleştirilmiş tedavi

Kişiselleştirilmiş tedaviler sunmak , sağlık hizmeti alanındaki temel makine öğrenimi kullanım örneklerinden biridir. Sağlık kuruluşlarının hastaların tıbbi geçmişini, semptomlarını ve testlerini analiz ederek kişiselleştirilmiş hasta bakımı sunmasına olanak tanır. Tıpta ve sağlık hizmetlerinde ML kullanarak , doktorlar özelleştirilmiş tedaviler geliştirebilir ve bireysel hastalarda belirli hastalıkları hedef alan ilaçlar reçete edebilir.

ML ile sağlık kuruluşları da hasta için elektronik sağlık kayıtlarına dayalı analizlere erişebilir . Bu, doktorların hastaya en uygun tedavi türü konusunda daha hızlı karar vermelerine yardımcı olur.

Ek olarak, sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi, doktorlara, hastanın ilaçta gerekli değişikliklere hazır olup olmadığını bulmada yardımcı olabilir. Bu, en baştan doğru tedaviyi başlatmaya yardımcı olur.

Sahtekarlığı algılama

ABD Adalet Bakanlığı'na göre, ülkedeki sağlık iddialarının %3'ü sahte. Bu, yıllık kayıp yüz milyar dolara dönüşüyor. Sağlık sektörü, makine öğrenimi modellerini kullanarak geçersiz talepleri, ödeme yapılmadan önce tespit edebilir ve geçerli olanların onaylanmasını, işlenmesini ve ödenmesini hızlandırabilir. ML, sigorta dolandırıcılıklarını tespit etmenin yanı sıra hasta verilerinin çalınmasını da önler.

Harvard Pilgrim Health gibi önde gelen sağlık kuruluşları, sağlık hizmeti sahtekarlığının kökünü kazımak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini benimsiyor . İddiaları belirlemek ve şüpheli davranışları tespit etmek için makine öğrenimi tabanlı dolandırıcılık tespit sistemlerini kullanıyorlar .

Hastalıkları erken aşamada tespit etmek

Tedavi planını belirlemek ve hastaların iyi bir yaşam tarzını güvence altına almalarına yardımcı olmak için erken aşamalarda tespit etmeniz gereken birçok hastalık vardır.

Makine öğrenimi altında denetimli ve denetimsiz algoritmaların bir kombinasyonu, hastalıkların erken tespitinde doktorlara daha iyi yardım sağlar. ML, yeni verileri belirli bir hastalıkla ilgili eski verilerle karşılaştırır ve belirtiler kırmızı bayrak gösteriyorsa doktorlar buna göre harekete geçebilir.

Robot yardımlı cerrahi

ML destekli cerrahi robotlar, doğruluk ve hız açısından ameliyatlarda devrim yarattı. Bu sistemler, kan kaybı, yan etkiler veya ağrı riskleri azaltılmış karmaşık cerrahi prosedürleri gerçekleştirebilir. Ek olarak, ameliyat sonrası iyileşme çok daha hızlı ve kolaydır.

Maastricht Üniversitesi Tıp Merkezi, sağlık hizmeti örneklerinde en iyi makine öğreniminden biridir. 0.03 milimetreden daha kalın olmayan küçük kan damarlarını dikmek için ML ile çalışan bir cerrahi robot kullanıyor.

Tıpta ve sağlık hizmetlerinde ML kullanarak , profesyoneller ve cerrahlar, bir hastanın mevcut sağlık durumuna ilişkin gerçek zamanlı bilgilere ve içgörülere erişir. Bu da sağlık hizmeti sağlayıcılarının en iyi sonuçları sağlamak için prosedürlerden önce, sırasında ve sonrasında akıllı kararlar vermesini sağlar. İşin geleceğinin robotlar tarafından nasıl şekillendirileceğini öğrenmek için burayı okuyun .

Reçetelerdeki hataları analiz etmek

Yalnızca ABD'de, reçete hataları nedeniyle yılda 5.000 ila 7.000 kişi ölüyor. Bu hatalar genellikle hatalı EHR arayüzlerinden kaynaklanır - doktorlar bir açılır menüden yanlış ilaçları seçer veya dozlama birimlerinde kafaları karışır. Bu gibi durumlarda ML teknolojileri bir kurtarıcı olabilir.

ML modelleri, geçmiş EHR verilerini analiz eder ve yeni reçeteleri onunla karşılaştırır. Tipik kalıplardan sapan reçeteler işaretlenir, böylece doktorlar bunları gözden geçirebilir ve ayarlayabilir.

Örneğin, Brigham and Women's Hospital, reçete hatalarını tam olarak belirlemek için makine öğrenimi destekli bir sistem kullanıyor. Bir yıl boyunca sistem 10.668 potansiyel hata tespit etti ve bunların %79'u klinik olarak değerliydi, bu nedenle hastane sağlık hizmetleriyle ilgili maliyetlerde 1,3 milyon dolar tasarruf etmeyi başardı.

Maliyet tasarrufunun yanı sıra, ML destekli bir hata algılama sistemi, aşırı dozda ilaç kullanımını ve sağlık risklerini önleyerek bakım kalitesini artırır.

[Ayrıca Okuyun: Sağlık Hizmetlerinizi Verimli Hale Getirmek için EHR Optimizasyon Kılavuzu ]

Klinik araştırma ve denemelere yardımcı olmak

Klinik araştırma ve denemeler maliyetli ve uzun süreçlerdir. Bunun arkasında iyi bir sebep var - yeni ilaçlar ve tıbbi prosedürlerin yaygın olarak kullanılmadan önce güvenli olduğu kanıtlanmalıdır. Bununla birlikte, COVID-19 aşılarında olduğu gibi, çözümün mümkün olan en kısa sürede piyasaya sürülmesi gereken durumlar vardır.

Neyse ki, makine öğrenimi algoritmaları süreci kısaltabilir. Bu algoritmalar, deneme için en iyi örneğin belirlenmesine, daha fazla veri noktası toplanmasına, deneme katılımcılarından devam eden verilerin analiz edilmesine ve veriye dayalı hataların azaltılmasına yardımcı olabilir.

İlaç keşfi ve yaratılması

Sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin ana faydalarından biridir . ML, ilaçlar, hastaneler ve hastalar için yeni tedavi yolları için büyük ekonomik değer sunan yeni ilaçları keşfetme yeteneğine sahiptir. Ayrıca ilaç oluşturma sürecini daha hızlı ve son derece uygun maliyetli hale getirir.

Atomwise, tedaviyi moleküler yapı veritabanlarından alan süper bilgisayarları kullanan böyle bir ilaç şirketidir. 2015 yılında Atomwise, Ebola virüsünü tedavi etmek için yeniden tasarlanabilecek piyasadaki mevcut ilaçları bulmak için derin öğrenme teknolojisini kullandı. Salgının risklerini azaltmaya yardımcı olabilecek iki ilacı başarıyla buldular.

Birkaç yıl sürecek olan analiz, Atomwise ML tabanlı teknoloji sayesinde bir günde gerçekleşti.

[Ayrıca Okuyun: Dijital dönüşüm sağlık sektörünü nasıl yeniden şekillendiriyor ?]

Otomatik görüntü teşhisi

Hastaneler ve klinikler , MRI veya radyoloji taramaları gibi farklı tıbbi görüntülerdeki anormallikleri tanımak için makine öğrenimini kullanır . Görüntü tanıma, doktorlara karaciğer ve böbrek enfeksiyonlarını, tümörleri teşhis etmede, kanser prognozunu iyileştirmede ve daha pek çok konuda yardımcı olur.

ML destekli görsel algının en iyi örneği, UVA Üniversite Hastanesi tarafından kullanılan araçtır. ML algoritmalarını kullanan araç, çölyak hastalığı ile çevresel enteropati arasında ayrım yapmak için çocukların biyopsi görüntülerini analiz eder ve bunu doktorlar kadar güvenilir bir şekilde yapar.

Sağlık sektöründeki temel makine öğrenimi uygulamalarını ve makine öğrenimi kullanım örneklerini incelediğimize göre , şimdi sağlık sektörüyle ilgili makine öğrenimi teknolojilerini uygulamanın zorluklarına dalalım.

Sağlık hizmetlerinde ML benimsemenin zorlukları

AI ve ML gibi yenilikçi teknolojilerin geniş çapta uygulanması, çeşitli zorluklarla birlikte gelir. Kaliteli veri eksikliğinden hasta güvenliğine kadar, makine öğrenimi tabanlı yazılım ve teknolojileri kullanan sağlık sektörü için bir dizi engel bulunmaktadır.

Öyleyse onlara bir göz atalım:

hasta güvenliği

Makine öğrenimi algoritmaları tarafından verilen kararlar, tamamen öğrenildiği verilere dayanmaktadır. Girdi güvenilmez veya yanlışsa, sonuç da yanlış olacaktır. Hatalı karar hastaya zarar verebilir ve hatta ölümüne neden olabilir.

Kaliteli veri eksikliği

Makine öğrenimi algoritmalarından elde ettiğiniz sonuçlar, bunlara yerleştirilen verilerin kalitesine bağlıdır. Ne yazık ki, tıbbi veriler her zaman olması gerektiği kadar kesin ve standart değildir. Kayıtlarda boşluklar, profillerde yanlışlıklar ve diğer zorluklar var. Bu nedenle, bir makine öğrenimi aracını uygulamadan önce , amaçları doğrultusunda veri toplamak, temizlemek, doğrulamak ve yapılandırmak için zaman harcamanız gerekir.

Mahremiyet kaygısı

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğrenimini uygulamanın bir diğer önemli zorluğu , hassas veya gizli bilgiler içeren toplanan verilerin miktarında yatmaktadır. Bu da ek güvenlik önlemlerinin uygulanmasını gerektirir. Bu nedenle, müşteri verilerinizin uygun şekilde işlendiğinden emin olmak için bir dizi güvenlik seçeneği sunabilen doğru ML yazılım geliştirme şirketini aramak çok önemlidir.

Sağlık hizmetlerinde ML'nin geleceği

Sağlık sektöründe ML'nin geleceği parlak görünüyor. Bazı zorluklara rağmen, ML halihazırda hasta deneyimini, klinisyenlerin ilaç uygulamalarını ve ilaç endüstrisi operasyonlarını geliştiriyor. Ve yolculuk yeni başladı. Grand View Research'e göre , sağlık pazarındaki küresel AI ve ML'nin 2022'den 2030'a kadar yıllık bileşik büyüme oranında (CAGR) %38,4 oranında genişlemesi bekleniyor.

Hasta sağlığıyla ilgili dijital bilgilerin büyüyen veri kümeleri, kişiselleştirilmiş ilaca yönelik artan talep ve bakım giderlerini azaltmaya yönelik artan talep, pazar büyümesinin başlıca itici güçlerinden bazılarıdır.

Ayrıca önümüzdeki yıllarda ameliyathanede doktorlara yardımcı olacak programlanmış robotlar olabilir. Sağlık hizmetlerinde ML destekli teknolojiler, doktorların tedavinin en küçük ayrıntılarına inerek operasyonlar sırasında riski en aza indirmesini sağlayabilir.

Sağlık sektöründe makine öğrenimi aynı zamanda “sanal biyopsileri” mümkün kılmakta ve yenilikçi radyomik alanını ilerletmektedir. İçgörü kazanmak için makine öğrenimi ve yapay zeka araçlarından yararlanmak, sağlık hizmeti sağlayıcıları için daha hızlı ve daha doğru uyarılar oluşturabilir.

Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğrenimi , genellikle son derece karmaşık veri kümelerinin yoğun analizini gerektiren nöbetler veya sepsis gibi durumlar için daha erken uyarılar sağlayabilir.

Risk puanlama, klinik karar desteği ve erken uyarı için ML'den yararlanmak, bu devrim niteliğindeki yaklaşımın önemli gelişme alanlarından bazılarıdır.

Makine öğrenimi, önümüzdeki yıllarda sağlık alanındaki tabanını kesinlikle genişletecek. Bu nedenle, sağlık uzmanları ve klinisyenler, makine öğrenimini kendi lehlerine kullanmaya başlamalıdır.

Appinventiv, işletmenizin makine öğrenimini benimsemesine nasıl yardımcı olabilir?

Appinventiv'de profesyonellerden oluşan ekibimiz, sağlık hizmeti işletme hedeflerinizi göz önünde bulundurarak özel makine öğrenimi tabanlı yazılım çözümleri geliştirmenize yardımcı olabilir. Sektördeki teknik bilgimiz ve deneyimimiz, vizyonunuzu hayata geçirmenize yardımcı olabilir.

Bu alandaki başarılı projelerimizden biri, hastanede yatan hastaları gerçek zamanlı tıbbi yardım için hemşirelere bağlamak için geliştirdiğimiz YouCOMM uygulamasıdır. Sistem, hastaların baş hareketleri veya sesli komutlar kullanarak personeli aramasına/bildirmesine olanak tanır.

Uygulamanın piyasaya sürülmesinden bu yana, ABD'deki 5'ten fazla hastane zinciri YouCOMM çözümü üzerinde çalışıyor.

Ayrıca AI ve ML yazılım geliştirme hizmetleri arıyorsanız veya sağlık hizmetlerinde makine öğreniminin nasıl kullanıldığını anlamak istiyorsanız uzmanlarımızla iletişime geçin . Sağlık çözümlerinde makine öğrenimini uygulamanıza ve ihtiyaçlarınızı en teknoloji dostu şekilde karşılamanıza yardımcı olabiliriz.