Sağlıkta Yapay Zeka: 2022'de 6 Heyecan Verici Uygulama

AI, çeşitli alanlarda gelişme adımları atıyor. Bu alanlardan biri de sağlıktır. Tıbbi araştırmalardan tedavilere kadar, bu sektörde yapay zekanın katkıda bulunabileceği birçok alan var.

Bu makalede, sağlık hizmetlerine dayalı yapay zeka uygulamalarının öne çıkan bazı alanlarına odaklanacağız. Başlayalım.

Sağlık Sektöründe Yapay Zeka Uygulamaları

1. İlaç Geliştirme

İlaç geliştirme, tıp alanındaki en yavaş süreçlerden biridir. Herhangi bir yeni ilacın geliştirilmesi yaklaşık 10-15 yıl sürer . Başka bir deyişle, 2020'de piyasaya çıkan ilaçlar, 2007 veya 2005'te geliştirmelerinin ilk aşamalarındaydı.

İlaç keşfinde birçok aşama vardır, çünkü bu süreç uzun yıllar alır. AI, araştırmacıların bu süreçlerin çoğunu düzene koymalarına yardımcı olabilir. Kullanımıyla, araştırmacılar yeni ilaçları daha hızlı geliştirebilir ve insanların eskisinden daha kaliteli tedavi almalarına yardımcı olabilir.

Yapay zekanın ilaç keşfinde tıp sektörüne yardımcı olmasının bazı yolları şunlardır:

Sağlıkta Yapay Zeka ile Kanser Tedavileri

Kanser, insan vücudundaki hücrelerin zararlı bir mutasyonudur. Ve kanser için bir tedavi bulmak, tıp sektörünün en büyük zorluklarından biri olmuştur. Kanser hücreleri başlangıçta içinde bulundukları vücudun bir parçası olduklarından, onları spesifik olarak hedeflemek zordur. Bu, tüm dünyada birçok kuruluşun üstesinden gelmeye çalıştığı önemli bir zorluktur.

AI, tıp uzmanlarının bu sorunu çeşitli şekillerde çözmelerine yardımcı oluyor. Kanser durumunda, ne kadar erken teşhis edilirse, hastanın hayatta kalma şansı o kadar iyi olur.

Kanser birkaç aşamada büyür. AI, doktorlara ve tıp uzmanlarına kanseri erken evrelerinde tanımlamada yardımcı olabilir. Şu anda doktorlar kanseri tespit etmek için biyopsi, röntgen ve diğer geleneksel yöntemleri kullanıyor. Freenome , test sonuçlarının doğruluğunu artırmak için bu amaçla AI kullanır.

AI'nın yardımıyla Freenome, kanser taraması için daha hızlı bir alternatif sunuyor. Tıp uzmanlarının kanseri erken evrelerinde kan testleri yoluyla tespit etmelerini sağlar. Hastalığın uyarı işaretlerini tanımlamak için bağışıklık ve tümör kaynaklı imzalar kullanırlar. Bu, doktorun hastaya gerekli tedaviyi verebileceği için gelişiminin önlenmesine yardımcı olur.

Bunun dışında, ilaç geliştirmede AI kullanan bir biyofarmasötik organizasyonu olan BioXcel Therapeutics var. AI, bu şirketin geliştirme zaman çizelgelerini kısaltmasına, başarı olasılığını artırmasına ve araştırma ve geliştirme ekonomisini optimize etmesine yardımcı olur.

Pankreas kanseri ve prostat kanserinin nadir bir versiyonunun tedavisinde yardımcı olabilecek, ağızdan alınabilen bir bağışıklık aktivatörünün geliştirilmesi üzerinde çalışıyorlar.

Daha fazlasını öğrenin: Yapay Zekanın 5 Önemli Faydası

Nadir Hastalıklara Tedavi Bulma

Nadir hastalıklar, tıp sektörüne benzersiz zorluklar sunmaktadır. Bulması zor ve pahalı tedavileri var. AI, nadir hastalıkların bulunmasını kolaylaştırabilir ve sağlık sektörünün ortaya koydukları zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olabilir. Nadir hastalıklar tıp endüstrisi için büyük bir sorundur. ABD'de 30 milyondan fazla insanı etkileyen yaklaşık 7000 nadir hastalık ile çok sayıda tehlikeye yol açarlar.

Klinisyenler, bu tür hastalıklardan etkilenen kişilerin teşhis ve tedavisinde sorunlarla karşılaşmaktadır. Sağlık hizmetlerine dayalı yapay zeka uygulamaları da bu zorlukların çözülmesine büyük katkı sağlıyor.

AI'nın bu sorunları çözmedeki yardımına harika bir örnek BERG'dir . Hastalıkları haritalamak için AI kullanır ve daha iyi ve daha kesin ilaçlar üretmeye yardımcı olmak için belirli bir hastalığın biyolojik temelini anlamaya odaklanır. BERG, 2018 yılında Parkinson Hastalığı tedavisine ilişkin bulgularını yayınlamıştı.

Sonuçları çok dikkat çekti çünkü vücudumuzda bulunan kimyasallar arasında bilim camiasının daha önce farkında olmadığı çeşitli bağlantıları keşfettiler. Bulduklarının bir diğer önemli özelliği de bu sorunu çözmek için yapay zekayı kullanmalarıydı.

Okuyun: AI Proje Fikirleri ve Konuları

2. Daha İyi Hasta Deneyimi

Hasta deneyimi, insanların kamu hastaneleri yerine özel hastanelere gitmeyi tercih etmelerinin birçok nedeninden biridir. Peki ya hasta deneyiminiz her yerde optimal olsaydı?

Yapay zekanın yardımıyla klinikler ve hastaneler, bir hastanın karşılaştığı güçlükleri azaltabilir ve deneyimlerini optimize edebilir. Sağlık hizmetlerine dayalı yapay zeka uygulamaları, bu tür tesislere verimliliklerini ve hastalarının memnuniyetini artırmada yardımcı olabilir:

Tekrarlayan Görevlerin Otomasyonu

Hastanelerde birçok idari ve organizasyonel görev tekrarlayıcıdır. Ve basit olmalarına rağmen, personelin başka bir yerde harcayabileceği zaman ve kaynak gerektirirler. AI, bu görevlerin çoğunu otomatikleştirerek bu sorunu çözebilir.

Bunlar otomatik hale geldiğinde, personelin daha kritik yönetim ve organizasyon alanlarına odaklanması için zaman kazanır. Ellerinde daha fazla zaman ve kaynak olduğunda hastalara daha iyi hizmet edebilirler.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın bu sorunu çözüp çözmediğini merak ediyorsanız, Olive'e bir göz atın. Olive, sağlık profesyonellerinin sıradan görevleri yerine getirmelerine yardımcı olan ve üretkenliklerini artıran bir AI platformuna sahiptir. Sağlık çalışanları arasında önemli bir sorun tükenmişlik ve verimsizliklerdir. Olive AI 24/7 yeteneğine sahiptir. Ayrıca, bir insan yorgunluk veya halsizlik nedeniyle hata yapmaya meyilli olabilirken, yapay zeka bu tür hataları yapmaz. Bu şekilde üretkenlik daha da artar.

Olive AI, sağlık hizmetlerine dayalı AI uygulamalarının yalnızca bir örneğidir. Yapay zekanın otomasyonda bu sektöre yardımcı olabileceği başka birçok yol var.

3. Daha İyi Operasyonel Akış

Ambulans gecikmesi, acil servis hastaları için önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. Tayland'da acil hasta ölümlerinin %20'si trafik sıkışıklığından kaynaklanmaktadır. Bu küresel bir sorun. Tayland bu sorunun üstesinden gelmeye çalışan tek ülke değil.

Hindistan'da trafik kazası geçiren hastaların yaklaşık %30'u ambulansların gecikmesi nedeniyle hayatını kaybetmektedir. Bu sorunu çözerek yüz binlerce hayat kurtarabiliriz. Ve birçok uzman bu amaç için AI kullanıyor. AI, ulaşım sektöründe zaten önde gelen bir çözümdür. Google Haritalar, bir yerden diğerine hızlı rotalar önermek için yapay zekayı kullanır. AI'yı ambulanslara benzer şekilde yardımcı olmak için kullanabiliriz.

Ve Qventus tam da bunu yapıyor. Hastanelerin hastalarını acil servislere güvenli bir şekilde getirmelerine yardımcı olmak için AI kullanıyorlar. Ambulansların hastalara zamanında ulaşmak ve hayatlarını kurtarmak için kullanabilecekleri en hızlı rotaları çizebilir. Qventus'un gecikme önleme dışında birçok avantajı vardır.

Hastanelere hasta yönetiminde yardımcı olur ve yatan hasta LOS'unu azaltmalarına izin verir. Çoğu zaman, yönetim sorunları nedeniyle hastaların transferi gecikir. Qventus, hastanelerin bu gecikmeleri azaltmalarına yardımcı oluyor ve şimdiye kadar bu tür gecikmeleri %20'ye kadar azalttı. Qventus, veri analitiği ve yapay zeka kullanarak hastanelerin operasyonel akışlarını optimize etmelerine ve verimliliklerini artırmalarına olanak tanıyor.

Maryland, Baltimore'daki John Hopkins Hastanesi de operasyonel akışını geliştirmek için yapay zeka kullanıyor. Hastaların kabulünü ve taburcu edilmesini yönetmek için öngörücü AI kullanıyorlar. Şimdiye kadar, AI'nın dahil edilmesiyle hasta kabul yeteneklerini %60 oranında geliştirdiler. Yapay zekanın ilaç endüstrisinde nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

4. Kişiselleştirilmiş Sağlık Hizmeti

Her hasta benzersizdir. Dolayısıyla ihtiyaçları da benzersizdir. Ve bu tür ihtiyaçlar nedeniyle, birçok hasta sağlık planlarıyla ilgili sorunlarla karşı karşıya kalmaktadır. Sağlık hizmetleri planları genelleştirilmiştir, bu nedenle bir hastanın kişisel gereksinimlerine odaklanamazlar. Sadece hasta için para kaybına yol açmakla kalmaz, aynı zamanda sağlayıcıya da maddi zarar verir.

Öte yandan, kişiselleştirilmiş sağlık planları hazırlamak oldukça zordur. Bunu yapmak için, her hastanın kayıtlarını kontrol etmeniz ve buna göre bir plan oluşturmanız gerekir. Bu çok zaman alacaktır ve insanlar o kadar uzun süre beklemek istemeyebilir.

Ancak insan zihni için bu tür planlar oluşturmak giderek daha zor olsa da, AI için oldukça kolaydır. Yapay Zeka, birkaç dakika içinde tonlarca veri noktasından geçebilir ve bunları aynı anda analiz edebilir. Belirli kişilerin tıbbi kayıtlarını inceleyebilir ve ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş planlar oluşturabilir.

Cleveland Clinic bunu zaten yapıyor. Her insan için kişiselleştirilmiş planlar oluşturmak için sağlık kaydı verileriyle AI kullanıyorlar. Bu sayede insanlar sadece ele alınmasını istedikleri konulara para harcayacaklardır. Hem hastaların hem de hastanenin mali durumunu kurtaracaktır. Şu anda sadece bir klinikle sınırlı olsa da, bu sektördeki yapay zekanın kapsamı oldukça parlak. Ve birçok hastane ve sigorta sağlayıcısı, insanlara daha iyi sağlık hizmetleri planları sağlamak için gelecekte bu çözümü kullanmaya başlayabilir.

4. Veri Yönetimi ve Madencilik

Tıbbi tesislerde tonlarca veri var. Tıbbi kayıtlardan idari dosyalara kadar her gün birçok veriyi işlerler. Bu kadar çok veriyi yönetmek sıkıcıdır ve çok fazla zaman ve enerji gerektirir.

Sağlık tesisleri yapay zekayı kullanarak verilerini hastalarına daha iyi hizmetler sunmak ve yönetimlerini geliştirmek için kullanabilir. Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın bu tür sorunları nasıl çözdüğünün bazı yolları şunlardır :

Daha fazla bilgi edinin: Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi

Risk Tahmini

Yeterli eğitim ve veriye sahip yapay zeka modelleri doğru tahminler yapabilir. Ve sağlık sektörü, AI'nın bu yeteneğinden büyük ölçüde yararlanabilir. Bu nedenle sağlık hizmetlerinde birçok yapay zeka uygulaması tahmine dayalı analize odaklanmıştır. Böyle bir kullanım risk tahminidir. Doktorunuzun kansere (veya başka bir ciddi hastalığa) yakalanma riskinizi tahmin edip önleyebildiğini hayal edin. Bu harika olmaz mıydı?

Bu sektördeki yatarak tedavi sayısını azaltmak ve kritik hasta sayısını azaltmak gibi birçok sorunu çözebilir. Belirli bir durumun gelişmesini önlemek için neler yapabileceğinizi zaten biliyorken, bu aktiviteleri yapabilir ve sağlıklı kalabilirsiniz.

KenSci bu amaç için AI kullanıyor. Sağlık hizmetlerine dayalı yapay zeka uygulamaları, tahmine dayalı analiz etrafında dönüyor ve KenSci bunu risk tahmini için kullanıyor. Risk tahmininin bazı avantajları şunlardır:

• Daha düşük maliyetler

Hastalıkların erken tahmin edilmesi, hastaların tedavileri daha düşük fiyatlarla almalarına yardımcı olabilir. Önleyici tedbirler her zaman belirli bir hastalığın prosedürlerinden daha ucuzdur.

Bu şekilde hastalar çok para biriktireceklerdir. Örneğin, diyabet geliştirme riski altındaysanız, bunun olmasını önleyebilirsiniz. Ve bu şekilde, ilacına harcayacağınız tüm parayı biriktirmiş olursunuz.

• Daha iyi sonuçlar

Hastaneler kimin ciddi şekilde hastalanabileceğini öğrendiğinde, bu hastalara gerekli tedavileri sağlayacaklardı. Bu şekilde, kritik olarak hastalanan insan sayısı önemli ölçüde azaltılacaktır.

• Daha fazla odak:

Kritik hasta sayısını azaltacağı için hastanelerin kaynaklarını koruyacaktır. Hastaneler ve klinikler hastalarına odaklanmak için daha fazla zaman ve kaynak elde edecekti.

5. Planlanan Yoğun Bakım Transferleri

Yapay zekanın hastanelere ve tıbbi kurumlara otomasyon konusunda nasıl yardımcı olabileceğini zaten gördük. Hastaneler, tekrarlayan süreçleri otomatikleştirerek zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir. Ancak yapay zeka, otomasyonun yanı sıra iş akışını düzene sokmak için bir kurumun verilerini de kullanabilir.

H2O.AI , kurumların iş akışlarını iyileştirmek ve hastaların yoğun bakım ünitesine transferlerini tahmin etmek için sağlık hizmetlerinde yapay zekayı kullanıyor.

Araştırmalar, plansız yoğun bakım ünitesi transferlerinin planlanandan daha kötü sonuçlara yol açtığını gösteriyor. Bunlar hastaların sadece %5'idir, ancak toplam hastane ölümlerinin %20'sine yol açarlar. Bu tür hastalar hastanede en az bir hafta daha uzun süre kalır ve daha yüksek ölüm oranlarına sahiptir. Bu tür hastaları bulmak da oldukça zordur çünkü klinisyenler semptomlarını kolayca tanıyamazlar.

H2O.AI burada devreye giriyor. Kaza yapma şansı en yüksek olan hastaları belirlemek için AI modellerini kullanıyorlar. Algoritmaları ve makine öğrenimi modelleri, uyarı işaretlerini bulmak için hastanın kayıtlarını, test sonuçlarını ve yaşamsal belirtileri dikkate alır. Modelleri, hastaneye hangi hastaların yoğun bakım ünitesine transfer edilmesi gerektiğini belirlemede yardımcı olmak için gerçek zamanlı olarak çalışır.

YBÜ transferlerinin yanı sıra, AI çözümleri hastanelere ve kliniklere tıbbi test sonuçlarını tahmin etme ve daha önce de belirttiğimiz gibi iş akışını iyileştirme dahil olmak üzere çeşitli şekillerde yardımcı olur.

Çözüm

Çok sayıda şirket ve girişim, sağlık sektörünü yapay zeka yoluyla ilerletmek için çalışıyor. Bu alan çok şey vaat ediyor ve yapabileceğimiz daha çok şey var.

Bu tür gelişmelere yardımcı olmak istiyorsanız, yapay zeka uzmanı da olabilirsiniz. Yapay zeka üzerine bir kursa gidebilir ve kariyerinize başlayabilirsiniz.

AI ve makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan Makine Öğrenimi ve AI PG Diplomasına göz atın. IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.