Genellikle makine zekası olarak bilinen yapay zeka (AI), sağlık hizmetleri de dahil olmak üzere çeşitli sektörler üzerinde önemli bir etki yaratmaktadır. Tıp alanındaki yapay zeka (AI), teşhis ve tedaviyi iyileştirerek ve hastaları ve sağlık hizmeti sağlayıcılarını gerekli tıbbi kararları derhal yerine getirmede destekleyerek hastaların yaşamlarını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Tıbbi bakım alanında yapay zeka, sağlık yazılımı geliştirme hizmetlerinin yanı sıra özellikle teşhis ve tedavi yönetiminde ilgi görmektedir. Yapay zekanın sağlık hizmetleri kararlarına nasıl yardımcı olabileceği ve doktorların muhakemesini nasıl geliştirebileceği konusunda birçok çalışma yapılmıştır.
Şimdi 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 yararlı tedaviler sağlamak için kullanılabilir. Tıp alanında yapay zeka, görüntüleme ve risk değerlendirmesi yoluyla kronik hastalıkların belirlenmesine yardımcı olabilir.
Ödeme düzenlemeleri değiştikçe, hastalar tedarikçilerinden daha fazlasını beklemekte ve mevcut veri miktarı şaşırtıcı bir hızla artmaktadır. Yapay zeka, sağlık hizmetleri ekosistemindeki ilerlemeleri hızlandıran motor olarak konumlandırıldığı için bu noktada devreye giriyor.
Yapay Zeka Genel olarak Sağlık Sektörünü Nasıl Geliştiriyor?
Mobil Ve Giyilebilir Cihazlarla Sağlık Takibi
Klinik Karar Verme Sürecine Yardımı
Teşhis Sürecini İyileştirir
İşletme Maliyetlerini Azaltır
Daha Güvenli Ameliyatlara Katkıda Bulunur
Daha İyi Ve Gelişmiş Hasta Bakımı
Sorunsuz Bilgi Alışverişi
Hastalık Tespiti
Tıbbi teşhiste yapay zeka, hastalığı tespit etmek için kullanılabilir. Görüntüleme araçları, teşhis prosedüründe klinisyenlere yardımcı olabilir. Bazı uygulamalar, tıbbi verileri analiz ederek radyolojik teşhisi iyileştirmek için derin öğrenme tıbbi araçları oluşturur. Bu teknikler klinisyenlerin kanserin ciddiyetini daha iyi anlamalarına ve tanımlamalarına 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 deneylerde yapay zeka teşhis konusunda yardımcı olabilir. Her yıl üretilen teşhis hatalarının sayısını azaltmaya yardımcı olabilir. Derin öğrenme uzmanlarının yapay zeka yeteneklerinden yararlanmak, hastalık tespit verimliliğini artırabilir. Ulusal Kanser Enstitüsü dergisinde yayınlanan yeni bir çalışma, bir YZ sisteminin meme kanserini ortalama bir meme radyoloğu kadar verimli bir şekilde ve yüzde 95 doğruluk oranıyla izleyebileceğini göstermektedir.
YZ uygulamaları onkolojide maligniteleri tanımlamak için kullanılıyor. Patologlar, vücut dokuları ve sıvılarındaki hastalıkları tanımlamak için yapay görme teknolojilerini kullanmakta ve yüz tanıma, belirli nadir hastalıklarla ilişkili fenotiplerin tanımlanmasına yardımcı olmaktadır.
Semptom Analizi, Kişiselleştirilmiş Tedavi Önerileri Ve Risk Tahmini
Dermatoloji Ve Oftalmoloji Alanlarına Katkı
Bulaşıcı Salgınların Doğru Tahmin Edilmesine Yardımcı Olur
Evrak İşlerine Etkisi
Tıbbi teşhiste yapay zeka, sağlık sektöründe evrak işlerinin kolaylaştırılmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka hastalıkların tanımlanması ve tedavisi için önemli olsa da, ofis işlerinin sıkıcı gerçekliğinde de faydalıdır. Yapay zeka destekli konuşma tanıma teknolojileri, doktorların ve bilim insanlarının notları dikte etmelerini ve formları sözlü olarak doldurmalarını sağlayarak daha kritik hasta bakımı için klavye başında gereksiz zaman harcanmasını önler.
Yapay Zeka Hassas Ve Küçük Ayrıntıları Gözden Kaçırmaz
Gerçek Zamanlı Veri Sağlamaya Yardımcı Olur
Gerçek zamanlı analitik, doktor-hasta etkileşimlerinin iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Önemli hasta verilerinin mobil cihazlar aracılığıyla erişilebilir hale getirilmesi, hastaların tedavilerine katılmalarına yardımcı olabilir. Doktorlar ve hemşireler, mobil uyarılar aracılığıyla hasta durumlarındaki kritik değişikliklerden ve krizlerden haberdar edilebilir.
Klinik Karar Verme Sürecine Yardımı
Teşhis Sürecini İyileştirir
Yapay zekanın tıp alanındaki avantajlarından biri de teşhis verimliliğinin artırılmasıdır. Sağlık hizmeti ortamlarındaki manuel hatalar, tıbbi geçmişin olmaması ve ağır bir vaka yükü nedeniyle artabilir. İnsanlarla karşılaştırıldığında, yapay zeka sistemleri hastalıkları klinisyenlerden daha hızlı ve daha az hata riski ile tahmin ve teşhis edebilir. Bu, sağlam veri kalitesi varsa doğru olabilir.
İşletme Maliyetlerini Azaltır
Tıbbi teşhiste yapay zeka kullanmak, aynı şeyi başlangıç maliyetinin çok altında bir maliyetle yapmaya yardımcı olabilir. Örneğin, yapay zekanın hastalık göstergeleri için milyonlarca fotoğraf arasında arama yapabildiğini varsayalım. Zaman alan fiziksel iş gücü ihtiyacını ortadan kaldırır. Hastalar daha hızlı ve etkili bir şekilde tedavi edilir, bu da kabulleri, uzun bekleme sürelerini ve yatak talebini azaltır.
Yapay zeka, verimli ve türünün tek örneği cerrahi destek sağlayarak sağlık robotlarında kendine yer buluyor. Cerrahlar, normalde açık ameliyat gerektirebilecek küçük yerlerde ameliyat yapmak için gelişmiş el becerisi kazanıyor. Robotlar hassas organ ve dokularda daha hassas davranarak daha az kan kaybı, kontaminasyon riski ve ameliyat sonrası ağrıya neden olabilir. Robotik cerrahi geçiren hastalar, gerekli olan daha küçük kesiler nedeniyle daha az yara izi ve hızlı iyileşme bildirmektedir.
Daha İyi Ve Gelişmiş Hasta Bakımı
Sağlık tesisleri sıklıkla aşırı kalabalık ve dağınıktır, bu da hayal kırıklığı yaratan bir hasta deneyimine neden olur. Yakın zamanda yapılan bir araştırmaya göre, hastaların %83’ü için hasta deneyiminin en kötü unsuru zayıf iletişimdir. Verileri taramak, raporları toplamak ve hastalara nereye gitmeleri ve kimi ziyaret etmeleri gerektiğini hızlı bir şekilde söylemek için yapay zekayı kullanmak, sağlık hizmeti durumlarındaki normal kaosu önlemeye yardımcı olabilir. Hastalar için yapay zeka teknolojisi rakipsiz bir avantaj daha sunuyor: haftanın yedi günü, günün 24 saati kullanılabilir.
Tıbbi teşhiste YZ’nin bahsedilmesi gereken bir diğer avantajı da bilgilerin paylaşılma kolaylığıdır. YZ, kesin hasta verilerini geleneksel bakımdan daha etkili bir şekilde takip edebilir ve doktorlara tedavilere konsantre olmaları için ek zaman sağlar. Algoritmaların büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde değerlendirme yeteneği,