كيف يعيد التعلم الآلي تعريف صناعة الرعاية الصحية

صناعة الرعاية الصحية العالمية مزدهرة. وفقًا للأبحاث الأخيرة ، من المتوقع أن يتجاوز 2 تريليون دولار هذا العام ، على الرغم من التوقعات الاقتصادية الراكدة والتوترات التجارية العالمية. يعيش البشر بشكل عام حياة أطول وأكثر صحة.

هناك وعي متزايد حول التبرع بالأعضاء الحية. يتم استخدام الروبوتات في عمليات استئصال المرارة واستبدال مفصل الورك وزرع الكلى. يعتبر التشخيص المبكر لسرطانات الجلد بأقل خطأ بشري حقيقة واقعة. مكنت العمليات الجراحية الترميمية للثدي الناجيات من سرطان الثدي من المشاركة في إعادة بناء غددهن.

كل هذه الوظائف كانت غير واردة قبل ستين عاما. الآن هو وقت مثير لقطاع الرعاية الصحية العالمي حيث يتقدم في رحلته نحو المستقبل.

ومع ذلك ، نظرًا لأنه من المرجح أن يصل عدد سكان العالم البالغ 7.7 مليار نسمة إلى 8.5 مليار بحلول عام 2030 ، فإن تلبية الاحتياجات الصحية قد يمثل تحديًا. هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه التطورات الكبيرة في التعلم الآلي (ML) في تحديد مخاطر العدوى ، وتحسين دقة التشخيص ، وتصميم خطط علاج مخصصة.

المصدر: Deloitte Insights - توقعات الرعاية الصحية العالمية لعام 2020

في كثير من الحالات ، يمكن لهذه التقنية أن تعزز كفاءة سير العمل في المستشفيات. الاحتمالات لا حصر لها ومثيرة ، وهو ما يقودنا إلى جزء أساسي من المقال:

تطبيق تعلم الآلة في الرعاية الصحية

هل تفهم مفهوم مؤشر LACE؟

تم تصميمه في أونتاريو عام 2004 ، وهو يحدد المرضى المعرضين لخطر إعادة القبول أو الوفاة في غضون 30 يومًا من خروجهم من المستشفى. يعتمد الحساب على أربعة عوامل - طول إقامة المريض في المستشفى ، وخطورة الدخول ، والأمراض المصاحبة ، وزيارات غرفة الطوارئ.

يُقبل مؤشر LACE على نطاق واسع باعتباره مقياسًا لجودة مقياس الرعاية ويعتمد بشكل مشهور على نظرية التعلم الآلي. باستخدام السجلات الصحية السابقة للمرضى ، يساعد المفهوم على التنبؤ بحالة صحتهم المستقبلية. إنه يمكّن المهنيين الطبيين من تخصيص الموارد في الوقت المناسب لتقليل معدل الوفيات.

تتطور مجالات الرعاية الصحية بسبب التعلم الآلي

بدأ هذا التقدم التكنولوجي في إرساء الأساس لتعاون أوثق بين أصحاب المصلحة في الصناعة ، وخيارات جراحة ميسورة التكلفة وأقل تدخلاً ، وعلاجات شاملة ، ونماذج جديدة لتقديم الرعاية. فيما يلي خمسة أمثلة على ابتكارات ML الحالية والناشئة:

1. اكتشاف المخدرات

من الفحص الأولي لمركبات الأدوية إلى حساب معدلات نجاح دواء معين بناءً على العوامل الفسيولوجية للمرضى - يقوم معهد نايت للسرطان في ولاية أوريغون ومشروع هانوفر التابع لشركة مايكروسوفت حاليًا بتطبيق هذه التقنية لتخصيص تركيبات الأدوية لعلاج سرطان الدم.

لقد أدى التعلم الآلي أيضًا إلى ولادة منهجيات جديدة مثل الطب الدقيق وتسلسل الجيل التالي التي يمكن أن تضمن تأثير الدواء المناسب على المرضى. على سبيل المثال ، يمكن للمهنيين الطبيين اليوم تطوير خوارزميات لفهم عمليات المرض وعلاجات التصميم المبتكرة لأمراض مثل مرض السكري من النوع 2.

2. التوظيف الأمثل للمرضى للتجارب السريرية

إن تسجيل المتطوعين للتجارب السريرية ليس بالأمر السهل. يجب تطبيق العديد من المرشحات لمعرفة من هو المناسب للدراسة. من خلال التعلم الآلي ، أصبح من السهل جمع بيانات المريض مثل السجلات الطبية السابقة والسلوك النفسي وتاريخ صحة الأسرة والمزيد.

بالإضافة إلى ذلك ، تُستخدم هذه التقنية أيضًا لمراقبة المقاييس البيولوجية للمتطوعين والضرر المحتمل للتجارب السريرية على المدى الطويل. مع وجود مثل هذه البيانات المقنعة في متناول اليد ، يمكن للمهنيين الطبيين تقليل فترة التجربة ، وبالتالي تقليل التكاليف الإجمالية وزيادة فعالية التجربة.

3. العلاجات الشخصية

كل جسم بشري يعمل بشكل مختلف. تختلف ردود الفعل تجاه عنصر غذائي أو دواء أو موسم. لهذا السبب لدينا الحساسية. عندما يكون الأمر كذلك ، لماذا لا يزال تخصيص خيارات العلاج بناءً على البيانات الطبية للمريض فكرة غريبة؟

يساعد التعلم الآلي المهنيين الطبيين على تحديد المخاطر لكل مريض ، اعتمادًا على أعراضه ، والسجلات الطبية السابقة ، والتاريخ العائلي باستخدام أجهزة الاستشعار الحيوية الدقيقة. تراقب هذه الأدوات الدقيقة صحة المريض وتكشف عن الشذوذ دون تحيز ، مما يتيح إمكانات أكثر تطوراً لقياس الصحة.

4. الكشف المبكر عن سرطان الجلد

تشير تقارير Cisco إلى أن الاتصال من آلة إلى آلة في مجال الرعاية الصحية العالمية ينمو بمعدل 30٪ CAGR - وهو أعلى معدل مقارنة بأي صناعة أخرى!

يستخدم التعلم الآلي بشكل أساسي في استخراج بيانات المرضى وتحليلها لاكتشاف الأنماط وتنفيذ تشخيص العديد من الحالات الطبية ، أحدها سرطان الجلد.

يتم تشخيص أكثر من 5.4 مليون شخص في الولايات المتحدة بهذا المرض سنويًا. لسوء الحظ ، فإن التشخيص هو عملية افتراضية وتستغرق وقتًا طويلاً. يعتمد على الفحوصات السريرية الطويلة ، والتي تشمل الخزعة ، وتنظير الجلد ، والفحص التشريحي المرضي.