Yapay Zeka Sağlık Uzmanlarının Daha İyi Performans Göstermesine Nasıl Yardımcı Olabilir: Faydalar ve Başarı Öyküleri
Yayınlanan: 2023-05-27
Diğer sektörlerle karşılaştırıldığında, yapay zekanın sağlık hizmetlerinde benimsenmesi oldukça yavaş olmuştur. Bu şaşırtıcı değil: sağlık hizmeti verileri son derece karmaşık, genellikle yapılandırılmamış ve mahremiyet düzenlemeleriyle sıkı bir şekilde korunuyor, bu da uygun yapay zeka çözümleri geliştirmeyi ve bunları düzgün bir şekilde eğitmeyi zorlaştırıyor.
Bunun da ötesinde, sağlık sektörü her zaman nispeten muhafazakar olmuştur ve bunun iyi bir nedeni vardır. Sağlık profesyonellerinin hastalarının esenliğinden ve hayatlarından sorumlu olması, onları yeni teknolojilerin riskleri konusunda son derece dikkatli yapıyor.
Yine de, teknolojinin daha da gelişmesi ve endüstrinin veri paylaşımı engellerine daha iyi uyum sağlamasıyla, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın benimsenmesi giderek hızlanıyor. 2022'de sağlık pazarındaki küresel yapay zeka teknolojisinin değeri 15,4 milyar dolardı. 2023'ten 2030'a kadar, %37,5 bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) ile büyümesi bekleniyor.
Bu yazıda, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın en etkili faydalarını gözden geçiriyor, sektörde kullanılan farklı yapay zeka teknolojilerini keşfediyor ve bunları zaten benimsemiş sağlık profesyonellerinin başarı öykülerini paylaşıyoruz.
AI teknolojisinin sağlık hizmetlerinde faydaları
Yapay zeka kendi başına oldukça belirsiz bir terimdir ve birbiriyle ilişkili çok sayıda teknoloji onun şemsiyesi altına girer. Yapay zekayı sağlık sistemlerine entegre etmenin avantajlarına geçmeden önce, bu sektörde tam olarak hangi teknolojilerin kullanıldığını belirleyelim.
En yaygın olarak, sağlık tesisleri ve sağlık teknolojisi hizmetleri, sağlıkla ilgili verilere dayalı yapay zeka algoritmalarını eğitmek ve onu çeşitli görevleri yerine getirmeye hazırlamak için makine öğrenimini, özellikle derin öğrenmeyi kullanır.
Doğal dil işleme (NLP), sağlık hizmetlerinde insan dilini anlamak ve dolayısıyla yapay zeka destekli sistemleri belgeleri, raporları vb. yorumlamak için eğitmek için de yaygın olarak uygulanmaktadır. Son olarak, idari ve klinik süreçleri kolaylaştırmak için robotik süreç otomasyonu (RPA) kullanılır.
Peki, sektörde çalışıyorsanız bu teknolojiler neden keşfedilmeye değer? AI'nın sağlık hizmetlerindeki bu en önemli üç faydası, onu anlamanıza yardımcı olacaktır.
Geliştirilmiş teşhis doğruluğu
Sağlık Araştırma ve Kalite Ajansı'nın 2022 araştırmasına göre, yalnızca ABD'de yılda 7,4 milyon yanlış teşhis hatası yapılıyor. Bu vakaların 2,6 milyonunda hastalar önlenebilecek hasarlarla karşılaşıyor. Ek 370.000 hata, kalıcı sakatlıklara veya ölüme yol açar.
Bu tür endişe verici istatistikler, yanlış teşhisin günümüz sağlık hizmetlerinde en acil sorunlardan biri olduğunu ve yapay zekanın çözümün önemli bir parçası olabileceğini kanıtlıyor.
Yanlış teşhisler genellikle bir hastanın tıbbi geçmişinin olmamasından veya sağlık uzmanlarının bakımları altındaki çok sayıda hastayla çok fazla gergin olmasından kaynaklanır. AI teknolojisi, yıllarca tıbbi kayıtları analiz edebilir ve vakaya dayalı ilgili bilgileri insanlardan çok daha hızlı bulabilir.
Ayrıca, sağlık hizmetlerindeki belirli yapay zeka çözümleri, yaşamı tehdit eden hastalıkları erkenden tespit edebiliyor, belirli hasta sonuçlarının olasılığını tahmin edebiliyor ve böylece doktorların doğru tedavi planlarını daha hızlı ve daha verimli bir şekilde oluşturmasına yardımcı oluyor.
Kişiselleştirilmiş hasta bakımı
Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın en büyük avantajlarından biri, sağlık profesyonelleri arasında hızlı bilgi alışverişidir. Yapay zeka çözümleri, tıbbi geçmiş verileri ve bir hastanın yaşam tarzı dahil olmak üzere hasta verilerini verimli bir şekilde izleyip analiz edebilir, böylece pratisyenlere kişiselleştirilmiş tedavi planları oluşturmak için zaman kazandırır.
AI ayrıca hassas tıpta da kullanılır, yani algoritmaları, genetik mutasyonları veya biyobelirteçleri tanımlamak için bir hastanın genomik verilerini analiz edebilir ve böylece belirli tedavilere verilen yanıt hakkında tahminler yapabilir. Bu, sağlık hizmeti sağlayıcılarının tedavi planlarını bireysel hastalara uyarlamasına ve tedavi sonuçlarını iyileştirmesine yardımcı olabilir.
Ek olarak, IoT (sensörler, giyilebilir cihazlar vb.) ile birlikte yapay zeka destekli çözümler, herhangi bir değişiklik veya sorun olması durumunda uyarılar göndererek sağlık profesyonellerinin gerçek zamanlı hasta izlemeyi iyileştirmesine yardımcı olur.
Kişiselleştirilmiş bakım üzerindeki bu son etki daha az belirgindir, ancak sağlık hizmetlerinde AI teknolojisi, tıbbi durumların korelasyonlarını ve modellerini daha iyi anlamak için benzer semptomlara veya teşhislere sahip tıbbi hastaları analiz etmek için kullanılır.
Daha iyi tıbbi yanıtlara ek olarak, bu, pratisyenlerin hastalarla durumlarının doğası hakkında bilgili ve ayrıntılı konuşmalar yapmalarına ve böylece hastanın duygusal rahatlığı için son derece önemli olan daha iyi, güvenilir hasta-doktor ilişkileri kurmalarına olanak tanır.
Tasarruf
Yapay zekayı hastanelerde kullanmanın en belirgin mali faydası, muhtemelen idari görevlerin otomasyonundan kaynaklanmaktadır. Robot teknolojileri gibi maliyetli yatırımlar gerektirmez, ancak yine de pratisyenlerin zamanını ve kaynaklarını hasta bakımına yönlendirmesine yardımcı olur, bu da daha iyi hasta sonuçları ve artan gelir sağlar. Ancak hepsi bu kadar değil.
Yanlış teşhisler, uygun olmayan hasta bakımı ve kaynakların verimsiz kullanımı, sağlık hizmeti sağlayıcılarının parasına mal olur .1992-2014 yılları arasında ABD'li doktorlar arasında yanlış tedavi iddialarıyla ilgili bir rapora göre, bu tür iddialar için ortalama tazminat 329.565 dolar civarında.
Daha önce de belirttiğimiz gibi, tıpta yapay zeka, doktorların daha doğru ve etkili tedavi planları oluşturmasına yardımcı olarak daha iyi hasta sonuçlarına ve yanlış teşhis, yanlış tedavi risklerinin azalmasına ve daha düşük tazminat giderlerine yol açar.
Sağlık hizmetlerinde AI örnekleri
Sağlık sektörü için şu anda trend olan o kadar çok yapay zeka destekli çözüm var ki, bunlardan sadece beş tanesini seçmek gerçekten zor. Ancak, en çok konuşulan seçenekleri seçtik ve bunların tümü uygulama için gereken bütçe açısından farklılık gösteriyor ancak yine de keşfedilmeye değer.
İdari görevlerin ve iş akışının otomasyonu
Yapay zeka destekli çözümler, bir sağlık kuruluşunun operasyonlarının neredeyse her yönüyle bağlantılı idari görevleri kolaylaştırmak için kullanılabilir.Chatbot'lar, tıbbi faturalandırma, hasta triyajı, envanter yönetimi ve EHR yönetimiaracılığıyla otomatik randevu planlaması buna birkaç örnektir.
Daha açık bir örnek vermek için, bir hasta triyaj örneğini inceleyelim. Hastanın verileri alındıktan sonra yapay zeka aracı, durumlarının ciddiyetini ve sağlık hizmeti aciliyet düzeyini belirlemek için hastanın semptomlarını ve önceki tıbbi geçmişini analiz edebilir. Bu şekilde, durumu kritik olan hastalar yüksek öncelikli olarak işaretlenebilir ve kritik olmayan hastalardan daha önce ihtiyaç duydukları bakımı alabilirler.
Yapay zeka,tıbbi transkripsiyonu otomatikleştirmek için de kullanılabilir, bu da sağlık uzmanlarının hastayla doğrudan ilgilenmek için daha fazla zaman harcamasına ve böylece hasta sonuçlarını ve memnuniyetini iyileştirmesine olanak tanır.
Klinik karar destek sistemleri
CDSS, sağlık uzmanlarına hasta bilgilerini analiz ederek ve kanıta dayalı tedavi önerileri sunarak karar vermede yardımcı olan karmaşık yazılım sistemleridir. Bu tür sistemler genellikle bilgiye dayalı sistemler, makine öğrenimi algoritmaları ve NLP sistemleri dahil olmak üzere birden çok teknolojiye dayalıdır.
Size bir örnek vermek gerekirse,DXplain , Massachusetts Genel Hastanesi tarafından sağlık uzmanlarına doğru teşhisler koyma konusunda yardımcı olmak için geliştirilmiş bir CDSS'dir.Sistem, olası teşhislerin bir listesini, ek tıbbi testler için önerileri ve uygun tedavi planlarını oluşturmak için hasta verilerini tıbbi bilgi verileriyle karşılaştırır.
Sanal hemşire asistanları
Mayıs 2023 itibariyle, ABD'li hemşirelerin üçte biri işini bırakmayı planlıyor. Bu, doğal olarak sektörün pandemiden bu yana karşı karşıya kaldığı daha da kötü birhemşire açığına yol açacaktır.Genellikle makine öğrenimi, NLP, bilgisayar görüşü ve veri işleme işlevselliği gibi teknolojileri birleştiren sanal hemşire asistanları, bu zorluk için doğru çözüm olabilir.
Genellikle bir uygulama olan bu yapay zeka destekli araç, hastalarla NLP tabanlı sohbet robotları aracılığıyla iletişim kurabilir, semptomlar hakkında bilgi alabilir ve özellikle kronik durumlarla uğraşırken tedavi stratejisi hakkında rehberlik sağlayabilir.
Bu tür uygulamalar ayrıca bir hastanın durumunu uzaktan izleyebilir, tedavi planına uyumu kontrol edebilir ve doğrudan bakım gerektiğinde sağlık uzmanını uyarabilir. Sağlık çalışanlarının uğraşmak zorunda olduğu aşırı iş yükünü azaltmanın yanı sıra, sanal hemşire asistanları 7/24 çalışabilir ve sağlık tesislerinin hasta sonuçlarını iyileştirirken maliyetleri düşürmesine yardımcı olabilir.
Bu teknolojinin mükemmel örneklerinden biriCare Angel'dır .Bu sanal hemşirelik asistanı, kronik rahatsızlıkları olan hastalarla etkileşime geçmek ve böylece bakım kalitelerini artırmak için Amazon Echo veya Google Home gibi sesle etkinleştirilen bir cihaza bağlanabilir.
Asistan, hastalara ve bakıcılarına destek sağlamanın yanı sıra sağlık uzmanları için değerli veriler ve içgörüler toplar ve bakım planlarının etkinliğini artırmalarına yardımcı olur.
Tıbbi görüntüleme analizi
Doktor ne kadar kalifiye olursa olsun, hasta taramalarını okurkeninsan hatası riski her zaman vardır.Ayrıca, belirli işaretler insan gözü tarafından görülemeyecek kadar küçüktür ve bu nedenle yapay zeka araçlarından ikinci bir görüş almak veteşhis doğruluğunu iyileştirmek mantıklıdır.
Örneğin, birkaç yıl önce Fujifilm SonoSite, SonoSite Synchronicity adlı yapay zeka odaklı bir ultrason sistemi geliştirdi.Ultrason görüntülerini gerçek zamanlı olarak analiz etmek için derin öğrenme modelleri kullanır, farklı anatomik yapıların ölçümlerini sağlar ve sağlık çalışanlarının daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olur.
Şirket, tıbbın ön saflarında çalışan tıp uzmanlarının ihtiyaçlarını karşılamak için ürünü geliştirmeye ve yükseltmeye devam ediyor.
İyileştirilmiş teşhise ek olarak, AI algoritmaları farklı tıbbi görüntülerdeki kalıpları tanımlayabilir, doktorların bir hastanın tedaviye tepkisini tahmin etmesine yardımcı olabilir ve belirli koşulların doğasına ilişkin başka değerli bilgiler sağlayabilir.
AI destekli robotik cerrahi
[Kaynak: ohcare.com]
Sağlık tesislerinin bu teknolojiyi benimsemesinin nedeni, yapay zeka ile geliştirilmiş robot teknolojisinin geleneksel cerrahi uygulamalara kıyasla çok daha hassas olmasıdır.
Yapay zeka destekli robotlar, nörolojik ameliyatlar gibi tehlikeli ameliyatlar yapılırken özellikle yararlı olan, mükemmel derecede hassas hareketler gerçekleştirmek üzere programlanabilir ve eğitilebilir. Örneğin,da Vinci cerrahi tekniği genellikle laparoskopik cerrahi gibi minimal invaziv prosedürleri gerçekleştirmek için kullanılır.
Bu arada, insan cerrahları sürecin dışında tutmuyor. Aslında sistem, cerrahi aletlerle donatılmış bir robot kolu ve bir konsolu çalıştıran bir cerrah tarafından tamamen kontrol edilen bir kamerayı içeriyor.
Genel olarak, yapay zeka destekli robotik cerrahi yaklaşımı insan hatası riskini azaltır , güvenliği artırırve hatta bazı durumlarda robotik cerrahi tipik olarak minimal invaziv olduğundandaha hızlı iyileşmeye yol açar.
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka kullanımına ilişkin gerçek hayattan başarı öyküleri
Yapay zekanın veri güvenliği, önyargı ve şeffaflık eksikliği ile bağlantılı birçok zorluğu nedeniyle, sağlık sektörü yapay zekayı benimseme konusunda son derece temkinli davranıyor. Bununla birlikte, teknolojilerin daha da gelişmesi ve belirli sektörlere göre uyarlanmasıyla birlikte, giderek daha fazla sayıda sağlık tesisi, tedavi sonuçlarını iyileştirmek için yapay zekayı benimsiyor.
Yapay zekayı hastaların yararına başarıyla kullanan tıbbi tesisler ve sağlık teknolojisi şirketlerininilham verici üç öyküsünü burada bulabilirsiniz.
Meme kanserini tespit etmek için AI kullanan Macar klinikleri
Her hastalıkta olduğu gibi, meme kanseri ne kadar erken teşhis edilirse, hastaların iyileşme şansı o kadar artar. Bununla birlikte, ABD Ulusal Kanser Enstitüsü'nün tahmin ettiği gibi, tarama mamogramları sırasında meme kanseri vakalarının yaklaşık yüzde 20'si atlanıyor. Doğal olarak, bu durum doktorların, özellikle de hastalarla dolup taşan radyologların üzerindeki baskıyı daha da artırıyor. Ve bir kez daha, AI kurtarmaya gelebilir.
2021'de Macaristan'da her yıl 35.000'den fazla tarama gerçekleştiren beş hastane ve klinik, gözden kaçmış olabilecek meme kanseri belirtilerini kontrol etmeye yardımcı olmak için yapay zeka sistemlerini benimsedi.
Tarama sistemi, bir AI yazılım şirketi olan Kheiron Medical Technologies tarafından geliştirildi.Yaratıcılar yapay zekaya milyonlarca mamogram beslediler ve şekilleri, konumları ve yoğunluğu analiz ederek kanserli büyümeleri tespit edecek algoritmayı öğretmeleri için radyologlarla çalıştılar.
Modeli 275.000'den fazla meme kanseri vakasında test ettikten sonra şirket, AI teknolojisinin kanseri en az taramaların ikinci okuyucusu olarak doktorlar kadar iyi tespit edebildiğini iddia etti. Ayrıca, ek testler yapay zekanın insanlardan daha fazla malignite tespit ettiğini ortaya çıkardı ve tespit oranını %13 artırdı.
2021'den bu yana ve Mart 2023 itibarıyla, yapay zekayı kullanan Macaristan'daki beş MaMMa Klinika tesisinde, radyologların kaçırdığı kanseri tespit eden 22 yapay zeka vakası doğrulandı ve daha fazla vaka inceleniyor.
Klinikler zincirinin yöneticisi Dr. Andras Vadaszy, The New York Times'a verdiği röportajda şöyle diyor: "Bu süreç bir veya iki hayat kurtaracaksa, buna değer."
Danimarkalı şirket 911 sevk görevlilerine yardım ediyor
Bir kişi ani bir kalp durmasından (SCA) bayılırsa, CPR veya defibrilasyon olmadan hayatta kalma şansı her 60 saniyede bir %10 düşer. Bu nedenle EMT'nin gelmesini beklemek değil, bir sevk görevlisinin talimatlarıyla gerekli yardımı derhal sağlamak çok önemlidir. Soru şu ki, SCA bir telefon görüşmesi yoluyla nasıl tanınabilir?
Bu sorun, yapay zeka yoluyla hasta konsültasyonlarını dönüştüren Danimarkalı şirket Corti SA tarafından oluşturulan bir program olanCorti AI'nin oluşturulmasını tetikledi.
Başlangıçta, arayanın sözlerini ve hattaki gürültüyü analiz etmek için makine öğrenimini kullandı. Algoritma 150.000'den fazla aramada test edildi. Sonuç olarak, yazılım kalp durmalarını vakaların %93'ünde doğru bir şekilde saptadı, insan sevk görevlilerinin gösterdiği %73'lük sonuçla karşılaştırıldığında. Üstelik program bu sonuca 30 saniyeden daha hızlı ulaştı. Bu sayede sevk görevlileri, CPR gerçekleştirerek arayanı hızlı bir şekilde yönlendirebildi.
Yapay zekayı başarılı bir şekilde test ettikten sonra Corti SA, dünya genelindeki ülkelerde canlı aramalarla büyük ölçekli denemeler gerçekleştirdi. Ayrıca, diğer kritik koşulları tespit etmek için sistemi eğitmek için çalışmaya başladılar.
2021'de girişim, hasta konsültasyonlarını iyileştirmek için A serisi fonlamada 27 milyon dolar topladı. Bugün yapay zeka programı, her türden hasta karşılaşmasını dinleyerek, yazıya dökerek, yönlendirerek ve kodlayarak gerçek zamanlı karar desteğiyle sağlık çalışanlarına yardımcı olmaya devam ediyor.
Duke Üniversitesi hastaneleri sepsisle mücadele ediyor
Global Sepsis Alliance'a göre sepsis, sadece gelişmekte olan ülkelerde değil, yılda 47 ila 50 milyon insanı etkiliyor. ABD'de sepsis, her yıl opioid aşırı dozları, prostat kanseri ve meme kanseri toplamından daha fazla ölüme yol açmaktadır. Bunun da ötesinde, hastanede ölen yaklaşık her üç hastadan birinde sepsis vardır ve vakaların %87'sinde hastaneye gelmeden önce gelişmeye başlar.
Aynı zamanda hızlı teşhis ile sepsisten ölümler önlenebilirken, semptomları diğer hastalıklarda yaygın olduğu için tespit edilmesi zor olabilir. Bu nedenle Kasım 2018'de Duke Üniversitesi Sağlık Sisteminin acil servisi, sağlık çalışanlarının hastalığın erken belirtilerini tespit etmesine yardımcı olmak için oluşturulmuş bir derin öğrenme aracı olan Sepsis Watch'ın ilk sürümünü yayınladı.
Bu ürünü yapmak için doktorlar ve hemşireleri sürece dahil eden ekibin 3,5 yılını aldı. Yapay zeka modelini 42.000'den fazla yatan hasta vakasından alınan 32 milyondan fazla veri noktasıyla eğittiler. Sonuç olarak, görünüşte basit olan bu iPad uygulaması, sepsis geliştirme olasılığını belirlemek ve yüksek riskli vakaları işaretlemek için hastaların verilerini her saat inceler.
Sonraki yıllarda ekip, Sepsis Watch'ı üç Duke hastanesinin tesislerinde geliştiriyor ve test ediyor. Yeni AI araçlarını uygulamanın en büyük zorluklarından biri teknik geliştirme değil, sosyal entegrasyondur.
Yeni iletişim kılavuzları, eğitim materyalleri ve işyeri politikalarına uyum sağlama yoluyla klinisyenlerin günlük iş akışına inovasyonu entegre etmek çok büyük bir çaba gerektirir. Sepsis Watch'ın yaygınlaşması için daha alınması gereken çok yol olsa da, gerçek hastane ortamlarında test ediliyor olması onu çok umut verici bir proje yapıyor.
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka ve makine öğreniminin geleceği
Tıpta AI'nın geleceğini tahmin etmek, en azından kısmen, o kadar da zor değil. Ne de olsa, bu makalede bahsettiğimiz teknolojiler henüz geniş çapta benimsenmedi ve daha gelişmiş bir biçimde olsalar bile muhtemelen bizimle kalacaklar.
Yapay zeka çözümlerinin parçası olabileceği en umut verici alanlar arasında hassas tıp, ilaç keşfi, uzaktan hasta tedavisi, robotik cerrahi, görüntüleme analizi ve EHR sistemlerinin daha verimli yönetimi yer alıyor. Başka bir deyişle, sağlık hizmetlerinde AI'nın geleceği, daha önce duymadığınız hiçbir şeyi içermiyor.
Bununla birlikte, yapay zekanın benimsenmesinin birçok sağlık kuruluşunun gözden kaçırdığı bir yönü vardır: sağlık hizmetlerinde yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine ve konuşlandırılmasına yaklaşımımız. Her yıl 1,4 milyondan fazla hastaya hizmet veren Mayo Clinic'in başkanı ve CEO'su Dr. Gianrico Farrugia'nın bu konuda söyledikleri şöyle:
"Geleneksel boru hattı modeli, yeni fikirler bulmaktan bunları sağlayıcıların ve hastaların kullanacağı bağımsız ürünlere dönüştürmeye kadar bir dizi doğrusal noktaya dayanır. Bunun yerine, bir platform yaklaşımı, devam eden bir işbirliği ekosistemine dayanır. Uzunlamasına hasta verilerine ve zaman içinde öğrenmeye devam eden algoritmalara dayalı olarak dijital platformlar aracılığıyla entegre çözümler oluşturmak için sağlayıcıları, tıbbi cihaz şirketlerini, sağlık teknolojisi girişimlerini, hastaları ve ödeme yapanları bir araya getirmemiz gerekiyor.”
Ek olarak Dr. Gianrico Farrugia, yapay zeka teknolojisini birleşik bir veri altyapısı kullanarak benimserken hassas hasta verilerinin gizliliğini ve güvenliğini korumanın önemini vurguluyor.
"Yapay zeka modellerine veri göndermek yerine, yapay zeka modellerini tanımlanmamış verilere getiriyoruz ve veriler platformdan hiç ayrılmadan harici işbirlikçilerin sonuçlara erişmesini sağlayan bir 'cam duvar' oluşturuyoruz.
Sağlık hizmetlerinde yapay zeka çözümleri maliyet tasarrufu sağlayabilir
Yararlarla ilgili bölümde, yapay zeka çözümlerinin hem sağlık tesislerinin hem de hastaların paradan tasarruf etmesine yardımcı olabileceğinden zaten bahsetmiştik. Ama aslında ne kadar maliyet tasarrufundan bahsediyoruz?
Yapay zekanın sağlık harcamaları üzerindeki potansiyel etkisine ilişkin 2023 tarihli bir makaleye göre, yapay zekanın daha geniş çapta benimsenmesi ABD sağlık harcamalarında %5 ila %10 arasında tasarruf sağlayabilir. Bu, önümüzdeki beş yıl içinde kabaca 2019 dolarında yılda 200 milyar ila 360 milyar dolara karşılık geliyor.
Bahsedilen maliyet tasarrufları hastaneleri, sağlık sigortacılarını ve özel ödeme yapanları kapsar. Örneğin hastaneler, esas olarak idari ve klinik operasyonların yapay zeka destekli optimizasyonu yoluylatoplam maliyetlerinin %4 ila %11'i arasında tasarruf sağlayabilir.Özel ödeme yapanlara gelince, toplam harcamalarının %7 ila %9'u arasında bir yerde tasarruf edebilirler.
Hastaneler için hesaplanması daha zor ancak yine de son derece önemli olan finansla ilgili faydalar da vardır. Dünyanın dört bir yanındaki sağlık sistemleri, hastanelerin yatarak tedavi gibi önemli hizmetlerin sayısını azaltması veya tamamen kapatmasıyla bir krizle karşı karşıya.
Ayrıca, birçok sağlık tesisi, COVID-19 salgını sırasında daha da kötüleşen personel sıkıntısı ile mücadele ediyor. Yapay zeka çözümleri, hastaneler ve klinikler için prosedürel görevleri otomatikleştirmenin ve sağlık uzmanlarını birinci derecede önemli olan hasta tedavisine odaklanma konusunda özgür bırakmanın bir yolu olabilir.
Yapay zeka destekli kaynak optimizasyon araçlarıyla birlikte bakım otomasyonu, potansiyel olarak hastanelerin aynı sayıda personelle daha fazla hastayı tedavi etmesine, daha iyi bir hasta deneyimi sunmasına ve böylece geliri artırmasına yardımcı olabilir.
Çözüm
Kronik hastalıkların artan prevalansı, değişen yaşam tarzları ve sektördeki teknolojik gelişmeler ile modern sağlık hizmetleri, hasta beklentilerini karşılamak için önleyici bakım ve erken teşhis konularına odaklanmaktadır. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının rolü, sağlık hizmeti sağlayıcılarına sağlayabilecekleri finansal faydalar bir yana, böyle bir yaklaşım için çok önemlidir.
Anlaşılır bir şekilde, robot teknolojisine ve diğer karmaşık teknolojilere yatırım yapmak, küçük veya yetersiz finanse edilen sağlık tesisleri için imkansız miktarda paraya mal olabilir. Bununla birlikte, idari görevleri otomatikleştirmeyi veya sanal hemşire asistanlarını entegre etmeyi amaçlayan bir AI projesi, özellikle bir dış kaynak şirketi tarafından makul bir oranda teslim edilirse, gerçekçi olmaktan daha fazlası olabilir.
Kuruluşunuzun iş akışını yapay zeka aracılığıyla düzene sokmanın yollarını arıyorsanız — Mind Studios, bütçenize uygun olası uygulama stratejileri konusunda size rehberlik etmeye hazırdır. Kısa bir iletişim formu doldurun ve iş geliştirme ekibimiz kısa süre içinde sizin için ücretsiz bir danışmanlık randevusu ayarlayacaktır.
2