AI'yı Sağlık Hizmeti Yazılım Çözümlerine Entegre Etme: Faydalar ve Kullanım Örnekleri

Yapay zeka, sağlık sektörünün hemen hemen her alanında yavaş ama istikrarlı bir şekilde ilerliyor. Bugün, bu teknolojilerin oyunun kurallarını değiştirdiğine şüphe yok: Sağlık hizmetlerinde AI, yeni ilaçların keşfedilip test edilmesine, insanlar tarafından fark edilmeyen hastalık belirtilerinin tespit edilmesine ve hatta uzaktan ameliyatlara olanak sağlamak gibi imkansızı mümkün kılmaya yardımcı oluyor.

Ayrıca yapay zeka, sağlık hizmetleriyle ilgili günlük görevleri düzene sokmanın ve böylece sağlık uzmanlarının hayatlarını biraz daha kolaylaştırmanın ayrılmaz bir parçasıdır. Soru şu ki, sağlık kuruluşları bu gücü nasıl kullanmaya başlayabilir ve yapay zekayı operasyonlarının bir parçası haline getirebilir? Bu makalenin konusu bu.

Burada, tıbbi yapay zeka çözümlerinin faydalarını, kullanım durumlarını ve ilham verici örneklerini keşfediyor, entegrasyon sürecinde size rehberlik ediyor ve kendi deneyimlerimize dayanarak yapay zeka ile çalışmaya ilişkin ipuçlarını paylaşıyoruz.

AI'yı sağlık hizmetleri yazılımına entegre etmenin faydaları

[Kaynak: Statista]

Statista'nın verilerine göre, küresel yapay zeka sağlık hizmetleri pazarı, 2022'den 2030'a kadar yüzde 37'lik bir YBBO ile büyüyerek 2030'a kadar neredeyse 188 milyar dolar değerinde olacak. Gelin yapay zekanın sağlık hizmetlerinde bu kadar şaşırtıcı rakamlara yol açan faydalarına geçelim.

Geliştirilmiş teşhis ve tedavi doğruluğu

Yapay zeka destekli algoritmaların en büyük avantajlarından biri, hasta kayıtları, tıbbi görüntüler ve test sonuçları gibi çok büyük miktarda tıbbi veriyi gerçek zamanlı olarak hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmeye yardımcı olabilmeleridir. Bu, insanlar tarafından yapıldığında çok daha fazla zaman alan veya yapay zekanın katılımı olmadan tamamen fark edilmeyen kalıpların ve anormalliklerin tespit edilmesine yol açar.

Yapay zeka, sağlık profesyonellerinin (SMM'ler) proaktif bir yaklaşım uygulamasına ve hastalarına zamanında ve doğru tedavi sağlamasına, acil durumları tahmin edip önlemesine ve yanlış teşhis vakalarını azaltmasına yardımcı olur.

Tıp uzmanları teknoloji konusunda oldukça iyimser. Örneğin, Avrupa Radyoloji Derneği tarafından 2022 yılında yapılan bir anket, hastaları teşhis etmek için yapay zeka tabanlı algoritmalarla çalışan 185 radyologla görüştü. Çoğunluğu (%75,7) algoritmaların genel güvenilirliği konusunda hemfikirdi.

Kişiselleştirilmiş hasta bakımı

İdeal olarak, her hasta, benzersiz tıbbi geçmişi, deneyimi, genetik verileri, yaşam tarzı ve diğer bilgileri dikkate alınarak tedavi edilmelidir.

AI, diğer teknolojilerle birlikte bu verileri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Sonuç olarak, bakıma kişiselleştirilmiş bir yaklaşım sağlar ve belirli hastalar için mümkün olan en iyi teşhis ve tedavi çözümlerini bulmaya yardımcı olur. Bu, hasta sonuçlarının iyileşmesine yol açar ve yeniden kabul şansını azaltır.

Hastalar, tıp uzmanları tarafından AI kullanımı konusunda hâlâ temkinli olsa da, birçoğu bu teknolojinin sektördeki belirli sorunları çözebileceğine inanıyor. Örneğin, 2023 tarihli Pew Araştırma Merkezi anketi, sağlık hizmetlerinde etnik önyargıları bir sorun olarak gören ABD'li yetişkinlerin %51'inin yapay zekanın bunu azaltacağına inandığını gösterdi. Aynı araştırma, ABD'li yetişkinlerin %65'inin yapay zekanın kanser taramalarında kullanılmasını istediğini ortaya koydu.

Devamını okuyun: AI Entegrasyonu Hasta Bakımını Nasıl İyileştirebilir?

Tasarruf

Karmaşık karar alma yalnızca sağlık uzmanlarına bağlı olsa da, yapay zeka onları belirli rutin tekrarlayan görevlerden kurtarabilir. Buna randevu planlaması, hasta kaydı, faturaların işlenmesi ve diğer evrak işleri gibi idari işler dahildir. Bu işlemlerin otomatikleştirilmesi sağlık kuruluşlarının idari ve operasyonel maliyetleri azaltmasına yardımcı olur.

Üstelik bu, SMM'lerin hasta bakımı için ayırdığı zamanı serbest bırakır. Örneğin, son araştırmalara göre, Avrupa'da bir hekimin çalışma süresinin yalnızca %50'sinin hastaları tedavi etmeye ayrıldığı ve diğer %50'sinin idari görevlerle doldurulduğu tahmin ediliyor. Yapay zekanın sağlık hizmetlerinde uygulanmasının hastalarla geçirilen süreyi %20 oranında artıracağı tahmin ediliyor. Bu doğal olarak hasta memnuniyetinin artmasına ve dolayısıyla gelirin artmasına yol açabilir.

Ayrıca yapay zeka destekli analitik ve tahmine dayalı modelleme çözümleri, sağlık kuruluşlarında kaynak tahsisini optimize edebilir. Örneğin, AI algoritmaları, personel planlamasını ve hasta akışını optimize etmek, talep tahminini iyileştirmek ve envanter yönetimini kolaylaştırmak için geçmiş ve gerçek zamanlı verileri analiz edebilir.

Sağlık yazılımında yapay zeka örnekleri kullanın

Yapay zekanın sektöre fayda sağlamak için kullanılabileceği pek çok durum olsa da, sağlık hizmetlerindeki yapay zeka uygulamalarının çoğu kabaca dört kategoriye ayrılabilir. Bunlar hasta bakımı, teşhis ve tıbbi görüntüleme, araştırma ve geliştirme ve yönetimdir. Bu kullanım durumu gruplarının her birine girelim.

Teşhis ve tıbbi görüntüleme

Yapay zeka şu anda teşhis ve tıbbi görüntülemenin geleceğini şekillendiriyor ve gelişmiş algoritmalar aracılığıyla insan yeteneklerini artırıyor. Sağlık hizmeti yazılımındaki yapay zeka, SMM'lerin karmaşık verileri hızlı ve doğru bir şekilde yorumlamasına ve dolayısıyla daha verimli tıbbi kararlar almasına ve tıbbi hataları azaltmasına yardımcı olur.

Teşhis ve tıbbi görüntüleme için kullanılan tipik AI teknolojilerinin bir listesi:

• Büyük veri kümelerini analiz etmek ve böylece klinik veriler, semptomlar ve hastalık sonuçları arasındaki karmaşık ilişkileri belirlemek için makine öğrenimi , tahminlerde bulunmaya ve tanısal karar vermeyi geliştirmeye yardımcı olur
• Nöral ağları kullanan ve X-ışınları, CT taramaları ve MRI'lar dahil olmak üzere tıbbi görüntüleri analiz etme gibi görevlerde sağlık uzmanlarına yardımcı olan derin öğrenme
• İlgili bilgileri çıkarmak için insan dilini yorumlamak ve tıbbi kayıtları, klinik notları, araştırma makalelerini vb. analiz etmek için NLP teknikleri
• SMM'lere ilgili tıbbi bilgi ve klinik yönergeleri sağlayarak belirli alanlarda insan uzmanlığını simüle etmek için uzman sistemler
• Olasılıkları hesaplamak ve çeşitli teşhislerin olasılığını değerlendirmek için olasılıksal muhakeme teknikleri
• Klinisyenlerin hasta geçmişi, semptomlar, test sonuçları ve tıbbi araştırma gibi gerçek zamanlı verilere dayalı teşhis kararları vermelerine yardımcı olan yapay zeka destekli karar destek sistemleri

Yapay zekanın insanların yerini alma ihtimalinin düşük olduğunu ve nihai kararların tıp uzmanlarının sorumluluğunda olmaya devam ettiğini not etmek önemlidir. Bununla birlikte, sağlık uzmanları tarafından yapay zekanın kullanılması daha hızlı ve daha doğru teşhislere yol açar. Örneğin, makalelerimizden birinde, Macar kliniklerinin, doktorlar tarafından gözden kaçmış olabilecek meme kanseri belirtilerini kontrol etmeye yardımcı olmak için AI sistemlerini nasıl benimsediğine dair bir hikaye paylaştık.

Hasta bakımı

Hasta bakımı söz konusu olduğunda, AI teknolojileri öncelikle sağlık hizmetlerinin sunumunu ve bakım koordinasyonunu iyileştirmenin yanı sıra hasta deneyimlerini geliştirmek için kullanılır. Ayrıca, sağlık hizmeti sağlayıcılarının daha proaktif ve hasta merkezli bir yaklaşımı benimsemelerine yardımcı olurlar.

Hasta bakımı için yaygın yapay zeka odaklı yazılım çözümleri şunları içerir :

• Hastalara kişiselleştirilmiş sağlık bakımı desteği ve rehberliği sağlayan, AI ve NLP tarafından desteklenen sanal sağlık asistanları .Tipik olarak, soruları yanıtlayabilir, semptom değerlendirmeleri sağlayabilir, ilaç hatırlatmaları sunabilir ve kullanıcılarla SMM'ler arasında bağlantı kurabilirler.
• Makine öğrenimi algoritmalarını kullanan ve SMM'lerin hastaların yaşamsal belirtilerini, semptomlarını ve ilaç uyumunu uzaktan izlemesini ve gerektiğinde müdahale etmesini sağlayanuzaktan hasta izleme çözümleri
• İlaç tedavisi uzlaşması, uyumu izleme ve kişiselleştirilmiş ilaç önerileri konusunda yardımcı olmayı amaçlayan ilaç yönetimi yazılımı
• Düşmeleri veya hareket modellerindeki değişiklikleri algılamak için sensörler, giyilebilir cihazlar veya kamera tabanlı teknolojilerle birlikte kullanılan düşme algılama ve önleme çözümleri .Bu sistemler genellikle bakıcılar veya acil servisler tarafından benimsenir.
• Kişiselleştirilmiş bakım planları, semptom izleme ve öz yönetim araçları sağlayarak kronik rahatsızlıkları olan hastaları desteklemek için oluşturulankronik hastalık yönetimi platformları

Sağlık hizmeti sağlayıcıları, yapay zeka teknolojilerinin gücünden yararlanarak proaktif, hasta merkezli bakım sunabilir, bu da daha iyi sonuçlara ve daha iyi genel hasta refahına yol açabilir.

Daha fazlasını öğrenin: Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile Sağlık Hizmetlerinizi Nasıl Geliştirirsiniz?

Yönetmek

İdari ve diğer tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, bir sağlık kuruluşunun yapay zeka entegrasyon yolculuğuna başlamasının en kolay yollarından biridir. Bu çözümler genellikle hasta bakımından ziyade operasyonel süreçlerle ilgilidir, ancak yine de paradan tasarruf etmeye ve hizmet kalitesini artırmaya yardımcı olabilirler.

Sağlık hizmetleri yönetiminde kullanılan en yaygın şekilde benimsenen yapay zeka destekli yazılım çözümlerinden bazıları şunlardır :

• Faturalama, kodlama ve talep işlemeyi otomatikleştirmeye ve optimize etmeye ve potansiyel gelir sızıntısını belirlemeye yardımcı olan gelir döngüsü yönetimi platformları
• Envanter seviyelerini optimize etmeyi, maliyetleri düşürmeyi ve kritik malzemelerin zamanında kullanılabilirliğini sağlamayı amaçlayan tedarik zinciri yönetimi çözümleri .Bu durumda, AI algoritmaları geçmiş verileri ve talep modellerini analiz eder, tedarik ihtiyaçlarını tahmin eder ve tedarik süreçlerini otomatikleştirir.
• Talep verilerinde, sağlayıcı davranışında ve faturalandırma uygulamalarında kalıpları ve anormallikleri analiz etmek ve şüpheli faaliyetleri işaretlemek için yapay zeka algoritmalarından yararlanansahtekarlık tespit ve önleme hizmetleri
• Temel olarak Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) aracılığıyla rutin görevleri otomatikleştirmeye ve süreçleri kolaylaştırmaya yardımcı olan iş akışı optimizasyonu çözümleri .Bu teknoloji, randevu programlamayı, dokümantasyon işlemeyi vb. kapsayabilir.
• Gelecekteki hasta hacimlerinitahmin etmek ve personel seviyelerini optimize etmek ve kaynakları verimli bir şekilde yönetmek için geçmiş hasta verilerini, kabul oranlarını ve personel planlama modellerini analiz etmek için AI algoritmalarını kullanan tahmine dayalı personel ve kaynak tahsisi platformları

Araştırma ve Geliştirme

Yapay zeka algoritmaları büyük hacimli tıbbi verileri analiz edebildiği için doğal olarak sadece sağlık kuruluşları tarafından değil araştırmacılar tarafından da kullanılıyor. Yapay zeka destekli araçlar, bilim adamlarının büyük veri kümelerini hızla gözden geçirmesine ve tıbbi keşifleri hızlandıran kalıpları belirlemesine olanak tanır. AI teknolojileri, araştırmayla ilgili aşağıdaki görevlerde yardımcı olur :

• Veri madenciliği ve analizi , bu durumda yapay zeka, EHR, genomik veriler, klinik deneyler ve bilimsel literatür gibi sağlık hizmeti verilerini işlemek için kullanılır.Bu, araştırmacıların hastalık mekanizmalarını daha iyi anlamalarına ve çok daha hızlı çözümler bulmalarına yardımcı olur.
• DNA dizilerini analiz etmek ve yorumlamak, hastalık risklerini tahmin etmek ve kişiselleştirilmiş tıbbı geliştirmek için AI ve ML algoritmalarının kullanıldığıgenomik analiz
• Moleküler yapılar hakkındaki verileri analiz eden, ilaç-hedef etkileşimlerini tahmin eden ve istenen özelliklere sahip bileşikleri tanımlayan AI ve ML algoritmaları sayesinde daha kolay hale gelen ilaç keşfi ve geliştirmesi
• Klinik deneme optimizasyonu , bu durumda AI, klinik denemelerin tasarımının ve yürütülmesinin optimizasyonuna yardımcı olur.Daha spesifik olmak gerekirse, makine öğrenimi algoritmaları uygun deneme katılımcılarını belirleyebilir, hasta yanıtlarını tahmin edebilir ve deneme protokollerini optimize edebilir

Yapay zekayı bu amaçlar için kullanmak, kanıta dayalı tıbbın, kişiselleştirilmiş bakımın ve sağlık sistemlerinin genel gelişimine katkıda bulunur.

Sağlık yazılımında AI örnekleri

Tüm bunların gerçek hayattaki vakalarla nasıl çalıştığını anlamak çok daha kolay, bu nedenle her kategori için sağlık teknolojisi şirketlerinin ve sağlık kuruluşlarının sağlık yazılımında yapay zekayı nasıl kullandığına dair bir örnek seçtik.

Tıbbi görüntüleme: Kelebek Ağı

Muhtemelen bildiğiniz gibi, ultrason görüntüleme, SMM'lerin ses dalgaları yoluyla vücudun içinin görüntülerini elde etmesine olanak tanıyan güvenli, invaziv olmayan ve radyasyon içermeyen bir teşhis aracıdır. Bununla birlikte, ultrason için kullanılan ekipman tipik olarak çok pahalıdır ve sağlık tesislerinin dışında kullanılamayacak kadar büyüktür.

Bu nedenle, bir tıp şirketi Butterfly Network, SMM'lerin neredeyse stetoskopları taşıdıkları kadar kolay taşıyabilecekleri, el tipi bir tüm vücut görüntüleyici olan Butterfly iQ'yu yarattı.

Butterfly iQ, yarı iletken tabanlı bir ultrason dönüştürücüye dayalıdır. Cihaz, yüksek çözünürlüklü gerçek zamanlı görüntüler oluşturmasını ve bunları doğrudan bağlı bir akıllı telefona veya tablete göndermesini sağlayan binlerce küçük ultrason sensörüne sahiptir.

Teknolojinin AI bileşenine gelince, Butterfly iQ, görüntü kalitesini iyileştiren, ayarları optimize eden ve görüntü yorumlama ve anormallikleri tespit etmeye yardımcı olan AI algoritmaları ile geliştirilmiştir. Ayrıca ürün, veri depolama, işbirliği ve analiz sağlayan bulut bilgi işlemden yararlanır.

Hasta bakımı: Wellframe

Modern sağlık hizmetlerinin ele alması gereken görevlerden biri hastanın yetkilendirilmesidir, yani sistemin, kendi bakımı altındaki kişilerin sağlıklarını yönetmede aktif rol almalarını sağlaması gerektiği anlamına gelir. Wellframe, tam da bunu yapmayı amaçlayan bir hizmettir.

Bu dijital sağlık yönetimi platformu, sağlık profesyonellerinin hastalarına kişiselleştirilmiş, etkileşimli ve veriye dayalı bakım sunmasına yardımcı olur. Bunu başarmak için yaratıcıları mobil uygulamaları, yapay zekayı ve bakım yönetimi hizmetlerini birleştirdi.

Hastalar için Wellframe mobil uygulaması, temel olarak destek ve rehberlik sağlayan özelliklere sahip bir dijital sağlık arkadaşıdır. İşlevsellik, kişiselleştirilmiş bakım planları, ilaç alımı hatırlatıcıları, semptom takibi, eğitim içeriği, tele sağlık hizmetleri, SMM'lerle güvenli mesajlaşma ve yüksek riskli durumlarda ikincisini uyarmayı içerir.

Wellframe ekibi ayrıca sağlık hizmetleri yazılımı geliştirme için yapay zekayı kullanır. Buradaki AI algoritmaları, sağlık kayıtları gibi hasta verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş bakım planları oluşturmak için kullanılır. Ayrıca tedavideki kalıpları, potansiyel riskleri ve kusurları tespit etmeye yardımcı olur ve hastalara ve sağlık uzmanlarına gerçek zamanlı içgörüler ve öneriler sağlar.

Daha fazla bilgi edinin: Yapay Zeka Sağlık Uzmanlarının Daha İyi Performans Göstermesine Nasıl Yardımcı Olabilir: Faydalar ve Başarı Öyküleri

Yönetim: Epik

Buradaki son örnek, sağlık sektöründeki çoğu kişi tarafından iyi bilinmektedir. Epic, sağlık kuruluşlarında hasta bilgilerini yönetmek ve iş akışlarını kolaylaştırmak için yaygın olarak kullanılan bir elektronik sağlık kayıtları (EHR) sistemidir.

Epic'in işlevselliği, SMM'lerin hasta kaydı, dokümantasyon ve tablo oluşturma, testler ve ilaçlar için sipariş verme, bakım koordinasyonu ve daha fazlası ile kolayca çalışmasını sağlar.

Peki, Epic'in sağlık hizmetleri yazılımı geliştirmesinde yapay zekanın rolü nedir? Platform, büyük miktarda hasta verisindeki kalıpları belirlemek için tahmine dayalı analitik için yapay zekadan yararlanır. Bu şekilde, AI algoritmaları hasta sonuçlarını tahmin edebilir, riskleri ve komplikasyonları tespit edebilir ve sağlık uzmanlarının gerektiğinde proaktif olarak müdahale etmesini sağlayabilir.

Epic ayrıca, klinik notlar ve belgeler gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve karar verme için gereken değerli içgörüleri ve kalıpları çıkarmak için doğal dil işleme (NLP) ve ses tanıma kullanır. Epic kullanan SMM'ler yalnızca bireysel hastaları yönetmekle kalmaz, aynı zamanda nüfus sağlığı yönetimi girişimlerini de destekler.

Mind Studios ekibi ayrıca Epic'i inanılmaz derecede yararlı buluyor: Aslında, AI teknolojisini içerenler de dahil olmak üzere sağlık projelerimiz içinHIPAA uyumlu çözümler oluştururken kullanıyoruz.

İlaç keşfi: AlphaFold

Bloomberg'e göre, yeni bir ilacın piyasaya sürülmesi tipik olarak yaklaşık 3 milyar dolara mal oldu ve deneysel ilaçların yaklaşık %90'ı başarısız oldu. DeepMind tarafından geliştirilen bir AI modeli olan AlphaFold, proteinlerin insan vücudu ile nasıl etkileşime gireceklerini anlamak için gerekli olan 3 boyutlu yapısını tahmin ederek süreci önemli ölçüde hızlandırdı ve basitleştirdi.

Basitçe söylemek gerekirse, birçok hastalık anormal davranan proteinler tarafından tetiklenir. Proteinlerin 3 boyutlu yapısını tahmin etmek, araştırmacıların potansiyel ilaç hedeflerini belirlemesine, proteinlerle etkileşime girebilecek molekülleri daraltmasına ve hastalıklara saldırmak için ilaçlar tasarlamasına yardımcı olur.

İşte nasıl çalıştığı. İlk olarak, AlphaFold mevcut veritabanlarından, bilimsel araştırmalardan ve diğer kaynaklardan proteinler hakkında büyük miktarda veri ile eğitilir. DeepMind, modeli derin öğrenme teknikleri, özellikle sinir ağları kullanarak eğitir.

Model daha sonra proteinin 3 boyutlu yapısını tahmin etmek ve karmaşık algoritmalar ve hesaplama yöntemleri aracılığıyla nasıl katlandığını belirlemek için kullanılır. Yinelemeli iyileştirme süreci, tahminlerin doğruluğunu artırmaya yardımcı olur.

AlphaFold'un sağlık hizmetlerindeki bir diğer önemli rolü de, yalnızca ilaç keşfini hızlandırmakla kalmayan, aynı zamanda genel olarak hastalıklar ve biyoloji hakkındaki bilgimizi de geliştiren kapsamlı bir protein yapısı veri tabanı oluşturmaya katkıda bulunmasıdır.

Yapay zeka çözümleri sağlık hizmetleri yazılımına nasıl entegre edilir?

Halihazırda mevcut yazılımı olan bir sağlık kuruluşuysanız, sıfırdan yeni bir ürün oluşturmak yerine hazır bir yapay zeka çözümünün entegrasyonuna yatırım yapmak finansal olarak daha mantıklı olabilir. Bu bölümde odaklanmak istediğimiz şey tam olarak bu.

AI entegrasyon süreci her alanda karmaşıktır. Ancak, dikkate alınması gereken çok sayıda veri gizliliği ve güvenlik düzenlemesi nedeniyle yapay zeka ile sağlık hizmeti yazılımını birleştirmek özellikle zor olabilir. Bu altı adım, bunu mümkün olan en verimli şekilde nasıl yapacağınızı daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

Adım 1. Sağlık kuruluşunuzun ihtiyaçlarını tanımlayın

Yapay zeka entegrasyon seçeneklerini incelemeye karar verdiğinizde yapmanız gereken ilk şey, bu projenin hedeflerini belirlemektir. AI çözümleriyle ne elde etmeyi planlıyorsunuz? Hangi süreçleri otomatikleştirmek ve geliştirmek istiyorsunuz? Kuruluşunuza nasıl fayda sağlayacak? Ve projeye ne kadar bütçe ayırabilirsiniz?

Bu soruları yanıtlamak, fikrin geçerli olduğundan emin olmanıza yardımcı olacak ve sonunda, yapay zeka çözümlerinin kendileri ve bunları uygulayacak ekip için bir gereksinimler listesine sahip olacaksınız.

Adım 2. Çözümü uygulamak için güvenilir geliştiriciler bulun

Yapay zeka çözümlerini bir sağlık kuruluşunun operasyonlarına entegre edecek bir iş ortağı ararken, ilgili deneyim ve uzmanlık çok önemlidir.

Donanım ve yazılım hizmeti sağlayıcılarının sağlık sektörünün düzenlemelerini, standartlarını ve benzersiz zorluklarını anlaması gerekir. Bu nedenle, teknik görüşmeler sırasında potansiyel ortaklarınızın uzmanlığını değerlendirmekten çekinmeyin ve deneyimleri ve iş yaklaşımları hakkında daha fazla bilgi edinmek için önceki müşterileriyle iletişime geçin.

3. Adım. Doğru AI çözümünü seçin

AI araçları ve teknolojileri için çok sayıda seçenek vardır. Buradaki seçim, işlemeyi planladığınız veri türüne ve kullanılabilirliğine, yapay zeka çözümünün teknik gereksinimlerine, düzenlemelere uygunluğuna ve maliyetine bağlıdır.

Sıfırdan bir yapay zeka çözümü oluşturmayı veya birkaç ayarlamayla kullanıma hazır bir çözümü entegre etmeyi planlıyor olun, kararı deneyimli yapay zeka uygulama ortağınızla birlikte vermenizi öneririz.

Adım 4. Entegrasyon için plan yapın

AI projenizin başarısı doğrudan AI algoritmalarını eğiteceğiniz verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Bu nedenle, entegrasyona hazırlanmanın en önemli adımlarından biri, verilerin toplanması ve analiz edilmesini içerir.

Algoritmanın ele alacağı soruna bağlı olarak, veriler tıbbi görüntüleri, tıbbi transkripsiyonu, EHR'leri, giyilebilir cihazlardan alınan verileri vb. içerebilir.

Ayrıca, seçilen yapay zeka çözümünün düzenleyici gerekliliklere ve HIPAA ve GDPR gibi standartlara uymasını sağlamak da önemlidir.

Adım 5. Çözümü eğitin, test edin ve devreye alın

Veriler hazır olduğunda yapay zeka çözümünü eğitmeye başlayabilir ve ürettiği sonuçların ne kadar doğru olduğunu test edebilirsiniz. Bu sürece en çok katkıda bulunanlar mühendisler olsa da, algoritmanın etkinliğini doğrulaması gereken kişiler olduklarından, gelecekte çözüm üzerinde çalışacak sağlık uzmanlarıyla da bağlantı kurduğunuzdan emin olun.

AI modeli doğrulandıktan sonra ekip onu dağıtabilir ve şirket içi ekibiniz onu kuruluşun iş akışına entegre etmeye başlayabilir.

6. Adım. Sağlık hizmetleri yapay zeka sisteminizi izleyin ve iyileştirin

Çözüm dağıtıldığında proje bitmez: yapay zeka projeleri, özellikle sağlık hizmetlerinde, sürekli izleme ve iyileştirme gerektirir.

Bu süreç, kullanıcılardan (bu durumda - öncelikle tıp uzmanları ve hastalardan) geri bildirim almayı, çözümlerin sağlık kuruluşunun performansı üzerindeki etkisini analiz etmeyi ve istenen sonuçları elde etmek için yapay zekayı iyileştirmeyi içerir.

Devamını oku: Tıbbi Web Geliştirme: Modaya Uygun, Güncel Bir Tıbbi Web Sitesi Oluşturma

Mind Studios'un yapay zeka teknolojisinin sağlık hizmetlerinde uygulanmasına ilişkin ipuçları

Yukarıda tarif ettiğimiz süreç oldukça basit görünebilir. Bununla birlikte, yapay zeka projelerinin sağlık hizmetlerinde uygulanması belirli zorluklarla birlikte gelir ve hem teknolojinin hem de endüstrinin karmaşık doğası nedeniyle her zaman planlandığı gibi gitmez. İşte ekibimizden, fikrinizin başarılı olmasını sağlamanıza yardımcı olabilecek birkaç ipucu.

AI zorluklarının farkında olun

Yapay zeka sağlık sektöründe devrim yaratma potansiyeline sahip olsa da, teknolojiyi benimseyen herkesin dezavantajlarını ve zorluklarını bilmesi ve ele alması çok önemlidir. Yapay zeka modelleri insan hatası riskini azaltırken, insan yapımı veriler üzerinde eğitildiler ve bu nedenle genellikleönyargılı olabiliyorlar.

Örneğin, bir kliniğin geçmiş verilerinin belirli bir ırksal grubun sağlık hizmeti arama olasılığının düşük olduğunu gösterdiğini hayal edin. Bir AI algoritması bu veriler üzerinde eğitildiğinden, bakıma ihtiyaç duyulsa bile o gruptaki hastalar için takip tedavisi önerme olasılığı daha düşük olabilir.

Sağlık uzmanlarının sahip olduğu bir başka önemli endişe de şeffaflığın olmamasıdır çünkü yapay zeka algoritmalarının belirli sonuçlara nasıl vardığı genellikle belirsizdir ve bu da önyargıları tespit etmeyi ve ele almayı zorlaştırır.

Elbette, bu zorluklar yapay zekayı benimsememeniz gerektiği anlamına gelmez. Yapay zeka çözümlerinin, özellikle hastaları tedavi ederken sürekli insan gözetimi altında kullanılması gerektiğini unutmayın.

Güvenilir, uzun vadeli bir ortak seçin

AI projelerinin geliştirilmesi ve entegre edilmesi yıllar alabilir : İlk olarak 2018'de piyasaya sürülen ve halen test edilmekte olan Sepsis Watch aracını bir düşünün.Bununla birlikte, AI modeli bir sağlık tesisinin iş akışına entegre edildiğinde bile sihirli değnek haline gelmez: bu tür çözümler sürekli izleme, eğitim ve iyileştirme gerektirir.

Bu nedenle, projenizin başarısına gerçekten yatırım yapan ve uzun bir süre proje üzerinde çalışmaya istekli, çözümün lansmanından sonra bakım ve destek hizmetleri sağlayacak bir teknik ortak seçmenizi öneririz.

Bir yazılım geliştirme şirketi olarak Mind Studios, projenin uzun vadede nihai başarısını sağlamak için öncelikle uzun vadeli işbirliğine odaklanır. Sonuç olarak, müşterilerimizin %70'i, proje başladıktan 3 yıl sonra bakım ve destek hizmetlerimize güveniyor.

Sağlık profesyonelleri ile yan yana çalışın

Sağlık kuruluşları için AI projeleri, en azından başarısız olmalarını istemiyorsanız, bu çözümlerin birincil kullanıcıları olan sağlık uzmanlarıyla işbirliği yapılmadan geliştirilemez.

Yapay zeka araçları, belirli sorunları çözmenin yanı sıra kullanıcı dostu ve sezgisel arayüzlere sahip olmalı ve gerçek bir sağlık hizmeti ortamında verimli olduğunu kanıtlamalıdır. Ayrıca, çözümlerin doğru, önyargısız, güvenli ve hastaların ihtiyaçlarına cevap verip vermediğini test edecek olan doktorlar ve hemşirelerdir.

Son olarak, sağlık çalışanlarının geliştirme sürecine dahil edilmesi, çözümlerin gelecekte kabul görme ve benimsenme şansını artıracak ve bu da projenin başarısını doğrudan etkileyecektir.

Çözüm

Yapay zeka teknolojisinin sağlık hizmetlerinde benimsenmesi, sektörü yeni bir çağa sokarak sağlık hizmeti sunma ve alma deneyimini geliştirdi. Bu yeni çözümler, veri analizi, teşhis ve idari görevlerle bağlantılı operasyonların otomatikleştirilmesine yardımcı olurken, sağlık uzmanları doğrudan hastalarını tedavi etmeye ve ikincisini bir öncelikmiş gibi hissettirmeye odaklanabilir.

Elbette, yapay zeka destekli karmaşık donanım teknolojisine yatırım yapmak, sınırlı finansmana sahip küçük sağlık kuruluşları için çok pahalı olabilir. Bununla birlikte, AI'dan yararlanmanın ve hatta sağlık hizmetleri iş akışlarını düzene sokmak için sağlık hizmetleri yazılımını ve AI'yı birleştirerek uzun vadede maliyetleri azaltmak için kullanmanın birçok uygun fiyatlı yolu vardır.

Sağlık hizmetlerinin odaklandığımız sektörlerden biri olması nedeniyle Mind Studios, verimli bir yazılım çözümü oluşturmanıza veya mevcut bir çözümü AI teknolojisi ile geliştirmenize yardımcı olmaktan mutluluk duyar. Bize ulaşmaktan çekinmeyin, iş geliştirme ekibimiz hem gereksinimlerinize hem de bütçenize uyan bir strateji oluşturmanıza yardımcı olacaktır.

2