Healthcare ist an einem Wendepunkt. Maschinelles lernen und data science sind immer wichtige Komponenten bei der Entwicklung von prädiktiven und präskriptiven analytics. AI-powered-Anwendungen verändern das Gesundheitswesen durch die Reduzierung verbringen, der Verbesserung der Patienten-Ergebnisse und die Verbesserung der Zugänglichkeit zu kümmern.
Aber wo hat AI im Gesundheitswesen Stammzellen aus? Und welche Faktoren sind ausschlaggebend AI verwenden Sie im Gesundheitswesen heute aus? Dr. Taha Kass-Hout, general manager für das Gesundheitswesen und AI, und chief medical officer bei Amazon Web Services, angeboten wird eine historische Perspektive während einer HIMSS20 Digitale Bildungs-Sitzung, Healthcare Rezept für die Transformation: AI.
Die frühen Tagen der KI im Gesundheitswesen
„In der Medizin, am Ende des Tages wollen wir wissen, welche Art von patient eine Krankheit hat und welche Krankheit ein patient hat, so die Vorhersage, was die einzelnen Bedürfnisse der Patienten und die Bereitstellung der besten für Sie sorgen, das ist schließlich die definition der Präzision der Gesundheit oder Präzisions-Medizin,“ Kass-Hout, sagte.
„Die Schnittmenge von Medizin und AI ist wirklich kein neues Konzept,“ fügte er hinzu. „Viele haben schon gehört von 1979-Projekt verwendet künstliche Intelligenz, wie es angewendet, um Infektionen, wie meningitis und sepsis.“
AI in der Medizin geht sogar zurück bis 1964 mit Eliza, dem ersten chatbot, das war ein Dialog-tool, das neu das Gespräch zwischen einem Psychotherapeuten und einem Patienten, erklärte er. Das war auch den frühen Tagen der Anwendung künstliche Intelligenz und regelbasierte Systeme auf die Interaktion zwischen Patienten und Ihren Bezugspersonen, fügte er hinzu.
„Aber bis vor drei Jahren, vertieftes lernen, wenn es um die fortschrittlichsten algorithmen, wurde nie erwähnt in Der New England Journal of Medicine oder The Lancet oder sogar JAMA„, betonte er.
„Heute, wenn Sie auf der Suche bei PubMed, er verweist auf mehr als 12.000 Publikationen mit deep learning, über 50.000 machine-learning, und von über 100.000 Stück der wissenschaftlichen healthcare Literatur mit künstlicher Intelligenz, mit dem Punkt, dass die meisten, die stark verzerrt in Richtung vielleicht die letzten paar Jahre.“
Blick auf diese Literatur, sieht man, dass die meisten der Anwendungen, die man heute von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen beigezogen werden, Mustererkennung, Vorhersage und Natürliche Sprache zu verstehen, fügte er hinzu.
Warum AI ist heute wichtig
„Wenn man sich den Gesamtwert der Grund, warum die KI ist wirklich wichtig, vor allem in unserer aktuellen situation mit der globalen Pandemie der wir Leben, die 50% der Weltbevölkerung hat keinen Zugang zu grundlegender Gesundheitsversorgung,“ Kass-Hout, angegeben.
„Wenn Sie sich in den Vereinigten Staaten allein, 10% der Bevölkerung hat keine Versicherung und 30% der arbeitenden Bevölkerung sind unterversichert und die Versicherungen Kosten pro Person erreicht haben, über $20,000-$30,000 allein im letzten Jahr.“
So, die healthcare-Industrie sollte auch look bei AI als Sie sich auf den Weg, die Industrie sammelt die Informationen für die medizinischen Aufzeichnungen, schlug er vor. Zum Beispiel, wie es nicht sammeln dieser Informationen ist fehleranfällig, wo 30% der medizinischen Fehler sind, verursachen mehr als 500.000 Todesfälle pro Jahr.
Auf einem verwandten beachten, wenn es um die Notwendigkeit für die KI, es gibt einen prognostizierten Mangel in den USA von mehr als 120.000 ärzte über die nächsten zehn Jahre, fügte er hinzu.
“Also das ist wirklich, wo, wenn wir denken, mehr von dieser globalen Sicht auf das problem als auch die Bevölkerung, wir können sehen, wo die KI und die Fortschritte in der AI kann uns wirklich helfen, viele Dinge zu überwinden; zum Beispiel, das ausführen von Aufgaben, die ärzte können das nicht,“ sagte Kass-Hout, „mit großen Datensätzen und moderner Computer-tools wie deep-learning-und die power der cloud, um Muster erkennen zu subtil für jeden Menschen zu erkennen.“
Bewältigung von finanziellen und operationellen Ineffizienzen
In der HIMSS20 Digitale Bildungs-Sitzung, der Teilnehmer kann direkt hören, von vier Experten auf, wie und warum Sie konzentrieren sich auf einige der branchenweit größten Chancen und wo die KI kann Hilfe bei der Bekämpfung sowohl finanzielle und operative Ineffizienzen, die Pest global health-Systeme heute.
Kass-Hout, gesellt sich Karen Murphy, RN, executive vice president und chief innovation officer bei Geisinger; Dr. Marc Overhage, ehemaliger vice president of intelligence-Strategie und chief medical informatics officer bei Cerner; und Stefan Behrens, CEO und c-Gründer von Gyant, einem Anbieter von AI-powered virtual assistant. Zur Teilnahme an der Sitzung, klicken Sie hier.
Twitter: @SiwickiHealthIT
E-Mail der Autorin: [email protected]
Healthcare-IT-News ist die HIMSS Media-Publikation.