هوش مصنوعی در مراقبت های مرتبط با سلامت به معنای استفاده از الگوریتم ها و نرم افزارها است تا تقریباً شناخت انسان را در تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی پیچیده مورد استفاده قرار دهد. به طور خاص، هوش مصنوعی توانایی الگوریتم های کامپیوتری برای به دست آوردن نتایج بدون در نظر گرفتن مستقیم انسان است.
آنچه تکنولوژی هوش مصنوعی را از تکنولوژی های قدیمی در مراقبت های مرتبط با سلامت متمایز می کند، توانایی کسب اطلاعات، پردازش آن و ارائه خروجی به طور دقیق به کاربر نهایی است. هوش مصنوعی این عملیات را با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین انجام می دهد که می تواند الگوها را در رفتار تشخیص دهد و منطق خود را ایجاد کند. برای کاهش خطا، الگوریتم هوش مصنوعی نیاز دارد تا بارها مورد آزمایش قرار گیرد. الگوریتم های هوش مصنوعی به دو روش متفاوت از انسان ها رفتار می کنند: ( ۱ ) اگر شما فقط هدف را به آن بدهید، الگوریتم نمی تواند به تنهایی خودش را متناسب با آن تنظیم کند. ( 2 ) و الگوریتم ها جعبه سیاه هستند؛ الگوریتم ها می توانند نتیجه را بسیار دقیق پیش بینی کنند اما نه علت و نه دلیل.
یکی از زیرشاخه های مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نام دارد. در حوزه یادگیری ماشین، مهندسین با تغذیه مقادیر زیادی از داده های عددی و تصویری به برنامه خود آموزش می دهند که چگونه در مورد یک پدیده یا نتیجه یک وضعیت، حدس نسبتاً دقیقی بزنند؛ لذا به این طریق کادر درمان با داشتن تجهیزاتی که هوش مصنوعی روی آن ها پیاده سازی شده است می توانند تشخیص های درست تر و دقیق تری برای وضعیت بیماران خود داشته باشند. [ ۱]
هدف اولیه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مرتبط با سلامت، تحلیل روابط بین تکنیک های پیشگیری یا درمان و نتایج بیماران است. اما برنامه های هوش مصنوعی به شیوه هایی مانند فرایندهای تشخیص، توسعه پروتکل درمان، توسعه دارو، پزشکی شخصی و نظارت و مراقبت از بیمار، اعمال شده است. موسسات پزشکی مانند کلینیک Mayo، مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering ، بیمارستان عمومی ماساچوست و سرویس سلامت همگانی، الگوریتم های هوش مصنوعی را برای بخش های آن ها توسعه داده اند. شرکت های بزرگ فناوری مانند آی بی ام و گوگل و شرکت های نوپایی مثل Welltok وAyasdi، الگوریتم های هوش مصنوعی در این زمینه را توسعه داده اند. علاوه بر این بیمارستان ها به دنبال حمایت از طرح های عملیاتی هستند که صرفه جویی در هزینه را افزایش دهید، بهبود رضایت بیمار و برآوردن نیازهای می شوند. شرکت هایی مانند بیمارستان IQ در حال راه اندازی راهکارهای تحلیل پیش بینی شده هستند که به رهبران مراقبت های مرتبط با سلامت، کمک می کند تا از طریق افزایش بهره وری، کاهش زمان درمان بیمار، کاهش زمان ماندن بیمار در بیمارستان و بهینه سازی سطح کارکنان، بهره وری را بهبود بخشد.
این نوشته برگرفته از سایت ویکی پدیا می باشد، اگر نادرست یا توهین آمیز است، لطفا گزارش دهید: گزارش تخلفآنچه تکنولوژی هوش مصنوعی را از تکنولوژی های قدیمی در مراقبت های مرتبط با سلامت متمایز می کند، توانایی کسب اطلاعات، پردازش آن و ارائه خروجی به طور دقیق به کاربر نهایی است. هوش مصنوعی این عملیات را با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین انجام می دهد که می تواند الگوها را در رفتار تشخیص دهد و منطق خود را ایجاد کند. برای کاهش خطا، الگوریتم هوش مصنوعی نیاز دارد تا بارها مورد آزمایش قرار گیرد. الگوریتم های هوش مصنوعی به دو روش متفاوت از انسان ها رفتار می کنند: ( ۱ ) اگر شما فقط هدف را به آن بدهید، الگوریتم نمی تواند به تنهایی خودش را متناسب با آن تنظیم کند. ( 2 ) و الگوریتم ها جعبه سیاه هستند؛ الگوریتم ها می توانند نتیجه را بسیار دقیق پیش بینی کنند اما نه علت و نه دلیل.
یکی از زیرشاخه های مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نام دارد. در حوزه یادگیری ماشین، مهندسین با تغذیه مقادیر زیادی از داده های عددی و تصویری به برنامه خود آموزش می دهند که چگونه در مورد یک پدیده یا نتیجه یک وضعیت، حدس نسبتاً دقیقی بزنند؛ لذا به این طریق کادر درمان با داشتن تجهیزاتی که هوش مصنوعی روی آن ها پیاده سازی شده است می توانند تشخیص های درست تر و دقیق تری برای وضعیت بیماران خود داشته باشند. [ ۱]
هدف اولیه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مرتبط با سلامت، تحلیل روابط بین تکنیک های پیشگیری یا درمان و نتایج بیماران است. اما برنامه های هوش مصنوعی به شیوه هایی مانند فرایندهای تشخیص، توسعه پروتکل درمان، توسعه دارو، پزشکی شخصی و نظارت و مراقبت از بیمار، اعمال شده است. موسسات پزشکی مانند کلینیک Mayo، مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering ، بیمارستان عمومی ماساچوست و سرویس سلامت همگانی، الگوریتم های هوش مصنوعی را برای بخش های آن ها توسعه داده اند. شرکت های بزرگ فناوری مانند آی بی ام و گوگل و شرکت های نوپایی مثل Welltok وAyasdi، الگوریتم های هوش مصنوعی در این زمینه را توسعه داده اند. علاوه بر این بیمارستان ها به دنبال حمایت از طرح های عملیاتی هستند که صرفه جویی در هزینه را افزایش دهید، بهبود رضایت بیمار و برآوردن نیازهای می شوند. شرکت هایی مانند بیمارستان IQ در حال راه اندازی راهکارهای تحلیل پیش بینی شده هستند که به رهبران مراقبت های مرتبط با سلامت، کمک می کند تا از طریق افزایش بهره وری، کاهش زمان درمان بیمار، کاهش زمان ماندن بیمار در بیمارستان و بهینه سازی سطح کارکنان، بهره وری را بهبود بخشد.
