تازه های هوش مصنوعی حل تکالیف
تنظیم ما لازم است، به عنوان هوش مصنوعی حل تکالیف مثال کاهش وزن، برنامه ریزی ویزیت بعدی، پر کردن نسخه ها یا پیروی از یک برنامه درمانی. عدم رعایت - زمانی که بیمار یک دوره درمانی را دنبال نمی کند یا داروهای تجویز شده را طبق توصیه مصرف نمی کند - یک مشکل بزرگ است.
در یک نظرسنجی از بیش از 300 رهبر هوش مصنوعی حل تکالیف بالینی و مدیران مراقبت‌های بهداشتی، بیش از 70 درصد از پاسخ‌دهندگان گزارش کردند که کمتر از 50 درصد از بیمارانشان به شدت درگیر هستند و 42 درصد از پاسخ‌دهندگان گفتند که کمتر از 25 درصد از بیمارانشان بسیار درگیر هستند.
اگر مشارکت عمیق‌تر بیماران منجر به نتایج سلامت بهتر شود، آیا قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند در شخصی‌سازی و زمینه‌سازی مراقبت مؤثر باشد؟ تاکید فزاینده ای بر استفاده از موتورهای یادگیری ماشین و قوانین کسب و کار برای هدایت مداخلات ظریف در امتداد زنجیره مراقبت وجود دارد.22 هوش مصنوعی حل تکالیف هشدارهای پیام رسانی و محتوای هدفمند و مرتبط که اقداماتی را در لحظات مهم تحریک می کنند، زمینه امیدوارکننده ای در تحقیق است.
یکی دیگر از تمرکزهای رو به رشد در مراقبت های بهداشتی، طراحی مؤثر "معماری انتخاب" برای تحریک رفتار بیمار به روشی پیش بینی کننده تر بر اساس شواهد دنیای واقعی است. از طریق اطلاعات ارائه‌شده توسط سیستم‌های EHR، حسگرهای زیستی، ساعت‌ها، تلفن‌های هوشمند، رابط‌های مکالمه و سایر ابزار دقیق، نرم‌افزار می‌تواند با مقایسه داده‌های بیمار با سایر مسیرهای درمانی مؤثر برای گروه‌های مشابه، توصیه‌ها را تنظیم کند. توصیه ها ر هوش مصنوعی حل تکالیف ا می توان به ارائه دهندگان، بیماران، پرستاران، عوامل مرکز تماس یا هماهنگ کنندگان ارائه مراقبت ارائه کرد.
رفتن به:
برنامه های کاربردی اداری
همچنین کاربردهای اداری زیادی در مراقبت های بهداشتی وجود دارد. هوش مصنوعی حل تکالیف استفاده از هوش مصنوعی در مقایسه با مراقبت از بیمار تا حدودی کمتر انقلابی در این حوزه است، اما می تواند کارایی قابل توجهی را ارائه دهد. اینها در مراقبت های بهداشتی مورد نیاز هستند، زیرا، برای مثال، یک پرستار متوسط ایالات متحده 25% از زمان کار خود را صرف فعالیت های نظارتی و اداری می کند. فناوری که به احتمال زیاد با این هدف مرتبط است، RPA است. می توان از آن برای کاربردهای مختلفی در مراقبت های بهداشتی، از جمله پردازش ادعاها، اسناد بالینی، هوش مصنوعی حل تکالیف مدیریت چرخه درآمد و مدیریت سوابق پزشکی استفاده کرد.
برخی از سازمان های مراقبت های بهداشتی نیز با چت بات ها برای تعامل با بیمار، سلامت و تندرستی روانی و سلامت از راه دور آزمایش کرده اند. این برنامه های کاربردی مبتنی بر NLP ممکن است برای تراکنش های ساده مانند پر کردن مجدد نسخه ها یا قرار ملاقات مفید باشند. با این حال، در یک نظرسنجی از 500 کاربر آمریکایی از پنج چت ربات برتر مورد استفاده در مراقبت های بهداشتی، بیماران در مورد افشای اطلاعات محرمانه، بحث هوش مصنوعی حل تکالیف در مورد شرایط پیچیده سلامت و قابلیت استفاده ضعیف ابراز نگرانی کردند.
یکی دیگر از فناوری‌های هوش مصنوعی مرتبط با ادعاها و مدیریت پرداخت، یادگیری ماشینی است که می‌تواند برای تطبیق احتمالی داده‌ها در پایگاه‌های داده مختلف استفاده شود. بیمه گذاران وظیفه دارند صحت میلیون ها ادعا را بررسی کنند. شناسایی، تجزیه و تحلیل و تصحیح مطمئن مسائل کدگذاری و ادعاهای نادرست باعث صرفه جویی در زمان، هزینه و تلاش همه ذینفعان - بیمه‌های سلامت، دولت‌ها و ارائه‌دهندگان می‌شود آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان . ادعاهای نادرست مبنی بر لغزش از طریق شکاف، پتانسیل مالی قابل توجهی را تشکیل می دهد که در انتظار بازگشایی از طریق تطبیق داده ها و ممیزی ادعاها است.
رفتن به:
پیامدها برای نیروی کار مراقبت های بهداشتی
توجه قابل توجهی به این نگرانی شده است که هوشهوش مصنوعی حل تکالیف مصنوعی منجر به اتوماسیون مشاغل و جابجایی قابل توجهی از نیروی کار شود. همکاری دیلویت با مؤسسه مارتین آکسفورد 26 نشان می دهد که 35 درصد مشاغل در بریتانیا می توانند طی 10 تا 20 سال آینده توسط هوش مصنوعی به طور خودکار از بین بروند. مطالعات دیگر نشان داده اند که در حالی که برخی از اتوماسیون مشاغل امکان پذیر است، عوامل خارجی مختلفی به غیر از فناوری می تواند از دست دادن شغل را محدود کند، از جمله هزینه فناوری های اتوماسیون، رشد و هزینه بازار کار، مزایای اتوماسیون فراتر از جایگزینی ساده نیروی کار، و مقررات قانونی و پذیرش اجتماعی. این عوامل ممکن است از دهوش مصنوعی حل تکالیف ست دادن شغل واقعی را به 5 درصد یا کمتر محدود کند.
بر اساس اطلاعات ما تاکنون هیچ شغلی توسط هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی حذف نشده است. هجوم محدود هوش مصنوعی به صنعت تا کنون، و دشواری ادغام هوش مصنوعی در جریان کار بالینی و سیستم های EHR، تا حدودی عامل عدم تأثیر شغل بوده است. به نظر می رسد که مشاغل مراقبت های بهداشتی که به احتمال زیاد خودکار می شوند، مشاغلی هستند که به عنوان مثال با اطلاعات دیجیتال، رادیولوژی و آسیب شناسی هوش مصنوعی حل تکالیف سروکار دارند، به جای مشاغلی که با بیمار تماس مستقیم دارند.
اما حتی در مشاغلی مانند رادیولوژیست و پاتولوژیست، نفوذ هوش مصنوعی در این زمینه ها احتمالاً کند خواهد بود. اگرچه، همانطور که بحث کردیم، فناوری هایی مانند یادگیری عمیق در حال نفوذ به توانایی تشخیص و طبقه بندی تصاویر هستند، دلایل متعددی وجود دارد که به عنوان مثال مشاغل رادیولوژی به زودی ناپدید نمی شوند.
اول، رادیولوژیست ها بیشتر از خواندن Artificial intelligence to solve homework و تفسیر تصاویر انجام می دهند. مانند سایر سیستم های هوش مصنوعی، سیستم های هوش مصنوعی رادیولوژی وظایف واحدی را انجام می دهند. مدل‌های یادگیری عمیق در آزمایشگاه‌ها و استارت‌آپ‌ها برای کارهای خاص تشخیص تصویر آموزش داده می‌شوند.