Rivoluzionare l'assistenza sanitaria: come l'intelligenza artificiale sta facendo la differenza e assistendo il settore
Intelligenza artificiale in soccorso: affrontare il sovraccarico di dati nel settore sanitario e dare un senso ai dati sanitari | Articolo
"AI in ambito sanitario: una panoramica olistica dei dati medici per migliorare la salute dei pazienti"
L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il settore sanitario, affrontando l’enorme quantità di dati e dandogli un senso. Con i rapidi progressi della tecnologia, gli operatori sanitari possono ora raccogliere e archiviare grandi quantità di dati dei pazienti, ma la sfida sta nel dare un senso a tutto questo. Dalle cartelle cliniche elettroniche all’imaging medico, l’enorme volume di dati può rendere difficile per i medici e il personale medico identificare tendenze, effettuare diagnosi accurate e fornire cure ottimali. Tuttavia, l’intelligenza artificiale risolve questo problema fornendo una panoramica olistica dei dati medici e identificando modelli che altrimenti sarebbero passati inosservati. Di conseguenza, gli operatori sanitari sono meglio attrezzati per monitorare la salute dei pazienti e prendere decisioni informate che portano a risultati migliori per i pazienti. Questa introduzione esplorerà il modo in cui l'intelligenza artificiale viene utilizzata nel settore sanitario per affrontare il sovraccarico di dati e dare un senso ai dati sanitari.
Interpretare un volume elevato di dati con l'intelligenza artificiale; rimarrai sorpreso da ciò che scoprirai.
L’intelligenza artificiale nel settore sanitario fornisce una panoramica olistica dei dati medici, consentendo agli operatori sanitari di monitorare la salute dei pazienti con incrementi minuscoli. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, l’intelligenza artificiale può identificare modelli e tendenze che altrimenti sarebbero passati inosservati. Ciò consente agli operatori sanitari di prendere decisioni informate che portano a risultati migliori per i pazienti.
Uno dei principali vantaggi dell'utilizzo dell'IA nell'assistenza sanitaria è che può monitorare la salute del paziente nel tempo, anche con incrementi minuscoli. Analizzando dati come cartelle cliniche elettroniche, risultati di laboratorio e imaging medico, l'intelligenza artificiale può rilevare cambiamenti nella salute di un paziente che potrebbero non essere evidenti all'occhio umano. Ciò è particolarmente importante per le condizioni che progrediscono lentamente, come le malattie croniche. Monitorando la salute dei pazienti nel tempo, l'intelligenza artificiale può aiutare gli operatori sanitari a rilevare i primi segnali di allarme di un declino della salute e ad agire per evitare che peggiori.
Inoltre, l’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per prevedere i risultati dei pazienti. Analizzando i dati storici, l’intelligenza artificiale può identificare modelli indicativi di un risultato particolare, come un recupero riuscito o una ricaduta. Ciò consente agli operatori sanitari di anticipare potenziali problemi e adottare misure per prevenirli. L’intelligenza artificiale può anche aiutare gli operatori sanitari a identificare i pazienti a maggior rischio di determinate condizioni di salute, come malattie cardiache o diabete, e ad adottare misure preventive per ridurre il rischio.
Nel complesso, l'intelligenza artificiale nel settore sanitario fornisce una panoramica olistica dei dati medici e consente agli operatori sanitari di monitorare la salute dei pazienti con incrementi minuscoli. Identificando modelli e tendenze che altrimenti sarebbero passati inosservati, l'intelligenza artificiale aiuta gli operatori sanitari a prendere decisioni informate che portano a risultati migliori per i pazienti. Utilizzando l'intelligenza artificiale, gli operatori sanitari possono fornire cure più efficaci e migliorare i risultati dei pazienti a lungo termine.
"Strumenti di intelligenza artificiale per estrarre dati dai documenti di conformità sanitaria"
"L'intelligenza artificiale e il machine learning possono fornire al personale medico un supporto decisionale clinico basato sui dati (CDS)".
AI in Healthcare è un termine predominante usato per descrivere l'uso di algoritmi e software di Machine Learning, o Intelligenza Artificiale, per simulare la percezione umana nell'analisi, presentazione e comprensione di dati medici e sanitari complessi.
Ecco alcuni fatti e statistiche interessanti sull’intelligenza artificiale e l’assistenza sanitaria!
- Secondo un rapporto di Accenture, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per creare 150 miliardi di dollari di risparmi annuali per l’economia sanitaria entro il 2026.
- Un sondaggio di Deloitte ha rilevato che il 72% delle organizzazioni sanitarie sta investendo in AI e machine learning.
- Uno studio pubblicato sul Journal of American Medical Association (JAMA) ha scoperto che i sistemi diagnostici assistiti dall’intelligenza artificiale potrebbero identificare il cancro della pelle con un’accuratezza simile a quella dei dermatologi umani.
- La ricerca di Frost & Sullivan ha rilevato che il mercato globale dell'IA nel settore sanitario dovrebbe crescere da 2.1 miliardi di dollari nel 2018 a 36.1 miliardi di dollari entro il 2025.
- Da un sondaggio PwC è emerso che il 64% dei consumatori è disposto a utilizzare assistenti sanitari virtuali basati sull’intelligenza artificiale per pianificare appuntamenti e gestire la propria cartella clinica.
- Secondo ResearchAndMarkets.com, si prevede che il mercato globale dell’IA nel settore sanitario raggiungerà i 22.8 miliardi di dollari entro il 2025, crescendo a un CAGR del 42.2% dal 2020 al 2025.
- Un sondaggio dell'American Medical Association (AMA) ha rilevato che il 75% dei medici ritiene che l'intelligenza artificiale svolgerà un ruolo significativo nel futuro dell'assistenza sanitaria.
- Secondo uno studio del Journal of Medical Internet Research, i chatbot basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare a migliorare il coinvolgimento dei pazienti e l’aderenza ai piani di trattamento.
- Un sondaggio del National Institutes of Health (NIH) ha rilevato che l'intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare a migliorare l'accuratezza dell'imaging diagnostico e ridurre il carico di lavoro dei radiologi.
- Secondo un rapporto del World Economic Forum, l'intelligenza artificiale ha il potenziale per migliorare i risultati dei pazienti, aumentare l'accesso alle cure e ridurre i costi nel settore sanitario.
Estrai informazioni mediche in modo rapido e preciso
Basati su modelli avanzati di machine learning, l'intelligenza artificiale e il machine learning comprendono e identificano informazioni mediche complesse in modo rapido e accurato. Ad esempio, il sistema può estrarre lo “Staphylococcus aureus resistente alla meticillina” (spesso inserito come “MRSA”), collegarlo al codice ICD-15.212-CM “J10” e fornire contesto, ad esempio se un paziente è risultato positivo o negativo, per rendere significativo il termine estratto.
Proteggi le informazioni riservate del paziente
Una serie di strumenti per AI e ML offre diverse funzionalità per aiutare il settore sanitario a rimanere saldamente conforme e a proteggere i dati dei pazienti. Il servizio è qualificato HIPAA ed è in grado di identificare le informazioni sanitarie protette (PHI) archiviate nei sistemi di cartelle cliniche nel rispetto del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Inoltre, i nostri sviluppatori possono implementare la privacy dei dati e solide soluzioni di sicurezza estraendo e quindi identificando gli identificatori dei pazienti rilevanti come descritto nel metodo di deidentificazione Safe Harbor di HIPAA.
Costi ridotti per l'elaborazione dei documenti medici
Il servizio semplifica l'automazione e la riduzione dei costi di elaborazione e codifica del testo medico non strutturato dalle cartelle cliniche, dalla fatturazione e dall'indicizzazione clinica. Il nostro team di sviluppatori può integrarsi nei sistemi e nelle applicazioni di flusso di lavoro esistenti.
Come possiamo aiutarvi a utilizzare l’intelligenza artificiale in sanità?
L'uso quotidiano dell'intelligenza artificiale in ambito sanitario coinvolge applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in grado di comprendere e classificare la documentazione clinica. Ad esempio, i sistemi di PNL possono analizzare le note cliniche non strutturate sui pazienti, fornendo informazioni incredibili sulla comprensione della qualità, sul miglioramento dei metodi e sui risultati migliori per i pazienti.
“Oggi, gran parte dei dati sanitari non contengono testi medici, come appunti medici, rapporti di studi clinici e cartelle cliniche dei pazienti. Tuttavia, l'estrazione manuale dei dati è un processo dispendioso in termini di tempo e i tentativi automatizzati e basati su regole di estrarre i dati non catturano l'intera storia poiché non riescono a tenere conto del contesto. Per questo motivo, i dati rimangono inutilizzabili nelle analisi su larga scala necessarie per far avanzare il settore sanitario e delle scienze della vita, migliorare i risultati dei pazienti e creare efficienze.'
Estrazione guidata dall’intelligenza artificiale dalle cartelle cliniche elettroniche (EHR)
Caratteristiche
Elementi innovativi che migliorano i set di dati a nuovi livelli. Estrai informazioni da testi medici non strutturati in modo accurato e rapido.
Rapporti medici
Oggi, gran parte dei dati sanitari non contengono testi medici, come appunti medici, rapporti di studi clinici e cartelle cliniche dei pazienti. Tuttavia, l'estrazione manuale dei dati richiede molto tempo e i tentativi automatizzati e basati su regole di estrarre i dati non catturano l'intera storia poiché non tengono conto del contesto. Per questo motivo, i dati rimangono inutilizzabili nelle analisi su larga scala necessarie per far avanzare il settore sanitario e delle scienze della vita, migliorare i risultati dei pazienti e creare efficienza.
Traccia e misura
È necessario individuare rapidamente i criteri di selezione adeguati per reclutare pazienti per sperimentazioni cliniche in molti settori medici. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico comprendono e identificano informazioni mediche complesse in testo non strutturato per facilitare l'indicizzazione e la ricerca. Successivamente, un approfondimento sulla storia clinica del paziente.
Come è possibile integrare e collaborare l’intelligenza artificiale nel settore sanitario?
L'intelligenza artificiale può aiutare a gestire e analizzare i dati, prendere decisioni e condurre conversazioni nell'assistenza sanitaria, quindi è destinata. Per rimuovere il peso di compiti noiosi e restituire tempo al personale medico per cambiare i ruoli e le pratiche quotidiane dei medici.
Migliora notevolmente la diagnosi
Trovare la diagnosi corretta nelle note del paziente che dovrebbero essere mappate sul codice valido nella Classificazione Internazionale delle Malattie (ICD) per un ospedale o una clinica può essere noioso e dispendioso in termini di tempo. Inoltre, l’estrazione di diagnosi che possano essere rappresentate in modi diversi è particolarmente impegnativa. Ad esempio, la “fibrillazione atriale” è talvolta chiamata “AF”. L'intelligenza artificiale e il machine learning possono identificare con precisione abbreviazioni, errori di ortografia ed errori di battitura nel testo medico all'interno del nostro sistema. Ciò riduce il tempo che un programmatore medico deve dedicare all'analisi delle note non strutturate, diminuisce il carico di tempo per il personale clinico e migliora l'efficienza.
Ricerca intelligente
Con petabyte di dati non strutturati prodotti ogni giorno nei sistemi ospedalieri, il nostro obiettivo è convertire queste informazioni in informazioni preziose a cui è possibile accedere e comprendere in modo efficiente. Abbracciamo l'intelligenza artificiale e il machine learning per comprendere e fornire funzionalità utili ai nostri clienti estraendo e costruendo rapidamente informazioni da documenti medici per creare una visione completa e longitudinale dei pazienti e consentire il supporto decisionale e l'analisi della popolazione.
Comprensione medica
Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), l'API restituisce informazioni mediche come farmaci, condizioni mediche, test, trattamenti e procedure (TTP), anatomia e informazioni sanitarie protette (PHI). Identifica inoltre le relazioni tra i sottotipi estratti associati a farmaci e TTP. Esistono anche informazioni contestuali come "tratti" dell'entità (negazione o se una diagnosi è un segno o un sintomo). La tabella seguente mostra i dati estratti con i relativi sottotipi e tratti di entità.
Interfaccia di programmazione dell'applicazione (API) – Connettore
Con una semplice API, possiamo estrarre in modo rapido e accurato informazioni quali condizioni mediche, farmaci, dosaggi, test, trattamenti e procedure, nonché informazioni sanitarie protette mantenendo il contesto dei dati. Siamo in grado di identificare le relazioni tra le informazioni estratte per aiutarti a creare applicazioni per casi d'uso come analisi della salute della popolazione, gestione di studi clinici, farmacovigilanza e riepilogo.
Ontologia medica riguardante
Le API di collegamento dell'ontologia medica identificano le informazioni mediche e le collegano ai codici e ai concetti delle ontologie mediche standard. Ad esempio, le condizioni mediche sono collegate ai codici ICD-10-CM (ad es. "mal di testa" è correlato al codice "R51") con l'API InferICD10CM. Al contrario, i farmaci sono collegati ai codici RxNorm ("Acetaminofina / Codeina" è collegato al "C2341132" cui). Inoltre, le API di collegamento dell'ontologia medica rilevano anche le informazioni contestuali come tratti di entità (ad es. negazione).
"Possiamo aiutarvi a implementare la più recente tecnologia innovativa, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per comprendere, analizzare ed effettuare ricerche in petabyte di dati medici non strutturati."
Utilizza il nostro calcolatore gratuito AI (ROI) per scoprire quanti documenti puoi elaborare con l'intelligenza artificiale e quali vantaggi puoi ottenere
Istruzioni di input semplici:
Inserisci alcune informazioni sulle tue attuali esigenze di elaborazione dei documenti; non è necessario essere precisi: puoi controllare diversi scenari tutte le volte che vuoi. Regola il fattore di automazione per stimare la quantità di elaborazione dei documenti che prevedi di automatizzare senza l'intervento umano.
Calcolatore ROI
Intelligenza Artificiale | Cura olistica | Recupero del paziente | Sanità | Analisi dei dati | Analisi in tempo reale | Malattie croniche | Previsione | Risultati per i pazienti | Segnali di allarme precoce | Misure preventive | Condizioni di salute | Malattie cardiache | Diabete | Cura efficace | Fornitori di assistenza sanitaria | Dati medici | Salute del paziente | Tendenze | Modelli | Gestione delle malattie croniche | Diagnosi precoce | Monitoraggio del paziente | Nuvola | Servizi | Fornitori | Scalabilità | Flessibilità | Comprensione basata sul cloud con AI/ML/NLP
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Stefan Czarnecki
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