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Che cos'è l'intelligenza artificiale in ambito sanitario?
Che cos'è l'intelligenza artificiale in ambito sanitario?
Le organizzazioni sanitarie utilizzano soluzioni di intelligenza artificiale per prendere decisioni e migliorare le esperienze con i dati
Perché usare l'intelligenza artificiale per l'assistenza sanitaria?
Le soluzioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning stanno trasformando il modo in cui viene fornita assistenza sanitaria. Le organizzazioni sanitarie hanno accumulato set di dati di grandi dimensioni sotto forma di cartelle cliniche e immagini, dati sulla popolazione, dati sui reclami e dati sugli studi clinici. Le tecnologie di intelligenza artificiale sono adatte per analizzare questi dati e scoprire modelli e informazioni che gli esseri umani non potrebbero trovare da soli. Con il deep learning ottenuto dall'intelligenza artificiale, le organizzazioni sanitarie possono utilizzare algoritmi per prendere decisioni aziendali e cliniche più accurate e migliorare la qualità delle esperienze che forniscono.
Utilizzando set di dati di grandi dimensioni e machine learning, le organizzazioni sanitarie possono trovare informazioni dettagliate in modo più rapido e accurato con l'intelligenza artificiale, il che consente di ottenere una maggiore soddisfazione sia internamente che da parte di coloro a cui le organizzazioni si rivolgono.
Esaminando i modelli di dati, le tecnologie di intelligenza artificiale possono aiutare le organizzazioni sanitarie a ottenere il massimo dai loro dati e dalle loro risorse, aumentando l'efficienza e migliorando le prestazioni dei flussi di lavoro clinici e operativi, dei processi e delle operazioni finanziarie.
I dati sanitari sono spesso frammentati e in vari formati. Utilizzando l'intelligenza artificiale e le tecnologie di machine learning, le organizzazioni possono collegare dati diversi per ottenere un quadro più unificato delle persone a cui appartengono i dati.
L'AI nel caso d'uso sanitario: elaborazione del linguaggio naturale
Quando gli esperti in materia aiutano ad addestrare algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare e classificare determinati modelli di dati che riflettono il modo in cui il linguaggio viene effettivamente utilizzato nel settore sanitario, NLP (natural language processing, elaborazione del linguaggio naturale) consente all'algoritmo di isolare dati significativi. Ciò consente ai responsabili del processo decisionale di trovare rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno per prendere decisioni informate relative all'assistenza o al business.
Contribuenti sanitari
Per i contribuenti sanitari, la funzionalità NLP può assumere la forma di un agente virtuale che utilizza l'AI conversazionale per connettere i membri del piano sanitario con risposte personalizzate su larga scala. Visualizza la risorsa.
Professionisti della salute e dei servizi umani del governo
Per i professionisti della salute e dei servizi umani del governo, un operatore del caso può utilizzare le soluzioni di intelligenza artificiale per estrarre rapidamente le note del caso per concetti e problemi chiave a supporto dell'assistenza di un individuo.
Operazioni cliniche e gestori di dati
Le operazioni cliniche e i gestori dei dati che eseguono studi clinici possono utilizzare la funzionalità dell'AI per accelerare le ricerche e la convalida della codifica medica, il che può aiutare a ridurre il tempo di ciclo per avviare, modificare e gestire gli studi clinici.
In che modo l'AI nel settore sanitario accelera le decisioni cliniche
Sommersi da enormi volumi di dati sanitari e responsabilità crescenti, i medici si sforzano di trovare il tempo per stare al passo con le ultime prove mediche e continuare a fornire cure incentrate sul paziente. Applicando le tecnologie di machine learning ai dati biomedici e alle cartelle cliniche elettroniche più recenti, gli operatori sanitari possono estrarre rapidamente informazioni accurate, pertinenti e basate sulle prove che sono state curate dai professionisti del settore medico. Alcuni strumenti di supporto alle decisioni cliniche basati sull'intelligenza artificiale sono dotati di elaborazione del linguaggio naturale e formazione basata sul dominio, il che consente agli utenti di digitare domande come se le stessero ponendo a un collega medico in una conversazione quotidiana e di ricevere risposte rapide e affidabili.
In che modo l'intelligenza artificiale nel settore sanitario supporta l'imaging medico
Integrando la scansione delle immagini e il triage dei casi ad alta intensità di lavoro, le soluzioni di intelligenza artificiale utilizzate nell'imaging medico consentono a cardiologi e radiologi di far emergere informazioni pertinenti che possono aiutarli a identificare prima i casi critici, a fare diagnosi più accurate e potenzialmente a evitare errori, sfruttando l'ampiezza e la complessità di cartelle cliniche elettroniche. Uno studio clinico tipico può produrre set di dati di grandi dimensioni contenenti migliaia di immagini, portando a quantità incredibili di dati che necessitano di revisione. Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, gli studi di tutto il settore sanitario possono essere analizzati per modelli e relazioni nascoste, che possono aiutare i professionisti dell'imaging a trovare rapidamente informazioni critiche.
In che modo l'AI nel settore sanitario può supportare l'equità sanitaria
Il settore IT sanitario ha la responsabilità di creare sistemi che aiutino a garantire equità e uguaglianza nella scienza dei dati e negli studi clinici, il che porta a risultati di salute ottimali per tutti. Gli algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning possono essere addestrati per ridurre o eliminare i pregiudizi, promuovendo la diversità e la trasparenza dei dati per affrontare le disuguaglianze sanitarie. Ad esempio, ridurre al minimo i pregiudizi nella ricerca sanitaria può aiutare a combattere le disparità di risultati sanitari basate su genere, razza, etnia o livello di reddito.
Le sfide dell'adozione dell'AI nel settore sanitario
L'adozione dell'AI nel settore sanitario presenta alcune sfide, come soddisfare i requisiti normativi e superare i problemi di fiducia nei risultati ottenuti con il machine learning. Nonostante queste sfide, l'introduzione dell'intelligenza artificiale e del machine learning nel settore sanitario ha portato numerosi vantaggi alle organizzazioni sanitarie e a coloro a cui si rivolgono. L'intelligenza artificiale migliora le operazioni semplificando i flussi di lavoro e le attività banali, nonché aiutando gli utenti a trovare rapidamente le risposte alle loro domande urgenti, determinando esperienze migliori per pazienti, membri, cittadini e consumatori.
Case study
Hardin Memorial Health ha adottato una soluzione di intelligenza artificiale per aiutare i radiologi a prendere decisioni di assistenza più rapide e informate e massimizzare i loro investimenti nell’EHR.
TidalHealth Peninsula Regional ha migliorato l’efficienza, l’assistenza e l’adozione generale del supporto alle decisioni cliniche integrando la ricerca basata sull’intelligenza artificiale nell’EHR.
Sonoma County ha collaborato con IBM per trovare modi per soddisfare le esigenze degli individui e delle famiglie più vulnerabili coordinando meglio operatori del caso e consulenti.
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