Napjainkban minden eddiginél fontosabbá vált a páciensek állapotának hatékony, pontos és költséghatékony felmérése, a gépi tanulás pedig kulcsfontosságú szerepet játszhat e cél elérésében. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia azon ága, amely az adatokat felhasználva leképezi az emberi tanulási módszert, és folyamatosan javítja az adott feladatra vonatkozó teljesítményt.

A megnövekedett adatmennyiség miatt az egészségügy különösen alkalmas a gépi tanulásra: ma a világ adatainak mintegy 30 százalékát ez az ágazat generálja 

– írja a Healthcare IT News.

Mindez részben az elektronikus egészségügyi nyilvántartási rendszerek széles körű használatának köszönhető, ami először az 1990-es években terjedt el. A betegek adatainak digitalizálása nemcsak megnövelte, hanem a gépi tanulási alkalmazások számára is könnyen hozzáférhetővé tette a meglévő adatmennyiséget. 

Az orvosi nyilvántartási rendszereken (EHR) kívül az egészségügyi adatokat egyre több más forrás, például az orvosi vagy testre csatolható eszközök, laboratóriumok vagy a szolgáltatói irodák is generálják. Ez az adatbőség rendkívül fontos ahhoz, hogy a gépi tanulási modellek pontosabban tudják megjósolni a betegek kilátásait, és segíthet abban, hogy a szolgáltatószervezetek idővel átfogóbb képet kapjanak a betegek egészségi állapotáról.

Az egészségügyi adatok előnye, hogy objektívebb jellegűek, mint a más iparágak által generált adatok, 

ami különösen alkalmassá teszi őket a gépi tanulásra.  

Digital,Healthcare,And,Medical,Remote,Doctor,Technology,Concept,Ai,Metaverse
Fotó: Shutterstock

Hogyan segítheti a gépi tanulás az egészségügyi szolgáltatószervezeteket a diagnosztikában?

Számos módon lehet hasznosítani a gépi tanulást az orvoslásban. Az egyik ilyen felhasználási mód a prediktív modellezés, amellyel a szolgáltatók hatékonyan megjósolhatják, hogy egy magasabb kockázatú betegcsoportba sorolható betegnél kialakulhat-e szepszis vagy más típusú szövődmény egy beavatkozás után. Ez segíthet annak meghatározásában, hogy érdemes-e extra megelőző intézkedéseket hozniuk a kockázat csökkentése érdekében, például rendszeres ellenőrzésre hívni a betegeket, vagy optimalizálni az erőforrásokat a potenciálisan magas kockázatú betegek megcélozására.

Emellett a gépi tanulási modellek felhasználhatók a diagnózisadatok elemzésére, hogy megjósolhassák, mely betegek szorulnak a legsürgősebben ellátásra, és azonosítani tudják a kórtörténetükben lévő hiányosságokat.

A gépi tanulás a beteg teljes körű egészségügyi kórtörténetének kielemzésével segíthet a szolgáltatóknak annak meghatározásában is, hogy egy adott kezelés mennyire lenne hatékony a páciens számára, ezáltal lehetővé téve a legbiztonságosabb és leghatékonyabb gyógyszer megtalálását.

Az orvosi konzultáció előtt a gépi tanulási algoritmusok hatékonyan kielemezhetik a páciens orvosi adatait, és valós idejű képet nyújthatnak a szolgáltatónak a beteg egészségi állapotáról. Az orvosoknak így kevesebb időt kell a megterhelő adminisztratív feladatokkal tölteniük, és ehelyett több időt fordíthatnak a beteg célzott és időben történő ellátására. Mindez segít a szolgáltatói csoportoknak a megfelelő intézkedések teljesítésében, a teljesítmény nyomon követésében és a betegek rendszeres értékelésének biztosításában.

Mi tartja vissza az egészségügyi rendszert attól, hogy nagyobb előrelépést érjen el a gépi tanulás terén?

A legmeghatározóbb tényező, ami miatt az egészségügy tétovázik a gépi tanulás bevezetésétől, az interoperabilitás hiánya, vagyis a különböző rendszerek, eszközök, alkalmazások és termékek összehangolt működésének akadályozottsága. Az egészségügyi rendszerek közötti koordináció hiánya számtalan kihíváshoz vezetett, adathiányt okozva a különböző elektronikus nyilvántartó alkalmazások és hálózatok között.

Kérdéseket vett fel azonban, hogy a gépi tanulás képes-e a folyamatos szabályozási változásokhoz alkalmazkodni, hiszen az egészségügyi szabályozási környezet egyre összetettebbé válik.

A gépi tanulási megoldásokat kínáló cégek feladata, hogy átlátható képet adjanak az egészségügyi szolgáltatóknak arról, miként fejlesztheti a technológia a munkafolyamatok hatékonyságát, és hogyan csökkentheti az adminisztratív terheket, több időt hagyva a szolgáltatóknak a betegek ellátására.