ເຕັກໂນໂລຊີ AI ກໍາລັງກ້າວເຂົ້າສູ່ຍຸກໃຫມ່ຂອງນະວັດຕະກໍາດິຈິຕອນໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ທ່ານນາງ Janet Ooi, ຜູ້ອໍານວຍການຝ່າຍ Digital Healthcare Solutions ຢູ່ Keysight Technologies, ແບ່ງປັນວ່າ AI ກໍາລັງຫັນປ່ຽນອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບຜ່ານຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີນະວັດກໍາແລະສ້າງສັນ.

Công nghệ AI đang mở ra kỷ nguyên sáng tạo số trong ngành y tế

AI ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHR)

5 ຂົງເຂດການແພດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງເລິກເຊິ່ງຈາກການພັດທະນາຂອງ AI

ເນື່ອງຈາກ AI ກາຍເປັນທີ່ແຜ່ຫຼາຍໃນການດູແລສຸຂະພາບ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນະວັດກໍາໄດ້ຖືກພັດທະນາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ທ່ານນາງ Janet Ooi ຊີ້ອອກ 5 ຂົງເຂດການແພດທີ່ມີອິດທິພົນຢ່າງແຮງຈາກ AI:

ການວິເຄາະການຄາດເດົາ

ການວິເຄາະແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍຈາກບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHRs), ຮູບພາບທາງການແພດ, ແລະຂໍ້ມູນພັນທຸກໍາແມ່ນເປີດໂອກາດອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທາງການແພດ, ທັງໃນປັດຈຸບັນແລະໃນອະນາຄົດ. ເທກໂນໂລຍີເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດມີທັດສະນະທີ່ສົມບູນແບບກ່ຽວກັບສະຖານະພາບສຸຂະພາບຂອງຄົນເຈັບ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.

ໂດຍສະເພາະໃນລະຫວ່າງການລະບາດຂອງພະຍາດ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສາມາດຊ່ວຍກວດພົບອາການເບື້ອງຕົ້ນຂອງພະຍາດ, ຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າຂອງພະຍາດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະສະຫນັບສະຫນູນການຕັດສິນໃຈການປິ່ນປົວທີ່ເຫມາະສົມ. ຂໍຂອບໃຈກັບຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້, ແຜນການປິ່ນປົວສາມາດຖືກປັບແລະປັບປຸງໃຫ້ທັນເວລາ, ເຮັດໃຫ້ມີປະສິດຕິຜົນສູງໃນການປ້ອງກັນແລະປິ່ນປົວພະຍາດ.

ຮູບພາບການວິນິດໄສ

Radiologists ສາມາດປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວິເຄາະຮູບພາບທາງການແພດໂດຍຜ່ານຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງປັນຍາປະດິດ (AI). ເທກໂນໂລຍີ AI ສາມາດຊ່ວຍກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິກ່ອນຫນ້າແລະເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນກ່ຽວກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ.

ການຝຶກອົບຮົມ AI algorithms ເພື່ອວິເຄາະຮູບພາບຈາກເຕັກນິກການວິນິດໄສເຊັ່ນ X-rays, imaging resonance ສະນະແມ່ເຫຼັກ (MRI), ແລະການສະແກນ tomography ຄອມພິວເຕີ້ (CT) ສາມາດຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງການເຮັດວຽກຂອງທ່ານຫມໍ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ປະຫຍັດເວລາແລະເລັ່ງຂະບວນການວິນິດໄສ, AI ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງມະນຸດ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄຸນນະພາບໃນການດູແລສຸຂະພາບ.

ບັນທຶກທາງການແພດ

ກ່ອນຫນ້ານີ້, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບມັກຈະຕ້ອງອີງໃສ່ບັນທຶກທາງການແພດທີ່ຂຽນດ້ວຍມືຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ເຂົ້າມາໂດຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບອື່ນໆ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມຜິດພາດໃນການດຶງຂໍ້ມູນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນມື້ນີ້, ເຕັກໂນໂລຊີກ້າວຫນ້າທາງດ້ານໄດ້ຊ່ວຍປ່ຽນບັນທຶກທາງການແພດເປັນຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງໂດຍຜ່ານການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) algorithms.

ຂະບວນການນີ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບການເກັບຮັກສາແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທາງການແພດ, ສ້າງລະບົບຂໍ້ມູນທີ່ງ່າຍຕໍ່ການວິເຄາະແລະແບ່ງປັນ. ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບການດູແລສຸຂະພາບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຍັງເປັນໄປໄດ້, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຄົ້ນຄວ້າທາງການແພດແລະການປັບປຸງປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານ, ດັ່ງນັ້ນການປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການດູແລຄົນເຈັບແລະການຕັດສິນໃຈການປິ່ນປົວ.

Telemedicine

AI ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ວ່າໂມເລກຸນໃດທີ່ຈະເຮັດວຽກຫຼາຍທີ່ສຸດ

AI ໃນ telemedicine ກໍາລັງກາຍມາເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນໃນການປັບປຸງການເຂົ້າເຖິງການບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານດ້ານສຸຂະພາບ. ຜ່ານເທກໂນໂລຍີນີ້, ຄົນເຈັບສາມາດເຂົ້າເຖິງການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການແພດທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບເວລາທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນໂດຍຜ່ານ AI-powered chatbots, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາລໍຖ້າແລະປັບປຸງປະສິດທິພາບການປຶກສາຫາລື. AI algorithms ສາມາດວິເຄາະແລະແນະນໍາການປິ່ນປົວໂດຍອີງໃສ່ອາການຂອງຄົນເຈັບ, ປະຫວັດທາງການແພດແລະບັນທຶກສຸຂະພາບ, ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ເຫມາະສົມ.

ໃນເວລາດຽວກັນ, AI ຍັງສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນຈາກບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHRs) ແລະອຸປະກອນຕິດຕາມສຸຂະພາບຫ່າງໄກສອກຫຼີກ, ການປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບຕາມແນວໂນ້ມປະຊາກອນແລະສະຖານະການພະຍາດ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການດູແລສຸຂະພາບເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສະໜັບສະໜູນການຄຸ້ມຄອງການປິ່ນປົວ ແລະ ປ້ອງກັນພະຍາດໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍສະເພາະຄົນເຈັບຢູ່ເຂດຫ່າງໄກສອກຫຼີກ ຫຼື ຜູ້ທີ່ບໍ່ສາມາດມາໂຮງໝໍໄດ້ໂດຍກົງ.

ການຄົ້ນຄວ້າ ແລະພັດທະນາຢາ

AI ກໍາລັງມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນຊີວະພາບ, ຊ່ວຍກໍານົດ, ຫນ້າຈໍ, ແລະປັບປຸງຂະບວນການພັດທະນາຢາ. ເທກໂນໂລຍີນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ຊ່ວຍໃນການຄົ້ນພົບໂມເລກຸນທີ່ມີທ່າແຮງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງປະສິດທິພາບຂອງການພັດທະນາຢາໂດຍຜ່ານວິທີການວິເຄາະຢ່າງເລິກເຊິ່ງແລະຊັດເຈນ. ໂດຍການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທາງຊີວະພາບ, AI ສາມາດຄາດຄະເນວ່າໂມເລກຸນໃດທີ່ຈະເຮັດວຽກຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາຢາ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, AI ຍັງຊ່ວຍປັບປຸງຂະບວນການພັດທະນາຢາໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນການທົດລອງປະຫວັດສາດ, ດັ່ງນັ້ນການອອກແບບການທົດລອງທາງດ້ານຄລີນິກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. AI algorithms ສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບການຄັດເລືອກວິຊາທົດລອງ, ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຄາດຄະເນປະສິດທິພາບການປິ່ນປົວແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນ, ຊ່ວຍເລັ່ງຂະບວນການນໍາເອົາຢາອອກສູ່ຕະຫຼາດແລະປັບປຸງອັດຕາຜົນສໍາເລັດໃນການທົດລອງທາງດ້ານການຊ່ວຍ.

ສິ່ງທ້າທາຍ

ປະຈຸບັນ, ອົງການຈັດຕັ້ງຂອງລັດຖະບານກໍາລັງຮັບຮູ້ຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານເສດຖະກິດແລະສັງຄົມອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ເຕັກໂນໂລຢີ AI ນໍາມາ. ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ດຳເນີນໄປຢ່າງປອດໄພ ແລະ ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື, ກອບກົດໝາຍ ແລະ ບົດແນະນຳທີ່ຄົບຖ້ວນກຳລັງຖືກພັດທະນາຢ່າງຕັ້ງໜ້າ. ຜູ້ຄວບຄຸມແລະລັດຖະບານກໍາລັງເຮັດວຽກເພື່ອສົ່ງເສີມນະວັດກໍາໃນອຸດສາຫະກໍາ, ໃນຂະນະທີ່ຄວບຄຸມແລະຕິດຕາມກວດກາການນໍາໃຊ້ AI ໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການດູແລສຸຂະພາບ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຂົງເຂດທີ່ລະອຽດອ່ອນອື່ນໆ.

ເຖິງວ່າຈະມີການສະຫນັບສະຫນູນທີ່ເຂັ້ມແຂງຈາກອົງການຈັດຕັ້ງຂອງລັດຖະບານສໍາລັບການນໍາໃຊ້ AI ໃນອຸປະກອນການແພດ, ເຕັກໂນໂລຢີຍັງປະເຊີນກັບຄວາມກັງວົນທີ່ສໍາຄັນໃນອຸດສາຫະກໍາການແພດ. ຫນຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນການຂາດຄວາມໂປ່ງໃສແລະຄວາມຊັດເຈນໃນຂະບວນການ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ AI ຜະລິດ. ເຄື່ອງມື AI, ໃນຂະນະທີ່ສະຫລາດ, ຍັງຄົງສ້າງຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານຫລາຍຄົນກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດຂອງລະບົບເພື່ອອະທິບາຍການຕັດສິນໃຈແລະຄວາມສາມາດໃນການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຄົນເຈັບ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ AI ໃນການດູແລສຸຂະພາບຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຄົນເຈັບທີ່ລະອຽດອ່ອນແລະບັນທຶກທາງການແພດຈໍານວນຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມສົມບູນ. ການສົນທະນາໃນປັດຈຸບັນສຸມໃສ່ວິທີການຮັບປະກັນການລວມແລະການເປັນຕົວແທນໃນຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ໂດຍສະເພາະໃນແງ່ຂອງປະຊາກອນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຄວາມໂປ່ງໃສຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະຕ້ອງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນເວລາທີ່ລະບົບລົ້ມເຫລວຫຼືບໍ່ສາມາດກວດພົບບັນຫາ.

ອຸປະສັກທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງໃນການປະຕິບັດ AI ໃນສະຖານທີ່ດູແລສຸຂະພາບແມ່ນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນລະຫວ່າງລະບົບຕ່າງໆ. ສະຖານທີ່ດູແລສຸຂະພາບຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ຊັກຊ້າການຮັບຮອງເອົາເຄື່ອງມື AI ໃໝ່ ເນື່ອງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບແບບແລະມາດຕະຖານຂອງລະບົບການດູແລສຸຂະພາບທີ່ມີຢູ່. ນີ້ເຮັດໃຫ້ການລວມເອົາລະບົບ AI ເຂົ້າໄປໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງການດູແລສຸຂະພາບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກແລະບໍ່ຕິດກັນ, ຫຼຸດຜ່ອນປະສິດທິຜົນຂອງເຕັກໂນໂລຢີໃນການປັບປຸງຂະບວນການດູແລສຸຂະພາບ.

ເອົາຊະນະຄວາມຮັບຮູ້ທາງລົບ

ຜູ້ຊ່ຽວຊານຈາກ Keysight Technologies ເນັ້ນຫນັກວ່າເຄື່ອງມື AI ທີ່ໃຊ້ໃນລະບົບການແພດ, ໂດຍສະເພາະລະບົບການຊ່ວຍເຫຼືອຊີວິດ, ຈໍາເປັນຕ້ອງຜ່ານການທົດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດແລະຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະນຸມັດຢ່າງເຕັມທີ່ກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້. ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີແລະຜູ້ປະດິດສ້າງດ້ານການດູແລສຸຂະພາບຈໍາເປັນຕ້ອງມີວິທີການຫຼາຍດ້ານໃນການທົດສອບເຄື່ອງມື AI, ໃນຂະນະທີ່ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາແລະກົດລະບຽບຈາກອົງການສຸຂະພາບແລະລັດຖະບານຢ່າງເຂັ້ມງວດ.

ເພື່ອຮັບປະກັນປະສິດທິພາບແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເຄື່ອງມື AI, ຜູ້ປະດິດສ້າງຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ແລະຕົວແທນ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຝຶກອົບຮົມແລະກວດສອບເຄື່ອງມື AI ໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການສະແຫວງຫາແຫຼ່ງຂໍ້ມູນໃຫມ່ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະປະຕິບັດການທົດສອບເປັນປົກກະຕິແມ່ນສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນເຕັກໂນໂລຢີສືບຕໍ່ກ້າວຫນ້າແລະຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງອຸດສາຫະກໍາການດູແລສຸຂະພາບ.

ການທົດສອບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບແມ່ນກິດຈະກໍາທີ່ສໍາຄັນແລະຂາດບໍ່ໄດ້ກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເຂົ້າໄປໃນການຕັ້ງຄ່າທາງດ້ານການຊ່ວຍ. ຜູ້ປະດິດສ້າງຕ້ອງຍຶດຫມັ້ນຢ່າງເຂັ້ມງວດກັບຄໍາແນະນໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບອຸປະກອນການແພດເພື່ອຮັບປະກັນວ່າເຄື່ອງມື AI ບໍ່ພຽງແຕ່ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ຍັງປອດໄພສໍາລັບຄົນເຈັບແລະໄດ້ມາດຕະຖານທາງການແພດ.

ເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສຸຂະພາບທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຜູ້ປະດິດສ້າງສາມາດນຳໃຊ້ຍຸດທະສາດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການປິດບັງຂໍ້ມູນ, ການຍົກເລີກການລະບຸຕົວຕົນ, ການເຂົ້າລະຫັດ ແລະການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ. ມາດຕະການເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຄົນເຈັບ ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນວ່າເຕັກໂນໂລຊີ AI ໄດ້ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງປອດໄພ ແລະ ປອດໄພ.

ທີ່ມາ