Yapay Zeka (AI), kişiye özel sağlık bilgileri sağlamak için giyilebilir cihazlardan, mobil uygulamalardan ve sağlık kayıtlarından gelen verileri analiz ederek kişiselleştirilmiş sağlık ve önlemeyi dönüştürüyor. Uzmanlar, teknoloji cephesindeki hızlı ilerlemeyle, gelişmiş algoritmaların bireysel sağlık risklerini tahmin ettiğini ve gerçek zamanlı verilere dayalı önleyici tedbirler önerdiğini söylüyor.
Endüstri uzmanları ve uzmanlar, yapay zeka odaklı platformların kişiselleştirilmiş terapi seçenekleri ve uyarlanabilir sağlıklı yaşam programları sunarak zihinsel sağlık desteğini artırabileceğini söyledi. Yapay zekanın sağlık profesyonellerine bilinçli kararlar vermede yardımcı olduğunu ve hasta sonuçlarını iyileştiren hedefe yönelik müdahalelere yol açtığını düşünüyorlar.
”Yapay zeka, sürekli izleme ve kişiselleştirilmiş bakım yollarını etkinleştirerek, proaktif sağlık yönetimini teşvik ederek, nihayetinde bireyleri refahlarının sorumluluğunu üstlenmeleri için güçlendiriyor” dediler.
Aster DM Healthcare’de Dijital Sağlık ve Çok Kanallı İcra Kurulu Başkanı (CEO) Nalla Karunanithy, yapay zekanın insanların kendi ciltlerine ve yaşam tarzlarına dayalı öneriler aldıkça sağlığı daha kişisel ve daha kolay anlamasını sağladığını söyledi.
“Yapay zeka, kullanıcıların zaman içinde nasıl etkileşimde bulunduklarını öğrenerek basit, kişiselleştirilmiş sağlıklı yaşam yolculukları yaratmamıza yardımcı oluyor. Birisi cildini taradığında veya sağlıklı yaşam içeriğiyle uğraştığında, sistem ihtiyaçlarına uygun rutinler, takipler veya ürünler önerir. Derileri veya alışkanlıkları değiştikçe öneriler de gelişir. Bu, bir kerelik tavsiyeden ziyade sürekli, önleme odaklı bir yaklaşım yaratıyor, ”dedi Karunanithy btr’ye.
Yapay Zeka Sağlık Hizmetlerine Yatırım
Prime Hospital İç Hastalıkları Uzmanı Dr. Shyam Rajamohan, AI’nın gerçekten bireyselleştirilmiş sağlıklı yaşam ve tedavi planlarını uyarlamaya yardımcı olduğunu söyledi.
“Bir iç hastalıkları uzmanı olarak yapay zekayı hassas ve koruyucu hekimlik için bir katalizör olarak görüyorum. AI, hastalığın ortaya çıkmasını beklemek yerine, riskleri erken tahmin etmek için hastanın sağlık verilerindeki (kan parametreleri, hayati değerler, yaşam tarzı faktörleri ve hatta genetik) ince eğilimleri belirlememize olanak tanır ”dedi.
Örneğin, yapay zekanın bizi metabolik sendromun erken belirtileri konusunda uyarabileceğini, tıbbi ayarlamalara rehberlik edebileceğini, hatta diyet ve egzersiz hedeflerini kişiselleştirebileceğini söyledi. “Bu veri odaklı ap-proach, zamanında, hedefe yönelik ve hasta merkezli bakım sağlama yeteneğimizi artırıyor.”
Yatırım küresel Yapay zeka sağlık pazarı, 2024’ten 2030’a kadar% 37,5’lik bir bileşik toplam büyüme hızında (CAGR) büyüyor ve hastaneler, klinikler ve sağlık sistemlerinde yapay zeka destekli çözümlerin artan şekilde benimsenmesi nedeniyle 2024’te 32,3 milyar dolardan 2030’da yaklaşık 208,2 milyar dolara çıkması muhtemel, AI Sağlık İstatistiklerine göre.
Finansmandaki bu artış, yapay zekanın hasta sonuçlarını iyileştirme, operasyonları kolaylaştırma ve sağlık maliyetlerini azaltma potansiyelinin artan bir şekilde tanınmasını yansıtıyor. Yatırımlar temel olarak tahmine dayalı analitik, teletıp, kişisel tıp e robotik cerrahi dahil olmak üzere çeşitli uygulamalara odaklanmaktadır.
Ek olarak, hükümetler, girişimler ve yerleşik sağlık kuruluşları, teşhis doğruluğunu ve tedavi verimliliğini artıran yenilikçi AI çözümleri geliştirmek için işbirliği yapmaktadır. Sağlık ortamı geliştikçe, bu sermaye akışı, endüstrinin daha iyi hasta bakımı ve genel sağlık sistemi esnekliği için yapay zeka teknolojisinden yararlanma taahhüdünün altını çiziyor.
En son veriler ayrıca, önde gelen sağlık şirketlerinin% 75’inin operasyonlar arasında yapay zeka kullanımını test ettiğini veya genişletmeyi planladığını, hastaların% 64’ünün yapay zeka destekli sanal hemşire asistanlarını kullanmaya hazır olduğunu gösteriyor.
Bir sağlık uzmanı, yapay zekanın sağlık hizmetlerindeki rolünü tanımlamaya yapılan yatırımın, hasta bakımı ve kişisel refahında devrim yaratma potansiyelinden kaynaklanan önemli bir büyüme gördüğünü söylüyor.
Son yıllarda, paydaşların teşhis, tedavi planlaması ve hasta yönetimini geliştirme yeteneğini fark ettikçe, sağlık hizmetlerinde yapay zeka için finansmanın arttığını ve tahminlerin milyarlarca olduğunu belirtti.
“Makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi yapay zeka teknolojileri, çok miktarda sağlık verisinin analizini kolaylaştırarak sağlık sonuçlarının ve kişiselleştirilmiş tedavi stratejilerinin daha doğru tahmin edilmesini sağlıyor.
“Kişisel refah için yapay zeka, giyilebilir cihazlara ve mobil uygulamalara giderek daha fazla entegre ediliyor ve bireylerin sağlık ölçümlerini gerçek zamanlı olarak izlemelerine, özelleştirilmiş sağlık önerileri almalarına ve gerektiğinde tele-sağlık hizmetleriyle etkileşime girmelerine olanak tanıyor.”
Hastaları Kolaylaştırmak için Yapay Zeka Stratejisi
“Aster’de yapay zeka odağımız günlük sağlığı iyileştirmeye odaklanıyor. myAster uygulaması aracılığıyla, kişiselleştirilmiş cilt bakımı rehberliği, ürün önerileri ve konsültasyonlar, laboratuvar raporları ve eczane siparişleri gibi hizmetlere tek bir yerde kesintisiz erişim sunmak için yapay zeka kullanıyoruz. Buradaki fikir, insan uzmanlığını merkezde tutarken sağlık ve zindeliği daha bağlantılı, kullanışlı ve her kullanıcıya özel hale getirmektir ”dedi.
“myBeauty Lens ile tek gereken bir selfie, yapay zeka nemlendirme, doku ve pigmentasyon gibi 16’dan fazla cilt parametresini tarar, ardından bir cilt puanı verir ve doğru ürünleri önerir. Bu, özellikle birden fazla ürün seçeneği olduğunda ve onlar için neyin doğru olduğunu bilmek zor olduğunda, kullanıcıların günlük cilt bakımı kararlarını daha iyi vermelerine yardımcı oluyor ”dedi.
İç hastalıkları alanında Dr. Rajamohan, Prime Hospital’ın yapay zeka stratejisinin bakım sunumunda doğruluğu, erişilebilirliği ve verimliliği artırmaya odaklandığını söyledi.
“Yapay zeka araçlarını aşağıdakilere entegre ediyoruz:
laboratuvar eğilimlerini, ekg’leri ve görüntüleme modellerini analiz ederek erken tanıya yardımcı olun.
Kardiyovasküler olaylar veya hastaneye yatışlar gibi komplikasyon riski yüksek hastaları işaretlemek için öngörücü algoritmalar kullanın.
Hastaları ilaçlar, takipler ve yaşam tarzı değişiklikleri hakkında eğiten ve hatırlatan sanal asistanlar aracılığıyla hasta katılımını artırın.
> Doktorların kanıta dayalı tedavi seçimlerini daha hızlı yapmalarına yardımcı olan klinik karar destek sistemlerini kullanın.
“Nihai amaç, AI içgörülerini klinik deneyimle birleştirmek – iyi tıbbı tanımlayan empati ve yargıyı korurken sonuçları iyileştirmektir” dedi.
Kişiselleştirilmiş sağlık ve önleme programları oluşturmak için yapay zekadan nasıl yararlanılabileceğine dair bir soruya, yapay zekanın dinamik sağlık profilleri oluşturmak için birden fazla kaynaktan (rutin kan testleri, giyilebilir cihazlar, elektronik tıbbi kayıtlar ve yaşam tarzı takibi) veri sentezleyebileceğini söyledi. her hasta için.
Örneğin, kimin hipertansiyon, diyabet veya böbrek hastalığı geliştirebileceğini belirleyebileceğini ve önleyici adımları daha erken başlatmamıza yardımcı olabileceğini söyledi.
“Yapay zeka odaklı panolar, parametreler değiştikçe önerileri uyarlayarak zaman içindeki hasta ilerlemesini de izleyebilir. Bu, iç hastalıkları doktorlarının sürekli, önleyici ve son derece bireyselleştirilmiş bakım sunmalarını ve semptom yönetiminin ötesine geçerek gerçek uzun vadeli sağlık optimizasyonuna geçmelerini sağlar ”dedi.
Veri Kullanımında Yapay Zeka Zorlukları
Karunanithy, yapay zekanın iyi sonuçlar elde etmek için net cilt görüntüleri gibi doğru kullanıcı verilerine dayanması nedeniyle hala gerçek zorluklar olduğunu söyledi.
“Gizlilik ve rıza, özellikle yerel düzenleyici veri politikasına uygun olduğundan emin olduğumuz yüz bilgilerinde esastır.Ayrıca teknolojinin farklı cilt tipleri ve ortamlarda adil bir şekilde çalışmasını sağlamalıyız, her şeyden önce yapay zekanın tüm kullanıcılar için güvenilir ve kullanımı kolay hissetmesi gerekiyor ”dedi.
Prime Hospital’dan Dr. Shyam Rajamohan da benzer görüşleri yineledi ve birkaç pratik zorluğun var olduğunu söyledi:
- Son derece hassas bilgileri ele aldığımız için veri gizliliği ve güvenliği her şeyden önemlidir.
- Klinik iş akışına entegrasyon zor olabilir – A Klinisyenlere yük değil, destek olmalıyım.
- Yapay zeka modelleri sınırlı veya temsili olmayan veriler üzerine kurulduğunda önyargı ve doğruluk sorunları ortaya çıkar.
- Hasta güveni ve dijital okuryazarlık, yapay zeka tabanlı önerilerin ne kadar başarılı bir şekilde benimsendiğini de etkiler.
Sonuç olarak uzmanlar, yapay zeka tabanlı çözümlerin koşulların erken belirtilerini belirleyebileceğini ve böylece önleyici bakımı teşvik edebileceğini söyledi. Bu dönüştürücü yaklaşım, daha proaktif bir sağlık ekosistemini teşvik ederek, geç dönem müdahalelerle ilişkili maliyetleri düşürür ve hastaları sağlıklarını daha etkin bir şekilde yönetmeleri için güçlendirir.
“Yatırımcılar ve sağlık kuruluşları, etik standartlara, veri gizliliğine ve erişilebilirliğe öncelik veren yapay zeka çözümleri geliştirmeye odaklanıyor ve teknolojideki ilerlemelerin çeşitli popülasyonlar için iyileştirilmiş sağlık sonuçlarına dönüşmesini sağlıyor. Yapay zekaya yapılan bu stratejik yatırım, hem bireyler hem de topluluklar için daha sağlıklı bir geleceğe yönelik önemli bir adımı temsil ediyor ”dedi.
Sağlık hizmetleri pazarında küresel yapay zeka
Yıl Sağlık Pazarında AI Boyut ($ / B cinsinden)
2024 32.3
2025 46.0
2026 64.8
2027 89.0
2028 120.2
2029 159.5
2030 208.2
Kaynak: Büyük Görünüm Araştırması
