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云計算、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)促進(jìn)醫(yī)療保健行業(yè)內(nèi)持久數(shù)字化轉(zhuǎn)型的3種方式

工程師鄧生 ? 來源:TechWeb.com.cn ? 作者:TechWeb ? 2020-11-24 17:35 ? 次閱讀
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隨著COVID-19開始在各地傳播,醫(yī)療保健組織被迫迅速重新評估其現(xiàn)有技術(shù),并著手推動未來的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃。

在極短的時間內(nèi),許多組織對傳統(tǒng)系統(tǒng)進(jìn)行了大調(diào)整,以便更好地管理和護(hù)理患者,以及隨著就診數(shù)量的上升,及時并安全地存儲數(shù)據(jù)以確保隨著大流行的發(fā)展而提高效率。

對于醫(yī)療保健組織而言,最緊迫的優(yōu)先事項之一是加速其采用云技術(shù)來更有效地管理大量患者信息,確保簡化的工作場所實踐以及使信息共享更加輕松。當(dāng)?shù)胤筋I(lǐng)導(dǎo)人就如何保護(hù)其居民的安全做出決定時,云基礎(chǔ)架構(gòu)提供了跨組織的全球網(wǎng)絡(luò)安全地收集、分析和共享數(shù)據(jù)的能力。

在這一迅速采用云計算的時期,人工智能AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用也迅速增加。從實現(xiàn)信息共享和分析而不犧牲數(shù)據(jù)隱私性,到確保對最緊急需求的患者提供最快的響應(yīng),這些技術(shù)已經(jīng)徹底改變了COVID-19醫(yī)療保健響應(yīng),并且將在大流行之外繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用。

以下是COVID-19在醫(yī)療保健行業(yè)內(nèi)促進(jìn)持久數(shù)字化轉(zhuǎn)型的幾種方式:

取消識別患者數(shù)據(jù)

借助機(jī)器學(xué)習(xí)功能,醫(yī)療保健組織可以更好地確保患者數(shù)據(jù)的私密性,從而更輕松地跨多個來源匯總數(shù)據(jù)并獲得有關(guān)COVID-19病毒的有用見解。取消身份驗證是從患者數(shù)據(jù)中刪除身份信息的過程,對于與非特權(quán)方出于研究目的共享健康信息,從多個來源創(chuàng)建數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化至關(guān)重要,以便將其用于先進(jìn)的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。舉例來說,Google Cloud Healthcare API可以檢測敏感數(shù)據(jù)(例如受保護(hù)的健康信息(PHI)),并對其進(jìn)行屏蔽,刪除或遮蓋。

為了使研究人員能夠研究關(guān)鍵的COVID-19信息來對抗病毒,可以使用掃描YouTube是否侵犯版權(quán)的相同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),大規(guī)模地清除DICOM資產(chǎn)(例如肺部X射線)中的患者身份,可用于高清分析的數(shù)據(jù)。此外,可以取消標(biāo)識測試數(shù)據(jù),從而加快發(fā)現(xiàn)速度。經(jīng)過適當(dāng)?shù)墓L幚砗?,可以安全地重新?biāo)識這些數(shù)據(jù),從而使研究人員可以更有效地招募諸如臨床試驗之類的公共衛(wèi)生計劃。

呼叫中心響應(yīng)的自然語言處理

如今,所有類型的公共衛(wèi)生組織都比以往有更多的患者需求,而且許多組織起初沒有能力應(yīng)對這種增長。

但是,借助基于云的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型,組織可以構(gòu)建未來的呼叫中心。使用自然語言處理和情感分析,醫(yī)療保健提供者可以根據(jù)需要自動對呼叫進(jìn)行優(yōu)先級排序。

這項技術(shù)使企業(yè)可以根據(jù)從語音困擾到語音年齡的各種情況來優(yōu)化其回答/優(yōu)先查詢的方法。盡管它們很聰明,但許多API在設(shè)計時都考慮到了隱私。他們不存儲私人數(shù)據(jù),有助于確?;颊叩臋C(jī)密性。

預(yù)測分析為供應(yīng)鏈決策提供依據(jù)

云計算不僅僅是通過研究和治療決策來支持醫(yī)療機(jī)構(gòu)。當(dāng)設(shè)備對生存的需求比以往任何時候都重要時,它還可以幫助他們解決供應(yīng)短缺的問題。

隨著組織希望為有需要的人提供關(guān)鍵的醫(yī)療設(shè)備,例如PPE和通風(fēng)機(jī),云的預(yù)測分析可以幫助管理供應(yīng)鏈的人員更好地了解短缺的地方以及短缺的地方,以便在出現(xiàn)問題之前進(jìn)行分配。

匹配算法可與預(yù)測服務(wù)一起輕松實施,以減少供應(yīng)鏈中的浪費,從而使供應(yīng)商和采購商都能實時看到。

基于云計算的Al和機(jī)器學(xué)習(xí)正在為醫(yī)療保健利益相關(guān)者提供所需的工具,以更快,更智能的方式來對抗COVID-19病毒。盡管今天的任務(wù)非常艱巨,但這項技術(shù)以及來自我們國家最高思想的創(chuàng)新思想將改變我們所知道的醫(yī)療保健的面貌,從而為患者帶來前所未有的體驗。

責(zé)任編輯:PSY

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