Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) κλέβει πρωτοσέλιδα και μεταμορφώνει γρήγορα διάφορους κλάδους, η υγειονομική περίθαλψη δεν αποτελεί εξαίρεση. Με την ικανότητά του να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων απεικόνισης και να εκτελεί σύνθετες εργασίες, ο ρόλος του AI στην υγειονομική περίθαλψη αναδιαμορφώνεται συνεχώς, επηρεάζοντας το τοπίο της υγειονομικής περίθαλψης με πολλούς τρόπους.
Αρχικά γίνεται αντιληπτό ότι στα συστήματα υγείας ο συνδυασμός ιατρών και τεχνητής νοημοσύνης υπερέχει σε απόδοση κάτω από πρωτοφανείς πιέσεις, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά του αυξανόμενου όγκου απεικόνισης και των ασθενών με απαίτηση για παροχή υψηλής ποιότητας υγειονομικών υπηρεσιών.
Χρήση AI για καλύτερα αποτελέσματα ασθενών
Ένα από τα κύρια οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η ικανότητά της να βοηθά στη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών. Είτε σχετίζεται με τη μείωση της διάρκειας παραμονής για ασθενείς με ενδοκρανιακή αιμορραγία και πνευμονική εμβολή είτε, όπως υποδηλώνει το παρακάτω infographic, μειώνει τον χρόνο εισαγωγής. Το infographic απεικονίζει μια υποθετική ροή εργασίας ασθενών σε ένα νοσοκομείο που χρησιμοποιεί AI έναντι ενός χωρίς AI.
Βελτίωση του συντονισμού της ομάδας φροντίδας
Ένα πρόσθετο πλεονέκτημα της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης είναι η ικανότητά της να αξιοποιεί τις ροές εργασίας που βασίζονται σε ομάδες μέσω της βελτιστοποίησης κλινικής ροής εργασίας. Για παράδειγμα η ομάδα απόκρισης πνευμονικής εμβολής (PERT) στο Yale New Haven Health, χρησιμοποιώντας το AΙdoc, διαπίστωσε ότι η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να διατηρεί όλες τις σχετικές πληροφορίες σε μία θ’εση, βελτίωσε την επικοινωνία μεταξύ των μελών του PERT, συμπεριλαμβανομένης της μεταφοράς εικόνων και κλινικών πληροφοριών. Αυτό κατέληξε σε:
- Ταχύτερη και καλύτερη θεραπεία ασθενών (π.χ. χορήγηση προηγμένων θεραπειών)
- Ολοκληρωμένες ειδοποιήσεις στο κέντρο PERT του Yale τη στιγμή της διάγνωσης
- Αυξημένη συνεργασία μεταξύ εργαστηρίου και ακτινών
Μείωση της εξάντλησης προσωπικού
Μία αξιοσημείωτη πρόκληση στην υγειονομική περίθαλψη, την οποία αντιμετωπίζει η τεχνητή νοημοσύνη συνίσταται στη μείωση της εξουθένωσης του προσωπικού. Μήνα με τον μήνα, η εξουθένωση του προσωπικού αναφέρεται ως ένα από τα σημαντικότερα προβλήματα του συστήματος υγείας, καθώς ο όγκος των ασθενών αυξάνεται και το εργατικό δυναμικό συρρικνώνεται. Στο πνεύμα του να κάνουμε περισσότερα με λιγότερα, μια εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη είναι η κατανομή πόρων, δίνοντας τη δυνατότητα στους γιατρούς που χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη να καταπολεμήσουν την εξουθένωση. Με άλλα λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αξιολογήσει κατάλληλα τους πόρους για την αντιμετώπιση έκτακτων καταστάσεων σε κάθε σημείο επαφής του ασθενούς, μεγιστοποιώντας τη φροντίδα ασθενών με περιορισμένους πόρους.
Επίτευξη Τετραπλού Στόχου Υγείας
Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να βελτιστοποιεί την απόδοση του συστήματος υγείας σύμφωνα με τον τετραπλό στόχο είναι πρωταρχικής σημασίας. Ο τετραπλός στόχος της υγειονομικής περίθαλψης αποτελείται από:
- Βελτίωση της εμπειρίας του ασθενούς
- Βελτίωση της υγείας του πληθυσμού
- Μείωση του κόστους και
- Βελτίωση της επαγγελματικής ζωής για τις ομάδες φροντίδας
Η σωστή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη βοηθά τα συστήματα υγείας να επιτύχουν αυτούς τους στόχους με διάφορα μέσα, όπως η εξατομίκευση της φροντίδας των ασθενών και η αυτοματοποιημένη διαχείριση παρακολούθησης, η μετατροπή των εκατομμύρια δεδομένων σε αξιόπιστες πληροφορίες, η βελτίωση των ροών εργασίας και η αξιολόγηση ασθενών για μείωση του κόστους, καθώς και η αύξηση της αποτελεσματικότητας.
Ποια είναι η σημασία της επίτευξης του τετραπλού στόχου;
Η επίτευξη του τετραπλού στόχου της υγειονομικής περίθαλψης είναι ζωτικής σημασίας για τα συστήματα υγείας, καθώς παρέχει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο για τη βελτίωση της απόδοσης και, το πιο σημαντικό, των αποτελεσμάτων των ασθενών. Αυτή η ολιστική προσέγγιση διασφαλίζει ότι οι ασθενείς λαμβάνουν πιο αποτελεσματικές και αποδοτικές θεραπείες, οδηγώντας σε καλύτερα αποτελέσματα υγείας και υψηλότερα ποσοστά ικανοποίησης.
Επιπλέον, ο τετραπλός στόχος αφορά τη βιωσιμότητα και την αποτελεσματικότητα των συστημάτων υγειονομικής περίθαλψης. Μειώνοντας το κόστος μέσω βελτιωμένων διαδικασιών και εστιάζοντας στην προληπτική φροντίδα, τα συστήματα υγείας μπορούν να κατανέμουν τους πόρους πιο αποτελεσματικά. Επιπλέον, η βελτίωση της επαγγελματικής ζωής των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης μπορεί να μειώσει τα ποσοστά εξουθένωσης και κύκλου εργασιών, οδηγώντας σε ένα πιο σταθερό και με κίνητρο εργατικό δυναμικό.
Μετατροπή δεδομένων σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες
Η κλινική τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει στα νοσοκομεία να εργάζονται πιο έξυπνα, όχι πιο σκληρά, με τους διαθέσιμους πόρους. Συγκεντρώνοντας δεδομένα από διαφορετικά μέρη και μετατρέποντας τα σε χρήσιμες πληροφορίες, οι ομάδες φροντίδας είναι σε θέση να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη για να λάβουν καλύτερες αποφάσεις θεραπείας.
Μείωση της διάρκειας παραμονής στα νοσοκομεία
Η τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη είναι ζωτικής σημασίας αυτή τη στιγμή. Τα συστήματα υγείας που συνεχίζουν να βασίζονται σε αποφάσεις που αφορούν αποκλειστικά τον άνθρωπο υστερούν. Μια μελέτη στο Mount Sinai Hospital στην Ν. Υόρκη διαπίστωσε, μετά την εφαρμογή λογισμικού διαλογής τεχνητής νοημοσύνης, ότι υπήρξε μείωση της διάρκειας παραμονής κατά 11,9% και 26,3% για ασθενείς με ενδοκρανιακή αιμορραγία και πνευμονική εμβολή, αντίστοιχα. Η μείωση της διάρκειας παραμονής είναι σημαντική για διάφορους λόγους, συμπεριλαμβανομένης της απελευθέρωσης χώρου για νέους ασθενείς και της μείωσης των πιθανοτήτων οι ασθενείς να αντιμετωπίσουν δευτερογενείς επιπλοκές υγείας από μια παρατεταμένη παραμονή στο νοσοκομείο.
Εξατομίκευση φροντίδας ασθενών
Ένα σημαντικό πλεονέκτημα της τεχνητής νοημοσύνης στη φροντίδα ασθενών είναι η ικανότητά της να διευκολύνει την εξατομικευμένη φροντίδα ασθενών. Προκειμένου η τεχνητή νοημοσύνη να εξουσιοδοτήσει τις εγκαταστάσεις να εξατομικεύουν καλύτερα τις διαδρομές θεραπείας, πρέπει να υιοθετήσετε μια πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται σε εικόνες και αναφορές. Χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) σε συνδυασμό με αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε εικόνες, οι ασθενείς οδηγούνται πιο γρήγορα στις σχετικές ομάδες φροντίδας για άμεση λήψη αποφάσεων μέσω εφαρμογών για φορητές συσκευές και επιτραπέζιους υπολογιστές.
Ένας κοινός μύθος σχετικά με την κλινική τεχνητή νοημοσύνη είναι ότι τα οικονομικά οφέλη της δεν μπορούν να αποδειχθούν επειδή δεν υπάρχει αποζημίωση από τον πληρωτή. Αυτή είναι μια υπεραπλουστευμένη προοπτική. Αν και δεν υπάρχει επί του παρόντος άμεση αποζημίωση για τη φροντίδα που υποβοηθείται από την τεχνητή νοημοσύνη, πολλές τεχνολογίες ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις δεν διαθέτουν μηχανισμό άμεσης αποζημίωσης, ωστόσο τα νοσοκομεία αποζημιώνονται από υπηρεσίες που βασίζονται σε αυτές τις τεχνολογίες. Η αξία του AI είναι η εγγενής απόδοση επένδυσης (ROI). Με βελτιωμένες δυνατότητες ευαισθητοποίησης για τις ασθένειες, βελτιωμένο συντονισμό φροντίδας και εργαλεία διαχείρισης ασθενών, οι γιατροί και τα συστήματα υγείας με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βρουν νέες ροές εσόδων μέσω κλινικά κατάλληλων παρεμβάσεων, συμπεριλαμβανομένων των τυχαίων ευρημάτων και της διατήρησης ασθενών.
Μεγιστοποίηση Αξίας
Κάθε σημείο επαφής ασθενών παρουσιάζει μια ευκαιρία για συστήματα υγείας. Η διατήρηση του ασθενούς είναι πλέον εξίσου σημαντική, αν όχι περισσότερο, από την απόκτηση ασθενών. Είτε σε μοντέλα που βασίζονται σε αξία είτε σε μοντέλα αμοιβής για υπηρεσίες, τα συστήματα υγείας που χρησιμοποιούν ένα συνδεδεμένο σύστημα νοημοσύνης μπορούν να επωφεληθούν από προγνωστικά και εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας, ενισχύοντας την ευαισθητοποίηση για τις ασθένειες και την αποδοτικότητα των πόρων που υποστηρίζουν τη διατήρηση των ασθενών και μεγιστοποιώντας τις ευκαιρίες φροντίδας ασθενών.
Η τεχνητή νοημοσύνη σε επίπεδο επιχείρησης μπορεί να βοηθήσει στην:
Αύξηση της κλινικής αποτελεσματικότητας για τη μείωση του κόστους και της σπατάλης
Αποκάλυψη λανθασμένων διαγνώσεων ή τυχαίων ευρημάτων, που οδηγούν σε έγκαιρες παρεμβάσεις.
Τεχνολογίες και τομείς της βιομηχανίας υγειονομικής περίθαλψης οι οποίες θα επηρεαστούν από την τεχνητή νοημοσύνη μέσα στην επόμενη δεκαετία μπορούν να συνοψιστούν στις παρακάτω κατηγορίες:
Ανάπτυξη της επόμενης γενιάς ακτινολογικών εργαλείων
Οι ακτινολογικές εικόνες που λαμβάνονται από μηχανήματα μαγνητικής τομογραφίας, αξονικούς τομογράφους και ακτινογραφίες προσφέρουν μη επεμβατική ορατότητα στο εσωτερικό του ανθρώπινου σώματος. Πολλές όμως διαγνωστικές διαδικασίες εξακολουθούν να βασίζονται σε δείγματα φυσικού ιστού που λαμβάνονται μέσω βιοψιών, οι οποίες ενέχουν κινδύνους συμπεριλαμβανομένης της πιθανότητας μόλυνσης. Η τεχνητή νοημοσύνη θα επιτρέψει στην επόμενη γενιά ακτινολογικών εργαλείων να είναι ακριβείς και λεπτομερείς ώστε να αντικαταστήσουν την ανάγκη για δείγματα ιστού σε ορισμένες περιπτώσεις, προβλέπουν οι ειδικοί. Αυτό θα επιτρέψει στους κλινικούς γιατρούς να αναπτύξουν μια πιο ακριβή κατανόηση του τρόπου με τον οποίο συμπεριφέρονται οι όγκοι αντί να βασίζουν τις αποφάσεις θεραπείας στις ιδιότητες ενός μικρού τμήματος της κακοήθειας. Οι θεράποντες ιατροί μπορεί επίσης να είναι σε θέση να ορίσουν καλύτερα την επιθετικότητα των καρκίνων και την στοχευμένη θεραπεία καταλληλότερα. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ενεργοποίηση των «εικονικών βιοψιών» και στην προώθηση της στο καινοτόμο πεδίο της Ραδιομικής, το οποίο εστιάζει στην αξιοποίηση αλγορίθμων που βασίζονται σε εικόνες για τον χαρακτηρισμό των φαινοτύπων και των γενετικών ιδιοτήτων των όγκων.
Επέκταση της πρόσβασης στην περίθαλψη σε υποεξυπηρετούμενες ή αναπτυσσόμενες περιοχές
Οι ελλείψεις εκπαιδευμένων επαγγελματιών υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων τεχνικών υπερήχων και ακτινολόγων, μπορούν να περιορίσουν σημαντικά την πρόσβαση στη σωτήρια φροντίδα στις αναπτυσσόμενες χώρες σε όλο τον κόσμο. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να βοηθήσει στον μετριασμό των επιπτώσεων του σοβαρού ελλείμματος εξειδικευμένου κλινικού προσωπικού αναλαμβάνοντας ορισμένα από τα διαγνωστικά καθήκοντα που συνήθως ανατίθενται σε ανθρώπους.
Για παράδειγμα, τα εργαλεία απεικόνισης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ελέγξουν τις ακτινογραφίες θώρακα για σημεία φυματίωσης, επιτυγχάνοντας συχνά ένα επίπεδο ακρίβειας συγκρίσιμο με τον άνθρωπο. Αυτή η δυνατότητα θα μπορούσε να αναπτυχθεί μέσω μιας εφαρμογής διαθέσιμης σε επαγγελματίες σε περιοχές με χαμηλούς πόρους, μειώνοντας την ανάγκη για εκπαιδευμένο διαγνωστικό ακτινολόγο επιτόπου.
Μείωση του φόρτου χρήσης του ηλεκτρονικού μητρώου υγείας (ΗΜΥ).
Τα EHR έχουν διαδραματίσει καθοριστικό ρόλο στο ταξίδι του κλάδου της υγειονομικής περίθαλψης προς την ψηφιοποίηση, αλλά η αλλαγή έφερε μυριάδες προβλήματα που σχετίζονται με υπερφόρτωση, ατελείωτη τεκμηρίωση και εξάντληση χρηστών. Με το AI μπορεί κανείς να δημιουργήσει πιο έξυπνες διεπαφές και αυτοματοποίηση ορισμένων από τις διαδικασίες ρουτίνας οι οποίες καταναλώνουν τόσο μεγάλο μέρος του χρόνου του χρήστη.
Εντοπισμός μολύνσεων λόγω ανθεκτικότητας στα αντιβιοτικά
Η αντίσταση στα αντιβιοτικά είναι μια αυξανόμενη απειλή για τους πληθυσμούς σε όλο τον κόσμο, καθώς η υπερβολική χρήση αυτών των κρίσιμων φαρμάκων ευνοεί τηνεξέλιξη των υπερμικροβίων που δεν ανταποκρίνονται πλέον σε θεραπείες. Οι ανθεκτικοί σε πολλά φάρμακα οργανισμοί μπορούν να προκαλέσουν όλεθρο στο νοσοκομειακό περιβάλλον και απειλούν χιλιάδες ζωές κάθε χρόνο. Τα δεδομένα EHR μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό των προτύπων μόλυνσης και την ανάδειξη ασθενών που διατρέχουν κίνδυνο πριν αρχίσουν να εμφανίζουν συμπτώματα. Αξιοποιώντας τα εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για την προώθηση αυτών των αναλυτικών στοιχείων
μπορεί να βελτιώσει την ακρίβειά τους και να δημιουργήσει ταχύτερες, πιο ακριβείς ειδοποιήσεις για τους επαγγελματίες υγειονομικής περίθαλψης.
Δημιουργία ακριβέστερων αναλυτικών στοιχείων σε εικόνες παθολογίας
Οι παθολόγοι παρέχουν μια από τις πιο σημαντικές πηγές διαγνωστικών δεδομένων σε όλο το φάσμα της περίθαλψης. Τα Analytics μπορούν να φτάσουν στο επίπεδο pixel σε εξαιρετικά μεγάλες ψηφιακές εικόνες ώστε να επιτρέψουν την ταυτοποιήση αποχρώσεων που μπορεί να ξεφεύγουν από το ανθρώπινο μάτι. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει καλύτερη δουλειά στην αξιολόγηση του εάν ένας καρκίνος πρόκειται να εξελιχθεί γρήγορα ή αργά και πώς αυτό μπορεί να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο θα αντιμετωπίζονται οι ασθενείς με βάση έναν αλγόριθμο και όχι την κλινική σταδιοποίηση ή τον ιστοπαθολογικό βαθμό. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βελτιώσει την παραγωγικότητα εντοπίζοντας χαρακτηριστικά ενδιαφέροντος στις διαφάνειες πριν ένας κλινικός γιατρός εξετάζει τα δεδομένα.
Φέρνοντας νοημοσύνη σε ιατρικές συσκευές και μηχανήματα
Οι έξυπνες συσκευές καταλαμβάνουν το περιβάλλον των καταναλωτών. Στο ιατρικό περιβάλλον, οι έξυπνες συσκευές είναι κρίσιμες για παρακολούθηση ασθενών στη ΜΕΘ και αλλού. Χρήση τεχνητής νοημοσύνης για ενίσχυση της ικανότητας αναγνώρισης
επιδείνωσης, υποδηλώνουν ότι η σήψη επικρατεί ή ότι η εμφάνιση επιπλοκών μπορεί να βελτιωθεί σημαντικά με αποτέλεσμα να μπορεί να μειωθεί το κόστος. Εισαγωγή έξυπνων αλγορίθμων σε αυτές οι συσκευές μπορούν να μειώσουν τις γνωστικές επιβαρύνσεις για τους γιατρούς, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι οι ασθενείς λαμβάνουν φροντίδα έγκαιρα
Προώθηση της χρήσης της ανοσοθεραπείας για τη θεραπεία του καρκίνου
Η ανοσοθεραπεία είναι μια από τις πιο υποσχόμενες οδούς για τη θεραπεία του καρκίνου. Χρησιμοποιώντας το ανοσοποιητικό σύστημα του ίδιου του οργανισμού για να προσβάλλουν κακοήθειες, οι ασθενείς μπορεί να είναι σε θέση να νικήσουν επίμονους όγκους. Ωστόσο, μόνο ένας μικρός αριθμός ασθενών ανταποκρίνεται στις τρέχουσες επιλογές ανοσοθεραπείας, και οι ογκολόγοι εξακολουθούν να μην έχουν ακριβή και αξιόπιστη μέθοδο για τον προσδιορισμό του.
Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και η ικανότητά τους να συνθέτουν εξαιρετικά πολύπλοκα σύνολα δεδομένων μπορεί να είναι σε θέση να φωτίσουν νέες επιλογές για τη στόχευση θεραπειών στη μοναδική γενετική σύνθεση ενός ατόμου.
Μετατροπή του ηλεκτρονικού αρχείου υγείας σε αξιόπιστο παράγοντα πρόβλεψης κινδύνου
Τα ΗΜΥ είναι ένα χρυσωρυχείο δεδομένων ασθενών. Ο αξιόπιστος τρόπος εξαγωγής και ανάλυσης των πληροφοριών αυτών ήταν μια συνεχής πρόκληση για τους επαγγελματίες υγείας και τους προγραμματιστές. Ζητήματα ποιότητας και ακεραιότητας δεδομένων, συνδυασμός μορφών δεδομένων, δομημένες και μη δομημένες εισροές και οι ελλιπείς εγγραφές έχουν καταστήσει πολύ δύσκολο το να κατανοήσουν ακριβώς πώς να οδηγούνται σε ουσιαστική εκτίμηση του κινδύνου, προγνωστικές αναλύσεις και υποστήριξη κλινικών αποφάσεων.
Η ανάλυση ΗΜΥ έχει δημιουργήσει πολλά επιτυχημένα εργαλεία ταξινόμησης του κινδύνου και της διαστρωμάτωσης, ειδικά όταν οι ερευνητές χρησιμοποιούν τεχνικές βαθιάς μάθησης για τον εντοπισμό νέων συνδέσεων μεταξύ φαινομενικά άσχετων συνόλων δεδομένων.
Παρακολούθηση της υγείας μέσω wearables και προσωπικών συσκευών
Σχεδόν όλοι οι καταναλωτές έχουν πλέον πρόσβαση σε συσκευές με αισθητήρες που μπορούν να συλλέξουν πολύτιμα δεδομένα για την υγεία τους. Από
smartphone με step trackers σε wearables που μπορούν να παρακολουθούν τον καρδιακό παλμό όλο το εικοσιτετράωρο, ένα αυξανόμενο ποσοστό από δεδομένα που σχετίζονται με την υγεία δημιουργούνται εν κινήσει. Η συλλογή και η ανάλυση αυτών των δεδομένων – και η συμπλήρωσή τους με πληροφορίες που παρέχονται από τον ασθενή μέσω εφαρμογών και άλλων συσκευών παρακολούθησης στο σπίτι – μπορεί να προσφέρει μια μοναδική προοπτική στο άτομο και την υγεία του πληθυσμού. Η τεχνητή νοημοσύνη θα διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στην εξαγωγή πρακτικών πληροφοριών από αυτό το μεγάλο και ποικίλο πλήθος δεδομένων.
Μετατρέποντας τις selfies του smartphone σε ισχυρά διαγνωστικά εργαλεία
Συνεχίζοντας το θέμα της αξιοποίησης της δύναμης των φορητών συσκευών, οι ειδικοί πιστεύουν ότι οι εικόνες που λαμβάνονται από smartphone και άλλες πηγές θα είναι ένα σημαντικό συμπλήρωμα στην κλινική ποιοτική απεικόνιση (ιδιαίτερα σε απομονωμένους πληθυσμούς ή αναπτυσσόμενες χώρες. Η ποιότητα των καμερών κινητών τηλεφώνων αυξάνεται κάθε έτος, και μπορεί να παράγει εικόνες που είναι κατάλληλες για ανάλυση από αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης.
Δερματολογία και οφθαλμολογία είναι πρώιμοι επωφελούμενοι αυτής της τάσης. Ο αλγόριθμος μπορεί να ανιχνεύσει διακριτά χαρακτηριστικά, όπως το σαγόνι ενός παιδιού, η γραμμή τοποθέτηση ματιών και μύτης και άλλα χαρακτηριστικά που μπορεί να υποδηλώνουν κρανιοπροσωπική ανωμαλία. Επί του παρόντος, το εργαλείο μπορεί να αντιστοιχίσει τις συνηθισμένες εικόνες με περισσότερες από 90 διαταραχές για να παρέχει υποστήριξη κλινικής απόφασης.
Βιβλιογραφία
https://thedocs.worldbank.org/en/doc/616861541428452112-0090022018/original/Top10WaysArtificialIntelligenceCouldImpactHealthcare.pdf
https://www.aidoc.com/learn/blog/10-benefits-of-ai-in-healthcare/
