What is the potential of AI technologies in the healthcare sector? - Yapay zeka teknolojilerinin sa?l?k sekt?ründeki potansiyeli ne durumda?
Technology innovations today, no matter the industry, are often aimed at saving time, increasing efficiency and ultimately improving outcomes for businesses and consumers. We personally try to do this, of course. Because efficiency is very, very important in business. The increasing use of artificial intelligence (AI) in healthcare is an important example of how it has an impact on patients. In fact, one of the most important needs of the healthcare sector is efficiency.?
Broadly speaking, AI is driving complex calculations, analysis and research breakthroughs that would otherwise be nearly impossible. In everyday life, we can say that AI helps healthcare providers save time on repetitive administrative tasks, allowing them to spend more time with patients, make important discoveries and ultimately deliver higher quality care than ever before.
So how is this possible? Let's take a closer look.
How is AI used in healthcare?
Artificial intelligence (AI) in healthcare aims to ultimately improve treatment options and outcomes by using algorithms and software to analyze, interpret and understand complex medical and health data. Modern AI models have come a long way in this process and can now even draw conclusions and make determinations without direct human input. Of course, this may sound scary to some of us, but fear not, they haven't taken over the world yet :)
Machine learning, a sub-discipline of artificial intelligence, also plays a critical role in healthcare applications. With machine learning, healthcare professionals can develop new medical procedures, manage large amounts of patient data and records, and improve the treatment of chronic diseases.?
Artificial intelligence is more than a technology
We think of AI as just one technology. But AI is more than that. AI is actually a combination of many technologies. From machine learning to natural language processing, many of these technologies are immediately applicable in healthcare, although the specific processes and tasks they support can vary greatly.
For this reason, the potential role of intelligent machines in the healthcare system is uncertain, as they vary across technologies. What is certain, however, is that AI technologies offer great potential for the future of healthcare, transforming many areas, including patient care, administrative processes, care models and pharmaceutical companies. And this transformation has already begun.
The AI market in healthcare is expected to grow to $6.6 billion. CSG's Precision Medicine expert Vicky Kerrigan said, “AI development is advancing in all areas. Especially when we look at how data is read - AI processes can read data much faster than the human eye. As a result, the role of the clinician is starting to change, with a greater focus on data analytics.”
Natural language processing model
Natural language processing (NLP), another important subset of AI, makes it easier than ever to automate many complex, time-consuming and repetitive tasks that consume resources in healthcare management. And of course, the ease of use of this tool in the medical field is another advantage. Of course, with NLP, healthcare organizations can dramatically improve efficiency and accuracy in critical areas of care.
For example, a paper published by the Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) states that natural language processing improves outcomes and helps providers deliver more personalized care.
Taken together, AI, machine learning and even natural language processing encompass the ability of technology and software to think, learn and analyze input in the same way a person would, but do it much faster and more accurately. As with many technologies, there is a curve in the adoption of AI and machine learning technologies in healthcare. But the outbreak of the COVID-19 pandemic has accelerated the pace of adoption of these technologies, making their applications visible in many parts of the healthcare landscape.
For example, the cost savings that AI will bring to the healthcare system are estimated to reduce US healthcare costs by up to $150 billion by 2026. A large part of these cost reductions come from changing the healthcare model from a reactive to a proactive approach, focusing on health management rather than disease treatment (but indirectly benefiting disease treatment as well). This is expected to result in fewer hospitalizations, fewer doctor visits and fewer treatments.?
Patient data management
Healthcare today relies heavily on patient data, both for care management and to inform future treatments. And while data has sparked new breakthroughs in medical discovery, none of this would obviously be possible without AI.
“Human intelligence is best suited for combining very large effect factors in small numbers, while AI is particularly adept at scanning and identifying patterns in large numbers and ambiguous factors,” Dr. Lily Peng, product manager at Google Brain AI Research Group, says in a paper published at HIMSS.
Dr. Chris DeRienzo, Vice President of WakeMed Health and Hospitals, sees an additional benefit in how providers can use patient data to improve the treatment of others, stating, “The key benefits of AI are based on the ability to continuously scan electronic medical records (EMR), train on the trajectories of past patients in the same way clinicians are trained, and sharpen the lenses of their own prescription glasses to millions of patients.”?
Personalized medicine
According to the US National Institutes of Health, personalized medicine is “an emerging approach to disease treatment and prevention that takes into account individual variations in each person's genes, environment and lifestyle.” Using AI, personalized medicine can be made more effective in more accurately applying treatment and prevention options based on an individual's unique characteristics.
As mentioned earlier, one of the biggest advantages of AI and machine learning is the ability of both technologies to quickly process data and identify actionable outcomes. In terms of personalized medicine, this means rapidly “mining and analyzing” large amounts of genetic, clinical, social, lifestyle and preference data across large, heterogeneous populations.
Cost savings
An estimated $91 billion is wasted each year in healthcare spending, and much of this unnecessary cost is due to inefficient administrative practices, as we have already noted. Fortunately, this is an area where healthcare operations can seamlessly apply AI and machine learning tools.
There are administrative, repetitive tasks, billing, patient intake, filing, data entry, and more that can be automated with AI. When a health system delegates these tasks to AI, its most valuable resources - providers and health professionals - can focus on delivering care. Indirectly, this means more patients in healthcare can get healthy faster.
The bottom line is that the adoption of AI and machine learning technologies in healthcare is driving major improvements in both clinical and administrative processes, and there's no denying that. When we look at AI's ability to quickly and accurately analyze large amounts of data, we can easily see in the light of data that it can enable healthcare professionals to provide more personalized and effective care to their patients.?
At the same time, it can also increase efficiency, reduce costs and help healthcare providers make better use of their most valuable resource - their time. With AI-powered solutions, it is certain that healthcare services will be more accessible, effective and sustainable in the future.
Thank you very much for reading my article! We continue to explore the impact of AI in healthcare and what it can offer us in the future. I look forward to hearing your thoughts, experiences and opinions on this topic. See you in my next post...
Günümüzde teknoloji inovasyonlar?, hangi endüstri olursa olsun, genellikle zamandan tasarruf etmeyi, verimlili?i art?rmay? ve nihayetinde i?letmeler ve tüketiciler i?in sonu?lar? iyile?tirmeyi ama?l?yor. Bizler de ki?isel olarak bunu yapmay? deniyoruz elbette. ?ünkü unutmamak gerekir ki verimlilik i? dünyas?nda ?ok ama ?ok ?nemlidir. Konumuz olan sa?l?k hizmetlerinde yapay zekan?n (YZ) artan kullan?m? ise hastalar üzerinde nas?l bir etki yaratt???n?n ?nemli bir ?rne?idir. Zaten sa?l?k sekt?rünün en ?nemli ihtiya?lar?ndan birisi de verimliliktir.?
领英推荐
Genel bir bak??la, YZ, aksi takdirde neredeyse imkans?z olacak karma??k hesaplamalar?, analizleri ve ara?t?rma at?l?mlar?n? y?nlendiriyor. Günlük hayatta ise, YZ, sa?l?k hizmeti sa?lay?c?lar?n?n tekrarlayan idari g?revlerde zaman kazanmalar?na yard?mc? olarak, hastalarla daha fazla zaman ge?irmelerine, ?nemli ke?ifler yapmalar?na ve nihayetinde her zamankinden daha yüksek kaliteli bak?m sunmalar?na olanak tan?yor diyebiliriz.
Peki bu nas?l mümkün? Gelin biraz bu konuya yak?ndan bakal?m.
YZ sa?l?k hizmetlerinde nas?l kullan?l?r?
Sa?l?k hizmetlerinde yapay zeka (YZ), karma??k t?bbi ve sa?l?k verilerinin analizinde, yorumlanmas?nda ve anla??lmas?nda algoritmalar ve yaz?l?mlar kullan?larak tedavi se?eneklerini ve sonu?lar?n? nihayetinde iyile?tirmeyi ama?l?yor ?eklinde anlatabiliriz. Modern yapay zeka modelleri bu süre?te büyük bir yol kat etti ve do?rudan insan girdisi olmadan sonu?lar ??kar?p belirlemeler bile yapabiliyor art?k. Elbette bu baz?lar?m?za ürkün? gelebilir ama korkmay?n, henüz dünyay? ele ge?irmediler :)
Yapay zekan?n bir alt disiplini olan makine ??renimi de sa?l?k hizmetleri uygulamalar?nda kritik bir rol oynuyor. Makine ??renimi ile sa?l?k profesyonelleri yeni t?bbi prosedürler geli?tirebiliyor, büyük miktarda hasta verisi ve kay?tlar?n? y?netebiliyor ve kronik hastal?klar?n tedavisini de iyile?tirebiliyor.?
Yapay zeka bir teknolojiden daha fazlas?
Bizler yapay zekay? sadece tek bir teknoloji olarak dü?ünüyoruz. Ancak yapay zeka bundan daha fazas?. Yapay zeka, asl?nda bir?ok teknolojinin bir araya gelmesinden olu?uyor. Makine ??reniminden do?al dil i?lemeye kadar bu teknolojilerin ?o?u, sa?l?k alan?nda hemen uygulanabilir nitelikte üstelik, ancak destekledikleri spesifik süre?ler ve g?revler büyük ?l?üde de?i?iklik g?sterebilir tabii ki.
Bu nedenle, zeki makinelerin sa?l?k sistemi i?indeki potansiyel rolü, teknolojiler aras?nda farkl?l?k g?sterdi?i i?in belirsizdir de diyebiliriz. Ancak kesin olan bir ?ey varsa, o da YZ teknolojilerinin sa?l?k hizmetlerinin gelece?i i?in büyük bir potansiyel sunmas?d?r; bu, hasta bak?m?, idari süre?ler, bak?m modelleri ve ila? firmalar? dahil bir?ok alan? d?nü?türmektedir. Ve bu d?nü?üm zaten ba?lam?? durumda.
Sa?l?k hizmetlerinde YZ pazar?n?n 6.6 milyar dolara ??kmas? bekleniyor. CSG’nin Precision Medicine uzman? Vicky Kerrigan bu konuda, "YZ geli?imi her alanda ilerliyor. ?zellikle verilerin nas?l okundu?una bakt???m?zda - AI süre?leri, verileri insan g?zünden ?ok daha h?zl? okuyabiliyor. Sonu? olarak, klinisyenin rolü de veri analiti?ine daha fazla odaklanarak de?i?meye ba?l?yor." diyor.
Do?al dil i?leme modeli
Yapay zekan?n ?nemli bir di?er alt kümesi olan do?al dil i?leme (NLP) ise, sa?l?k hizmetleri y?netiminde kaynaklar? tüketen karma??k, zaman al?c? ve tekrarlayan bir?ok g?revi otomatikle?tirmeyi her zamankinden daha kolay hale getiriyor. Ve elbette t?bbi alanda bu arac?n kullan?m?n?n kolay olmas? da bir ba?ka avantaj. NLP ile sa?l?k hizmeti organizasyonlar? kritik bak?m alanlar?nda verimlili?i ve do?rulu?u ?nemli ?l?üde art?rabilir tabii ki.
?rne?in, Healthcare Information and Management Systems Society (HIMSS) taraf?ndan yay?nlanan bir makalede, do?al dil i?lemenin sonu?lar? iyile?tirdi?ini ve sa?lay?c?lar?n daha ki?iselle?tirilmi? bak?m sunmas?na yard?mc? oldu?unu belirtiyor.
Birlikte ele al?nd???nda, YZ, makine ??renimi ve hatta do?al dil i?leme, teknoloji ve yaz?l?m?n bir ki?inin yapaca?? gibi dü?ünme, ??renme ve girdiyi analiz etme yeteneklerini kaps?yor, ancak ?ok daha h?zl? ve daha do?ru bir ?ekilde yap?yor bunu. Bir?ok teknolojide oldu?u gibi, sa?l?k hizmetlerinde YZ ve makine ??renimi teknolojilerinin benimsenmesinde bir e?ri vard?r. Ancak COVID-19 pandemisinin patlak vermesi, bu teknolojilerin benimsenme h?z?n? art?rd? ve uygulamalar? sa?l?k hizmetleri alan?n?n bir?ok yerinde g?rülebilir hale getirdi.
?rne?in, yapay zekan?n sa?l?k sistemine getirece?i maliyet tasarruflar?, 2026 y?l? itibar?yla, ABD sa?l?k maliyetlerini 150 milyar dolara kadar olabilece?i tahmin edilmektedir. Bu maliyet azaltmalar?n?n büyük bir k?sm?, sa?l?k modelini reaktif yakla??mdan proaktif yakla??ma de?i?tirerek, hastal?k tedavisi yerine sa?l?k y?netimine odaklanmaktan kaynaklanmakta oldu?unu da s?yleyelim (ama asl?nda dolayl? olarak bu hastal?k tedavisine de fayda sa?l?yor). Bu durum, daha az hastane yat???, daha az doktor ziyareti ve daha az tedavi ile sonu?lanmas? beklenmektedir.?
Hasta veri y?netimi
Günümüzde sa?l?k hizmetleri, hem bak?m y?netimi hem de gelecekteki tedavileri bilgilendirmek i?in büyük ?l?üde hasta verilerine dayan?yor. Ve veriler, t?bbi ke?iflerde yeni at?l?mlar ate?lemi? olsa da, bunlar?n hi?biri YZ olmadan a??k?as? mümkün olmazd?.
Google Brain AI Ara?t?rma Grubu ürün y?neticisi Dr. Lily Peng, HIMSS'te yay?nlanan bir makalede, "?nsan zekas?, kü?ük say?lardaki ?ok büyük etki fakt?rlerini birle?tirmek i?in en uygunken, AI, büyük say?larda ve belirsiz fakt?rlerde desenleri tarama ve tan?mlama konusunda ?zellikle ustad?r" diyor.
WakeMed Sa?l?k ve Hastaneler Ba?kan Yard?mc?s? olan Dr. Chris DeRienzo, sa?lay?c?lar?n hasta verilerini ba?kalar?n?n tedavisini iyile?tirmek i?in nas?l kullanabilecekleri konusunda ek bir fayda g?rüyor ve ?unlar? dile getirmi?, "Yapay zekan?n temel faydalar?, elektronik t?bbi kay?tlar? (EMR) sürekli olarak tarama, klinisyenlerin e?itildi?i gibi ge?mi? hastalar?n y?rüngeleri üzerinde e?itim alma ve kendi re?eteli g?zlüklerinin camlar?n? milyonlarca hastaya g?re bileme becerisine dayanmaktad?r."?
Ki?iselle?tirilmi? t?p
ABD Ulusal Sa?l?k Enstitüleri'ne g?re, ki?iselle?tirilmi? t?p, "her ki?inin genlerindeki, ?evresindeki ve ya?am tarz?ndaki bireysel de?i?kenlikleri hesaba katarak hastal?k tedavisi ve ?nlenmesi i?in ortaya ??kan bir yakla??md?r." Yapay zeka kullanarak, ki?iselle?tirilmi? t?p, bir bireyin benzersiz ?zelliklerine dayal? olarak tedavi ve ?nleme se?eneklerini daha do?ru bir ?ekilde uygulamada daha etkili hale getirilebilir elbet.
Daha ?nce de belirtildi?i gibi, YZ ve makine ??reniminin en büyük avantajlar?ndan biri, her iki teknolojinin de verileri h?zla i?lemesi ve uygulanabilir sonu?lar? belirleme yetene?idir. Ki?iselle?tirilmi? t?p a??s?ndan bu, geni?, heterojen popülasyonlar aras?nda büyük miktarda genetik, klinik, sosyal, ya?am tarz? ve tercih verilerini h?zla "madencilik ve analiz etme" anlam?na gelir de diyebiliriz.
Maliyet tasarrufu
Sa?l?k harcamalar?nda her y?l tahmini 91 milyar dolar israf edilmektedir ve bu gereksiz maliyetlerin ?o?u, daha ?ncesinde de belirtti?imiz gibi verimsiz idari uygulamalardan kaynaklanmakta. Neyse ki, bu, sa?l?k hizmetleri operasyonlar?n?n YZ ve makine ??renimi ara?lar?n? kesintisiz olarak uygulayabilece?i bir alan.
YZ ile otomatikle?tirilebilecek idari, tekrarlayan g?revler, faturaland?rma, hasta giri? i?lemleri, dosyalama, veri giri?i ve daha da fazlas? var. Bir sa?l?k sistemi bu g?revleri yapay zekaya devretti?inde, en de?erli kaynaklar? olan sa?lay?c?lar ve sa?l?k profesyonelleri bak?m sunmaya odaklanabilir. E bu da dolayl? olarak sa?l?k alan?nda daha ?ok hastan?n sa?l???na h?zla kavu?mas? demek.
S?zün ?zü, sa?l?k hizmetlerinde yapay zeka ve makine ??renimi teknolojilerinin benimsenmesi, hem klinik hem de idari süre?lerde büyük iyile?tirmeler sa?lamaktad?r ki bunu inkar edemeyiz. YZ'nin büyük miktarda veriyi h?zl? ve do?ru bir ?ekilde analiz etme yetene?ine bakt???m?zda sa?l?k profesyonellerinin hastalar?na daha ki?iselle?tirilmi? ve etkili bak?m sunmas?na olanak tan?yabilece?ini rahat ?ekilde verilerin ?????nda da g?rebiliyoruz.?
Ayn? zamanda, verimlili?i art?rarak maliyetleri dü?ürmesi ve sa?l?k hizmeti sa?lay?c?lar?n?n en de?erli kaynaklar? olan zamanlar?n? daha iyi kullanmalar?na yard?mc? olmas? da apayr? güzel bir fayda. Yapay zeka destekli ??zümlerle, gelecekte sa?l?k hizmetlerinin daha eri?ilebilir, etkili ve sürdürülebilir olaca?? da kesin.
Yaz?m? okudu?unuz i?in ?ok te?ekkür ederim! Yapay zekan?n sa?l?k sekt?ründeki etkilerini ve gelecekte bize neler sunabilece?ini ke?fetmeye devam ediyoruz. Bu konuda sizin dü?üncelerinizi, deneyimlerinizi ve g?rü?lerinizi duymay? sab?rs?zl?kla bekliyorum. Bir sonraki yaz?mda g?rü?mek üzere…
References: