چالش های مراقبت های بهداشتی
- حریم خصوصی و امنیت داده ها. با افزایش نظارت های نظارتی در سال ۲۰۲۴، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی باید اطمینان حاصل کنند که زیر ساخت های هوش مصنوعی با قوانین سختگیرانه حفاظت از داده ها مانند HIPAA و GDPR مطابقت دارند و در عین حال در برابر تهدیدات سایبری محافظت می شوند.
- مقیاس پذیری. تقاضا برای پردازش داده های بیمار در زمان واقعی در حال افزایش است و نیاز به زیر ساخت های هوش مصنوعی مقیاس پذیر دارد که قادر به مدیریت حجم عظیمی از داده ها باشد، به خصوص با افزایش خدمات مراقبت های بهداشتی از راه دور.
- نیازهای محاسباتی بالا. مدل های پیشرفته هوش مصنوعی برای کشف دارو و درمان شخصی سازی شده از نظر محاسباتی فشرده هستند و به زیر ساخت های قوی برای مدیریت این حجم کار نیاز دارند.
فرصت
- پلتفرم های داده های سلامت مبتنی بر ابر. این پلتفرم ها از زیر ساخت های هوش مصنوعی مبتنی بر ابر برای تسهیل ذخیره سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های سلامت استفاده می کنند و از تغییر به سمت پزشکی از راه دور و مراقبت های شخصی سازی شده پشتیبانی می کنند.
- ابزارهای تشخیصی پیشرفته هوش مصنوعی. پشتیبانی از تشخیص و تصویربرداری در زمان واقعی از طریق زیرساخت هوش مصنوعی، بهبود دقت و سرعت در ارائه مراقبت های بهداشتی.
- برنامه های درمانی شخصی سازی شده. استفاده از زیر ساخت های مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه برنامه های درمانی شخصیسازی شده، بهینه سازی نتایج بیمار با پزشکی دقیق.
- ادغام اینترنت اشیا و پوشیدنی ها. ادغام هوش مصنوعی با دستگاه های اینترنت اشیا و پوشیدنی ها برای نظارت مداوم بر بیمار، که توسط زیر ساخت های قوی و مقیاس پذیر امکان پذیر می شود.
- سیستم های تجزیه و تحلیل ژنومی. استقرار زیرساخت های تخصصی هوش مصنوعی برای پردازش داده های ژنومی در مقیاس بزرگ، که امکان دستیابی به پیشرفت هایی در پزشکی شخصی سازی شده و درمان بیماری را فراهم می کند.
مثال ها
نماینده مستندات بالینی کلینیک مایو، زمان مستند سازی پزشک را ۷۶ درصد کاهش می دهد و روزانه ۱.۸ ساعت را به مراقبت از بیمار باز می گرداند.
دانشکده پزشکی جان هاپکینز، عملیات بیمارستان را از طریق تخصیص منابع و برنامه ریزی بلادرنگ بهینه می کند.
منبع: IDC