10 نوفمبر 2021 - بارول سايني ، فريق Webmedy
أحدثت التطورات في الأدوات والحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحولًا في مساحة الرعاية الصحية وحسنت كيفية تقديم رعاية المرضى لتحسين النتائج مع تقليل التكاليف.
الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) موجودان هنا ويحولان صناعة الرعاية الصحية. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالعديد من المزايا مقارنة بالطريقة التقليدية للتحليلات وتقنيات صنع القرار. خلق وصول الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة والقدرات المرتبطة به العديد من الفرص للتدخل الذكي.
على الرغم من أن العديد من حالات الاستخدام ونتائج مشروعات الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة واعدة ومثيرة ، إلا أن تنفيذ هذه المشاريع لا يزال يمثل تحديًا. يعتمد نجاح الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي على العديد من العوامل الداخلية والخارجية ويتأثر بها. العوامل الداخلية مثل الكفاءة التقنية ، والعقلية / التغيير الثقافي ، والرغبة في تبني نتائج مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي والعوامل الخارجية مثل التغييرات المفاجئة في سلوك المستهلكين والرغبة في تبني نتائج مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي تؤثر على نجاح أي AI / ML مشروع.
يبدأ التكيف مع هذه التغييرات بالحفاظ على مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي بسيطًا قدر الإمكان. يمكن البناء عليها وتعزيزها عن طريق إضافة حالات استخدام جديدة وبيانات تجريبية. يجب أن يبدأ كل مشروع بتحديد النتائج المتوقعة كأهداف SMART. S: محدد ، M: قابل للقياس ، A: قابل للتحقيق ، R: ملائم ، T: محدد زمنيًا. يجب بذل الجهود المناسبة لمراجعة النتائج بانتظام وتحديثها بناءً على تقدم المشروع وردود الفعل.
قمنا هنا بإدراج بعض الخطوات المهمة التي يمكن أن تساعد في تحقيق النجاح في مشروعك التالي AI / ML.
في هذه الخطوة ، النقاط الرئيسية التي يجب البحث عنها هي أنواع وتنسيقات البيانات. بالنسبة لتنبؤات التكلفة ، قد تكون مجموعة بيانات مطالبات المعاملات كافية ، ولكن لتحليل آراء الأعضاء ، قد تكون البيانات الأولية موجودة في شكل لغوي خام. أيضًا ، بعض مجموعات البيانات مثل المطالبات بها قيود تحليلية نظرًا لأن الغرض الأولي من إنشاء مجموعة البيانات هو السداد فقط. ومع ذلك ، فإن مجموعة من بيانات المطالبات الصحيحة مع البيانات السريرية والاجتماعية الأخرى ستكون قادرة على توفير تنبؤات ممتازة بالتكلفة. لذا فإن الأمر يستحق بذل الوقت والجهد لتحليل كل منظور للبيانات المتاحة بشكل أفضل ، قبل استخدامها.
سيكون من الواضح الآن تصنيف حالات الاستخدام لمعرفة ما إذا كنت تبحث عن تنبؤ في القيم أو الاحتمالات أو التصنيف. يمكن أن يكون التنبؤ بالقيم طلبًا لمبلغ المطالبة ، ومعدل الفصل التلقائي ، وما إلى ذلك. عادةً ما تكون الاحتمالات مناسبة بشكل أفضل عندما تكون هناك عدة نتائج متوقعة ، كما هو الحال في حالة توقع الحد الأقصى من السداد لمطالبة مرفوضة ، قبل تقديم استئناف . ستتماشى التنبؤات مع النماذج التي سيتم استخدامها ، الانحدار مقابل التصنيف. ستكون هناك حاجة لإجراء تجارب باستخدام خوارزميات متعددة للتعلم الآلي بعد اتخاذ قرار بشأن الفئة الصحيحة والتنبؤات.
مقاييس الأداء هي مؤشرات قابلة للقياس الكمي لتقييم فعالية وكفاءة عملية أو عمل. يجب ذكرها بوضوح وبشكل منفصل مقارنة بمقاييس الأداء لحالة الاستخدام ذات الصلة.
مقاييس الأداء هي مؤشرات قابلة للقياس الكمي لقياس فعالية وكفاءة عملية أو عمل. يجب تحديدها بوضوح وبشكل منفصل مقارنة بمقاييس الأداء لحالة الاستخدام ذات الصلة. هذه مقاييس للنماذج التنبؤية لتحديد مدى دقة التنبؤ بالنتيجة الصحيحة بالنسبة للحقيقة. من ناحية أخرى ، بالنسبة لحالات الاستخدام ، يمكن أن تعتمد المقاييس بشكل مباشر أو غير مباشر على أداء النموذج. على سبيل المثال ، لكل زيادة بنسبة 2٪ في دقة التنبؤ في مجموعة بيانات المطالبات ، هناك زيادة بنسبة 4٪ في توفير التكاليف. يوصى غالبًا لوصف كل من المقاييس وأداء النموذج وأداء حالة الاستخدام بشكل منفصل.
مع تقدمك نحو تحقيق أفضل حل للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، يعتمد نجاحه في النهاية على قبول أصحاب المصلحة. يوصى بوجود تمثيل واحد على الأقل من كل مجموعة من أصحاب المصلحة في مشروع الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي منذ البداية. سيؤدي هذا إلى القضاء على فرص اكتشافات المرحلة الأخيرة المتعلقة بحالة الاستخدام أو الوسيط الذي سيتم تسليم النتائج من خلاله. بمجرد قبول حالة الاستخدام والحل المقابل بشكل مناسب ، سيكون التحدي التالي هو معرفة الوسيط الذي سيتم من خلاله إبلاغ نتائج الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة إلى أصحاب المصلحة (أصحاب المصلحة). ستكون وسيلة الاتصال الصحيحة دائمًا حاسمة حتى يتمكن أكبر عدد من أصحاب المصلحة من تلقي النتائج والاستفادة منها بشكل مريح.
بمجرد أن تحقق المنظمات النتائج المرجوة في مبادراتها ، يلزم بذل جهود مستمرة لتحقيق الأهداف المستقبلية. نظرًا لأن المزيد والمزيد من أصحاب المصلحة يتبنون ويشهدون نتائج إيجابية ، فإن إنشاء آلية التغذية الراجعة سيؤدي إلى تحسين قيم الأعمال التي توفرها حلول الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة. معدل التحسن ومشاركة أصحاب المصلحة في التحسين المستمر هي عوامل دفع رئيسية للنجاح.
الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي لديه القدرة على تحويل صناعة الرعاية الصحية. باستخدام البيانات المناسبة والتكنولوجيا المساعدة ، يمكن للمرضى والأطباء العمل معًا لخلق فرص علاج أفضل وتحسين حياة المرضى. لقد ألهمت بداية التعلم الآلي وبحرها اللامتناهي من فرص الحوسبة شركات علوم الحياة لتبني الثورة الصناعية الرابعة.
يمكن أن يكون الاستفادة من الذكاء الاصطناعي / ML في الرعاية الصحية أمرًا صعبًا للغاية كما أنه يتطلب جهدًا مكثفًا. لكن مزايا تطبيقه هائلة ولا ينبغي تفويتها في القرن الحادي والعشرين.
البقاء على علم.
احصل على تغطية الصناعة الحائزة على جوائز ، بما في ذلك آخر الأخبار ودراسات الحالة ونصائح الخبراء.
النجاح في التكنولوجيا هو البقاء على اطلاع!
اشترك في قناة Webmedy على Youtube للحصول على أحدث مقاطع الفيديو
البقاء على علم.
احصل على تغطية الصناعة الحائزة على جوائز ، بما في ذلك آخر الأخبار ودراسات الحالة ونصائح الخبراء.
النجاح في التكنولوجيا هو البقاء على اطلاع!
اشترك في قناة Webmedy على Youtube للحصول على أحدث مقاطع الفيديو
Loading...
Wakening Wholesome Wellness™
اشترك في قناة Webmedy على Youtube للحصول على أحدث مقاطع الفيديو