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Schritte zum Erfolg für KI- und ML-Bemühungen für das Gesundheitswesen

10. November 2021 - Parul Saini, Webmedy-Team


Fortschritte bei Tools und Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, haben das Gesundheitswesen verändert und die Art und Weise der Patientenversorgung optimiert, um bessere Ergebnisse bei gleichzeitiger Kostensenkung zu erzielen.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind da und verändern die Gesundheitsbranche. KI hat zahlreiche Vorteile gegenüber der traditionellen Methode der Analyse und Entscheidungsfindungstechniken. Die Ankunft von KI/ML und den damit verbundenen Fähigkeiten hat zahlreiche Möglichkeiten für intelligente Eingriffe geschaffen.

Obwohl mehrere Anwendungsfälle und Ergebnisse von KI/ML-Projekten vielversprechend und spannend sind, ist die Durchführung dieser Projekte immer noch eine Herausforderung. Der Erfolg von KI/ML hängt von vielen internen und externen Faktoren ab und wird von diesen beeinflusst. Interne Faktoren wie technische Kompetenz, Denkweise/kultureller Wandel und der Wunsch, KI/ML-Projektergebnisse zu übernehmen, und externe Faktoren wie plötzliche Verhaltensänderungen der Verbraucher und der Wunsch, KI/ML-Projektergebnisse zu übernehmen, beeinflussen den Erfolg jeder KI/ML Projekt.

Die Anpassung an diese Veränderungen beginnt damit, ein KI/ML-Projekt so einfach wie möglich zu halten. Es kann darauf aufgebaut und erweitert werden, indem neue Anwendungsfälle und empirische Daten hinzugefügt werden. Jedes Projekt sollte damit beginnen, die erwarteten Ergebnisse als SMART-Ziele zu definieren. S: spezifisch, M: messbar, A: erreichbar, R: relevant, T: zeitgebunden. Es sollten angemessene Anstrengungen unternommen werden, um die Ergebnisse regelmäßig zu überprüfen und sie auf der Grundlage des Projektfortschritts und des Feedbacks zu aktualisieren.

Hier haben wir einige wichtige Schritte aufgelistet, die zum Erfolg Ihres nächsten KI/ML-Projekts beitragen können.

Schritte zum Erfolg für AI/ML

  • Schritt 1 - Daten besser verstehen

    In diesem Schritt sind die wichtigsten Punkte, auf die Sie achten sollten, Datentypen und -formate. Für Kostenvorhersagen kann der Datensatz zu Transaktionsansprüchen angemessen sein, aber für die Stimmungsanalyse der Mitglieder können anfängliche Daten in einer rohen, sprachlichen Form vorliegen. Außerdem haben einige Datensätze wie Ansprüche Analysebeschränkungen, da der ursprüngliche Zweck der Datensatzerstellung nur die Erstattung ist. Eine Kombination von Rechtsanspruchsdaten mit anderen klinischen und sozialen Daten kann jedoch hervorragende Kostenvorhersagen liefern. Es lohnt sich also, Zeit und Mühe aufzuwenden, um jede Perspektive der verfügbaren Daten besser zu analysieren, bevor sie verwendet werden.

  • Schritt 2 – Identifizieren Sie das richtige Modell

    Es wäre jetzt offensichtlich, Anwendungsfälle zu kategorisieren, um zu wissen, ob Sie nach einer Vorhersage in Werten, Wahrscheinlichkeiten oder Klassifizierungen suchen. Die Vorhersage in Werten kann eine Anforderung des Anspruchsbetrags, der Rate der automatischen Zuerkennung usw. sein. Wahrscheinlichkeiten sind in der Regel am besten geeignet, wenn mehrere erwartete Ergebnisse vorliegen, wie im Fall einer Vorhersage der maximalen Erstattung für einen abgelehnten Anspruch, bevor ein Einspruch eingelegt wird . Die Vorhersagen würden mit den zu verwendenden Modellen abgestimmt, Regression vs. Klassifizierung. Experimente mit mehreren maschinellen Lernalgorithmen wären erforderlich, nachdem man sich für die richtige Kategorie und die richtigen Vorhersagen entschieden hat.

  • Schritt 3 – Identifizieren Sie die richtigen Leistungskennzahlen

    Leistungskennzahlen sind quantifizierbare Indikatoren zur Bewertung der Effektivität und Effizienz eines Prozesses oder Geschäfts. Sie müssen klar und getrennt von den Leistungskennzahlen eines verwandten Anwendungsfalls angegeben werden.

  • Schritt 4 – Identifizieren Sie die richtigen Leistungskennzahlen

    Leistungskennzahlen sind quantifizierbare Indikatoren zur Messung der Effektivität und Effizienz eines Prozesses oder Geschäfts. Diese müssen klar und getrennt von den Leistungskennzahlen eines verwandten Anwendungsfalls definiert werden. Dies sind Metriken für Vorhersagemodelle, um zu definieren, wie genau es ist, das richtige Ergebnis im Verhältnis zu Fakten vorherzusagen. Auf der anderen Seite können Maßnahmen für Anwendungsfälle direkt oder indirekt von der Leistung des Modells abhängen. Beispielsweise bedeutet jede Steigerung der Vorhersagegenauigkeit im Anspruchsdatensatz um 2 % eine Steigerung der Kosteneinsparung um 4 %. Es wird oft empfohlen, beide Maßnahmen, Modellleistung und Anwendungsfallleistung, separat zu beschreiben.

  • Schritt 5 – Stakeholder vorbereiten

    Auf Ihrem Weg zur besten KI/ML-Lösung hängt ihr Erfolg letztendlich von der Akzeptanz durch die Interessengruppen ab. Es wird empfohlen, von Anfang an mindestens eine Vertretung jeder Interessengruppe in einem KI/ML-Projekt zu haben. Dadurch werden die Chancen von Entdeckungen in der letzten Phase in Bezug auf den Anwendungsfall oder das Medium, mit dem die Ergebnisse geliefert werden, eliminiert. Sobald ein Anwendungsfall und eine entsprechende Lösung angemessen akzeptiert sind, besteht die nächste Herausforderung darin, das Medium zu kennen, über das die KI/ML-Ergebnisse an die Stakeholder kommuniziert werden. Das richtige Kommunikationsmedium wäre immer entscheidend, damit die größtmögliche Gruppe von Interessengruppen die Ergebnisse bequem empfangen und nutzen kann.

  • Schritt 6 – Kontinuierliche Verbesserung

    Sobald Organisationen die gewünschten Ergebnisse in ihren Initiativen erzielen, sind kontinuierliche Anstrengungen erforderlich, um zukünftige Ziele zu erreichen. Da immer mehr Interessengruppen positive Ergebnisse annehmen und beobachten, wird die Einrichtung eines Feedback-Mechanismus den Geschäftswert von KI/ML-Lösungen verbessern. Verbesserungsrate und Stakeholder-Engagement für kontinuierliche Verbesserung sind Schlüsselfaktoren für den Erfolg.

Zusammenfassung

KI/ML hat das Potenzial, die Gesundheitsbranche zu verändern. Mit geeigneten Daten und unterstützter Technologie können Patienten und Ärzte zusammenarbeiten, um bessere Behandlungsmöglichkeiten und ein verbessertes Leben der Patienten zu schaffen. Der Beginn des maschinellen Lernens und sein unendliches Meer an Computermöglichkeiten haben Life-Science-Unternehmen dazu inspiriert, die vierte industrielle Revolution anzunehmen.

Die Nutzung von KI/ML im Gesundheitswesen kann sehr herausfordernd und mühsam sein. Aber die Vorteile der Umsetzung sind enorm und im 21. Jahrhundert nicht zu übersehen.

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