Nitelikli işçi eksikliği, sağlık hizmetlerinde fazla çalışma ve yetersiz ödeme: AI uygulamaları, “Sağlık uzmanları için AI” teknik incelemesine göre, nitelikli sağlık profesyonellerinin eksikliğini giderebilir. Ancak bu, günlük yatan hasta ve ayakta tedavi çalışmalarında organizasyonel ve teknik değişiklikler gerektirir. Bu, uzman ağ “Platform Learning Systems” (PLS) tarafından yürütülen yaklaşık 50 sağlık uzmanıyla yapılan niteliksel bir anketin sonucudur.
Charité Berlin’de kıdemli doktor ve PLS “Sağlık” çalışma grubunun eş başkanı Klemens Budde, sağlık profesyonellerinin “işverenlerin, siyasetin ve bilimin teknolojiden gerçekten yararlanabilmeleri için gerekli koşulları yaratmasını” talep ettiğini (PDF) vurguluyor. , tıbbi teknoloji , Bakım”.
Hastalar için daha fazla zaman için umut
Ankete katılan profesyoneller, AI desteği sayesinde, idari süreçleri ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirerek zaman alıcı rutin faaliyetlerden kurtulurlarsa hastalara daha fazla zaman ayırabileceklerini umuyorlar. Radyolojide AI uygulamaları, rehabilitasyonda akıllı yürüyüşçüler veya böbrek nakillerinin olası reddinin tahmin edilmesi için başka uygulama alanları da vardır.
Bununla birlikte, beyaz kağıt, böbrek nakli durumunda, klinik veri setlerinin genellikle eksik ve heterojen olduğunu belirtir. Bu nedenle, yalnızca sınırlı bir ölçüde yapay zeka modellerinin geliştirilmesi için uygundurlar. Tahmin olasılığı kaçınılmaz olarak daha iyi değildir – buna göre, becerileri geliştirmek ve sorumluluk sorunlarını açıklığa kavuşturmak önemlidir.
AI ayrıca tıbbi teşhisleri iyileştirmeye, tedavi yöntemlerini bireyselleştirmeye ve hemşirelik bakımını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bakımda AI uygulamalarının en yaygın kullanım alanlarından biri, örneğin durumdaki değişiklikleri belirlemek için hareket verilerini ve hayati belirtileri analiz ederek aktivite ve sağlığın izlenmesidir. KIADEKU gibi yapay zeka uygulamaları, cilt iltihabı ve bası yaraları için görüntüleri otomatik olarak analiz edebilir ve sağlık görevlilerinin yara türlerini değerlendirmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, AI becerileri şimdiye kadar eğitim ve öğretimde neredeyse hiç rol oynamadı. Ayrıca bu, etkilenenler için utanç verici olabilecek alanlarda fotoğraf çekilmesini gerektirir.
Diğer bir örnek ise, hemato-onkolojide tedaviye karar vermeye yönelik, terapötik seçenekleri simüle etmeye ve başarı şansını değerlendirmeye yardımcı olmayı amaçlayan bir AI yardımıdır. Zorluklardan biri, verileri yapılandırılmış ve hassas bir şekilde toplamaktır. Bu hala çok fazla manuel çalışma gerektiriyor. Ek olarak, sağlık çalışanları ve etkilenenler arasında AI sisteminin kalitesine, güvenliğine ve değerlendirmelerine güven inşa edilmelidir.
altyapı eksik
Bu nedenle yapay zeka, tedarik ve iş süreçlerini planlamaya ve bilgi akışlarını iyileştirmeye de yardımcı olmalıdır. Bununla birlikte, araştırma çoğunlukla algoritmaların teknik işlevselliğine odaklanırken, hemşirelik bilgisi ve eylemi pek operasyonel hale getirilmez. Sağlık uzmanları, yapay zeka becerilerinin eksikliğini, yatan hasta ve ayakta tedavi alanında dijital altyapı eksikliğini ve yüksek kaliteli verilere erişimin zorluğunu yapay zeka kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar olarak görüyor. Buna göre, veri koruma ve AI sistemlerinin kritik bir şekilde ele alınmasına ilişkin soruları da ele alan, kullanımı kolay sistemler ve personel için uygun nitelik fırsatları gereklidir. Veri bakımı, çalışanlar için herhangi bir ek iş yükü oluşturmamalıdır. AI kullanımıyla serbest bırakılan zaman ve insan kaynakları, hastaların ve uzmanların çıkarları için kullanılmalıdır.
(mak)
Haberin Sonu
Charité Berlin’de kıdemli doktor ve PLS “Sağlık” çalışma grubunun eş başkanı Klemens Budde, sağlık profesyonellerinin “işverenlerin, siyasetin ve bilimin teknolojiden gerçekten yararlanabilmeleri için gerekli koşulları yaratmasını” talep ettiğini (PDF) vurguluyor. , tıbbi teknoloji , Bakım”.
Hastalar için daha fazla zaman için umut
Ankete katılan profesyoneller, AI desteği sayesinde, idari süreçleri ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirerek zaman alıcı rutin faaliyetlerden kurtulurlarsa hastalara daha fazla zaman ayırabileceklerini umuyorlar. Radyolojide AI uygulamaları, rehabilitasyonda akıllı yürüyüşçüler veya böbrek nakillerinin olası reddinin tahmin edilmesi için başka uygulama alanları da vardır.
Bununla birlikte, beyaz kağıt, böbrek nakli durumunda, klinik veri setlerinin genellikle eksik ve heterojen olduğunu belirtir. Bu nedenle, yalnızca sınırlı bir ölçüde yapay zeka modellerinin geliştirilmesi için uygundurlar. Tahmin olasılığı kaçınılmaz olarak daha iyi değildir – buna göre, becerileri geliştirmek ve sorumluluk sorunlarını açıklığa kavuşturmak önemlidir.
AI ayrıca tıbbi teşhisleri iyileştirmeye, tedavi yöntemlerini bireyselleştirmeye ve hemşirelik bakımını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bakımda AI uygulamalarının en yaygın kullanım alanlarından biri, örneğin durumdaki değişiklikleri belirlemek için hareket verilerini ve hayati belirtileri analiz ederek aktivite ve sağlığın izlenmesidir. KIADEKU gibi yapay zeka uygulamaları, cilt iltihabı ve bası yaraları için görüntüleri otomatik olarak analiz edebilir ve sağlık görevlilerinin yara türlerini değerlendirmesine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, AI becerileri şimdiye kadar eğitim ve öğretimde neredeyse hiç rol oynamadı. Ayrıca bu, etkilenenler için utanç verici olabilecek alanlarda fotoğraf çekilmesini gerektirir.
Diğer bir örnek ise, hemato-onkolojide tedaviye karar vermeye yönelik, terapötik seçenekleri simüle etmeye ve başarı şansını değerlendirmeye yardımcı olmayı amaçlayan bir AI yardımıdır. Zorluklardan biri, verileri yapılandırılmış ve hassas bir şekilde toplamaktır. Bu hala çok fazla manuel çalışma gerektiriyor. Ek olarak, sağlık çalışanları ve etkilenenler arasında AI sisteminin kalitesine, güvenliğine ve değerlendirmelerine güven inşa edilmelidir.
altyapı eksik
Bu nedenle yapay zeka, tedarik ve iş süreçlerini planlamaya ve bilgi akışlarını iyileştirmeye de yardımcı olmalıdır. Bununla birlikte, araştırma çoğunlukla algoritmaların teknik işlevselliğine odaklanırken, hemşirelik bilgisi ve eylemi pek operasyonel hale getirilmez. Sağlık uzmanları, yapay zeka becerilerinin eksikliğini, yatan hasta ve ayakta tedavi alanında dijital altyapı eksikliğini ve yüksek kaliteli verilere erişimin zorluğunu yapay zeka kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar olarak görüyor. Buna göre, veri koruma ve AI sistemlerinin kritik bir şekilde ele alınmasına ilişkin soruları da ele alan, kullanımı kolay sistemler ve personel için uygun nitelik fırsatları gereklidir. Veri bakımı, çalışanlar için herhangi bir ek iş yükü oluşturmamalıdır. AI kullanımıyla serbest bırakılan zaman ve insan kaynakları, hastaların ve uzmanların çıkarları için kullanılmalıdır.
(mak)
Haberin Sonu