ผู้คนทั่วโลกได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งมากขึ้นทุกปี โชคดีที่นักวิจัยและแพทย์ยังคงคิดค้นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพและซับซ้อนมากขึ้นเพื่อต่อสู้กับโรค ส่งผลให้ผู้ป่วยได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและอัตราการรอดชีวิตที่ดีขึ้นสำหรับมะเร็งเกือบทุกรูปแบบ แต่แนวโน้มที่สำคัญทั้งสองนี้ได้สร้างความท้าทายด้านข้อมูลในคลินิก: วิธีการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์
ซึ่งจะนำเสนอ
แผนการรักษาที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วย ปัญญาประดิษฐ์กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ การใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์เพื่อค้นหาสัญญาณสำคัญในเสียงรบกวนสามารถลดเวลาการรักษา ปรับปรุงคุณภาพการดูแล และใช้ทรัพยากร
ที่มีค่าให้เกิดประโยชน์สูงสุด รองประธานอาวุโสฝ่าย กล่าวว่า “เราได้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้งานมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่ลดทอนคุณภาพการดูแล และในหลายกรณีก็สามารถปรับปรุงการดูแลที่ผู้ป่วยได้รับได้” รองประธานอาวุโสฝ่าย กล่าว ในการพัฒนาและส่งมอบโซลูชั่นการดูแลโรคมะเร็ง
ที่ชาญฉลาด “การประยุกต์ใช้ AI กับการดูแลสุขภาพนี้จะยังคงขยายไปสู่เวิร์กโฟลว์ใหม่ เข้าถึงทุกสาขาวิชาของเนื้องอกวิทยา รวมถึงการดูแลแบบสหสาขาวิชาชีพและการจัดการอาการของผู้ป่วย” มั่นใจว่า AI สามารถสร้างความแตกต่างได้อย่างแท้จริงในสถานการณ์ทางคลินิกทุกประเภท AI สามารถช่วยให้
ทีมดูแลผู้ป่วยมะเร็งตัดสินใจได้รวดเร็วและมีข้อมูลมากขึ้น เร่งกระบวนการรักษา และทำให้ผู้ป่วยได้รับประสบการณ์ที่ตึงเครียดน้อยลง สามารถเพิ่มขอบเขตในการวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคลมากขึ้น และช่วยให้มั่นใจได้ว่าผู้ป่วยทุกรายจะได้รับประโยชน์จากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ตลอดจน
ประสบการณ์ร่วมกันของทีมดูแลด้านเนื้องอกวิทยา AI ยังสามารถเปลี่ยนความสามารถของทีมทางคลินิกในการใช้และเรียนรู้จากข้อมูลของผู้ป่วย สร้างมุมมองแบบองค์รวมเพื่อปรับปรุงทั้งการรักษาและผลลัพธ์กล่าวว่า ทำงานร่วมกับลูกค้าทั่วทุกมุมโลกเพื่อทำความเข้าใจกับความท้าทายเฉพาะของพวกเขา
และได้ร่วมมือ
ได้แนะนำการวางแผนการรักษาโดยใช้ความรู้ ในปี 2014 ซึ่งช่วยเร่งการวางแผนการรักษาและมีเป้าหมายเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้นโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแผนการรักษาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามข้อมูลที่ได้รับจากประสบการณ์ทางคลินิกก่อนหน้านี้ ซอฟต์แวร์นี้ใช้ข้อมูล
ขนาดยาและลักษณะทางกายวิภาคจากแผนที่มีอยู่เพื่อคาดการณ์การกระจายขนาดยาที่เหมาะสมยิ่งขึ้นสำหรับผู้ป่วยรายใหม่ โดยพิจารณาจากลักษณะทางกายวิภาคที่โค้งมนกับลูกค้าบางรายเพื่อสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จำเป็นสำหรับการสร้างซอฟต์แวร์ AI ที่มีประสิทธิภาพ “ด้วยอัลกอริธึม AI
“มันก้าวไปไกลกว่าเทมเพลต โดยใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญทางคลินิกเพื่อสร้างแผนที่เหมาะสมสำหรับการรักษาด้วยการฉายรังสีแทบทุกประเภทอย่างรวดเร็ว” เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์สำหรับผู้ป่วย ทีมวิจัยและวิศวกรรม กำลังสำรวจแนวคิดการเรียนรู้แบบกระจายซึ่งอัลกอริทึมได้รับการฝึกอบรม
ามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยการรวมเข้ากับการเพิ่มประสิทธิภาพแบบหลายเกณฑ์ (MCO) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่มีอยู่ในซอฟต์แวร์วางแผนการรักษา ที่ช่วยให้แพทย์สามารถสำรวจว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อพวกเขาเปลี่ยนแปลงเกณฑ์ทางคลินิกที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยาสามารถ
เพิ่มประสิทธิภาพแผนการรักษาแต่ละรายการได้ดียิ่งขึ้น โดยพิจารณาจากลักษณะเฉพาะของผู้ป่วยแต่ละรายและอาการของผู้ป่วย ส่งมอบผลลัพธ์คุณภาพสูงโดยการผสมผสานความฉลาดของมนุษย์เข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องในโรงพยาบาลหลายแห่ง แต่ไม่มีข้อมูลผู้ป่วยออกจากโรงพยาบาล
ในเมืองกลาสโกว์ สหราชอาณาจักร “การใช้เครื่องมือทั้งสองนี้ทำให้เราสามารถกำหนดขนาดยาและปรับแผนให้เหมาะสมในแบบที่เราไม่เคยทำได้มาก่อน” กำลังนำความฉลาดมาสู่คลินิกด้วยวิธีอื่นด้วย ระบบ 360 Oncology ของบริษัทช่วยให้ทีมรักษามะเร็งสามารถรวบรวมและเข้าถึงข้อมูลทางคลินิกทั้งหมด
ที่บันทึกไว้
สำหรับผู้ป่วยแต่ละราย ทำให้สามารถประสานงานได้ดีขึ้นระหว่างผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านต่างๆ และช่วยปรับปรุงคุณภาพการดูแล ระบบยังสนับสนุนการตัดสินใจทางคลินิกด้วยการเปรียบเทียบตัวเลือกการรักษาและใช้ข้อมูลเชิงทำนายเพื่อให้คำแนะนำตามการคำนวณขนาดยา ความเป็นพิษ และคุณภาพชีวิต
เราสามารถช่วยโรงพยาบาลในการนำทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงนี้ เพิ่มศักยภาพให้กับพวกเขาด้วยข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขาต้องการเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานทางคลินิกและเวิร์กโฟลว์ และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดูแลผู้ป่วยและผลลัพธ์ คอรีย์ ซันคาวสกี้กล่าวว่าบทบาท คือการมอบเครื่องมือที่จำเป็น
แก่แพทย์เพื่อปลดล็อกพลังของข้อมูลในทุกขั้นตอนของกระบวนการ ตั้งแต่การวินิจฉัยล่วงหน้าไปจนถึงการรักษาและการดูแลหลังการรักษา ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชั่นซอฟต์แวร์ เป็นซอฟต์แวร์อัจฉริยะบนคลาวด์ที่ช่วยให้ผู้ป่วยสามารถรายงานอาการใด ๆ ที่พวกเขาพบนอกคลินิกได้อย่างมีโครงสร้าง
สิ่งสำคัญสำหรับทีมแพทย์คือการใช้อัลกอริธึมอัจฉริยะเพื่อช่วยระบุผู้ป่วยที่ต้องการการดูแลอย่างเร่งด่วน ขณะเดียวกันก็ติดตามข้อกังวลของผู้ป่วยเพื่อหารือในการมาเยี่ยมคลินิกในอนาคต สู่อนาคตที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น แต่ กล่าวว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของสิ่งที่ AI จะเป็นไปได้ในด้านการดูแลสุขภาพ
กำลังสำรวจความเป็นไปได้ของการรักษาด้วยรังสีแบบปรับตัว ซึ่งแผนการรักษาสามารถได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงทางคลินิกของผู้ป่วย ขั้นตอนแรกสู่เป้าหมายนี้คือการทำให้งานที่มนุษย์ทำได้ช้าเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การสร้างรูปร่างในการวางแผนการรักษา
credit : สล็อตเว็บตรง100 / ดูหนังฟรี / 50รับ100
