چگونه عوامل AI در حال تعریف مجدد مراقبت های بهداشتی و مراقبت از بیمار هستند

عوامل هوش مصنوعی خودمختار با تبدیل الگوهای روش پزشکی معمولی و روشهای مراقبت از بیمار ، در مراقبت های بهداشتی متحول می شوند. از همان ابتدا ، اتوماسیون مراقبت های بهداشتی از طریق مراحل پیشرفته ، از سیستم ساده مبتنی بر قانون خود ، به یک فرایند تصمیم گیری حتی پیچیده تر عامل هوش مصنوعی و فناوری خودسازی منتقل شده است.

امروزه ، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی مشمول بسیاری از چالش های تشدید کننده ، مانند فشار اداری ، افزایش بار بیمار و رسیدگی به اطلاعات پزشکی گسترده به روش کارآمد هستند. روشهای متعارف ارائه خدمات درمانی چندین اشکال از جمله تشخیص تأخیر یا از دست رفته ، دسترسی محدود به خدمات مراقبت های ویژه و مراقبت های بهداشتی با کیفیت نابرابر را در تنظیمات مختلف متحمل می شود.

عوامل هوش مصنوعی برخی از راه حل های امیدوارکننده برای این چالش ها هستند. قابلیت های آنها بسیار فراتر از اتوماسیون است ، زیرا می توانند محیط خود را فورت کنند ، داده های پزشکی را جمع آوری و تجزیه و تحلیل کنند و وظایف مراقبت های بهداشتی پیچیده ای را به صورت خودمختار و مداوم در موقعیت های جدید یاد بگیرند و سازگار کنند. در این کتاب ، ما درک خواهیم کرد که چگونه این عوامل هوش مصنوعی در ارائه خدمات مراقبت های بهداشتی ، تشخیص و مدیریت مراقبت از بیمار و تأثیر عمیق آنها بر آینده پزشکی انقلابی می کنند.

با استفاده از عوامل هوش مصنوعی در بخش بهداشت ، این امر فقط از واکنش به مراقبت و درمان بیماران به مراقبت های بهداشتی فعال تغییر می یابد که می تواند با این دستگاه های آزاد همزمان باشد تا تصمیم گیری بهتر در بهبود عملکرد فرآیندها را افزایش دهد نتایج بیمار بدین ترتیب این پیشرفت بسیار مورد نیاز را با توجه به مدیریت سلامت ارائه می دهد.

عوامل بهداشتی بهداشت و درمان سیستم های نرم افزاری پیشرفته ای هستند که به طور مستقل کارهای پزشکی تخصصی را انجام می دهند ، داده های مراقبت های بهداشتی را تجزیه و تحلیل می کنند و از تصمیم گیری بالینی پشتیبانی می کنند. این سیستم های هوشمند با ارائه الگوریتم های پیشرفته در رابطه با تخصص پزشکی ، به منظور بهبود نتیجه و کارآیی روند تحویل مراقبت های بهداشتی ، ارائه خدمات درمانی را تغییر می دهند.

عناصر اصلی

سیستم های ادراک

عوامل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی از سنسورهای پیشرفته ، فناوری تصویربرداری پزشکی و جمع آوری داده ها به معنای اطلاعاتی در مورد بیماران دریافت می کنند. آنها همچنین می توانند هر نوع داده های مرتبط با سلامتی ، از جمله تصاویر تشخیصی و سوابق بهداشت الکترونیکی را تجزیه و تحلیل کنند.

پردازش قابلیت ها

این عوامل از الگوریتم های یادگیری عمیق و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در تجزیه و تحلیل داده های پزشکی پیچیده استفاده می کنند. آمار فعلی نشان می دهد که کاربرد عوامل AI می تواند منجر به کاهش میزان خطای تا 30 ٪ از تشخیص فعلی شود.

عمل

عوامل بهداشت و درمان هوش مصنوعی می توانند پیشنهاداتی را ایجاد کنند ، کارهای دنیوی را انجام دهند یا حتی تجزیه و تحلیل های پیچیده ای را ارائه دهند. در مورد تجزیه و تحلیل تصویر ، عوامل هوش مصنوعی می توانند به رادیولوژیست در لکه بینی ناهنجاری ها و ارائه تشخیص کمک کنند.

انواع عوامل هوش مصنوعی در محیط های پزشکی

دستیاران تشخیصی

این عوامل برای حمایت از تشخیص بالینی ، تصاویر پزشکی و داده های بیمار را تجزیه و تحلیل می کنند. براساس تحقیقات ، ابزارهای تشخیصی با قدرت AI می توانند به سطح دقت و قابل مقایسه ای با متخصصان انسانی در برخی از تخصص ها دست یابند.

عوامل برنامه ریزی درمانی

این سیستم ها با استفاده از داده های بیمار و ادبیات پزشکی ، برنامه های درمانی متناسب با بیماران را ایجاد می کنند. ROI بسیار زیاد است و سازمان های بهداشت و درمان برای هر 1 دلار سرمایه گذاری در فناوری هوش مصنوعی 3.20 دلار تولید می کنند.

نمایندگان اتوماسیون اداری

این نمایندگان با کار برنامه ریزی ، ضبط و سایر کارکردهای اداری سر و کار دارند ، از این رو منجر به هزینه های کم مربوط به عملیات و افزایش کارآیی عملیات می شود.

قابلیت های کلیدی

• نظارت بر زمان واقعی و تجزیه و تحلیل بیمار
• مقادیر عظیمی از داده های پزشکی را در هر زمان پردازش کنید
• توصیه های مبتنی بر شواهد را ارائه دهید
• بیشتر کارهای معمول اداری را خودکار کنید

محدودیت های فعلی

• بسته به کیفیت و کمیت داده های آموزش
• تصمیمات انتقادی از طریق نظارت انسان اتخاذ می شود
• مشکلات ادغام با سیستم مراقبت های بهداشتی فعلی.

پیش بینی می شود هوش مصنوعی در بازار بهداشت بسیار بزرگ باشد و رشد چشمگیری 19.27 میلیارد دلار در سال 2023 را در CAGR حدود 38.5 ٪ در طول سال 2030 تجربه کرده است. این نشان می دهد که با پذیرش عامل AI به سرعت تحویل سلامت چگونه شده است.

تشخیص و برنامه ریزی درمانی

مطالعات پشتیبانی و تصویربرداری تشخیصی

عوامل هوش مصنوعی در تفسیر تصاویر رادیوگرافی مانند اشعه ایکس ، MRI و سی تی اسکن که به متخصصان مراقبت های بهداشتی در یافتن ناهنجاری ها کمک می کنند ، مهارت دارند. آنها قادر به اسکن مقادیر عظیمی از داده های تصویربرداری هستند ، بنابراین هشدارهایی در مورد مشکلات احتمالی ایجاد می کنند که ممکن است برای کاهش تشخیص از دست رفته به پزشک معاینه نیاز داشته باشد.

سیستم های توصیه درمانی

عوامل پیشرفته هوش مصنوعی از داده های بیمار ، ادبیات پزشکی و دستورالعمل های بالینی برای ارائه برنامه های درمانی شخصی استفاده می کنند. آنها تاریخچه بیمار ، اطلاعات ژنتیکی و نتایج درمانی را تجزیه و تحلیل می کنند تا بهترین روش درمانی را توصیه کنند. آنها همچنین می توانند برهم کنش های احتمالی دارو و موارد منع مصرف را شناسایی کنند ، بنابراین ایمنی بیمار را بهبود می بخشد.

کشف و توسعه مواد مخدر

عوامل هوش مصنوعی با نگاهی به ساختار مولکول ها ، پیش بینی تعامل داروها با پروتئین ها و تعیین ترکیبات درمانی بالقوه ، کشف داروها را سرعت می بخشند. چنین سیستمهایی می توانند آزمایشات یک دارو را شبیه سازی کرده و نتایج را پیش بینی کنند. این امر به طرز چشمگیری باعث کاهش زمان و هزینه هنگام آمدن داروهای جدید به بازار می شود.

مراقبت و نظارت بر بیمار

نظارت از دور بیمار

سیستم نظارت از هوش مصنوعی برای نظارت مداوم علائم حیاتی بیمار و معیارهای سلامتی توسط دستگاه های پوشیدنی و سنسورها استفاده می کند. چنین عوامل می توانند متوجه تغییرات دقیقه ای در شرایط بیمار شوند و به ارائه دهندگان بهداشت اجازه می دهند قبل از بدتر شدن ، عوارض در حال توسعه را به موقع بدانند. این سیستم ها باعث مداخله فعال و میزان بستری در بیمارستان می شوند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای نتایج بیمار

عوامل باهوش مصنوعی روند داده های بیماران را برای کمک به پیش بینی هرگونه عوارض احتمالی سلامت و نتایج درمانی تجزیه و تحلیل می کنند. این پیش بینی ها امکان تصمیم گیری مناسب در مورد مراقبت های بهداشتی ، از انجام اقدامات پیشگیرانه در صورت لزوم ، امکان پذیر است. این بیماران احتمالی در معرض خطر را که باید در برنامه درمانی مورد توجه ویژه یا تغییر قرار دهند ، مشخص می کند.

سیستم های واکنش اضطراری

عوامل هوش مصنوعی در تنظیمات مراقبت های اضطراری از تطبیق بیماران بر اساس میزان حاد و بهینه سازی منابع پشتیبانی می کنند. این سیستم ها می توانند افزایش بیمار را پیش بینی کنند ، تیم های واکنش اضطراری را هماهنگ کنند و در چنین شرایط بحرانی پشتیبانی از تصمیم گیری در زمان واقعی را ارائه دهند.

کارایی اداری

برنامه ریزی و مدیریت قرار ملاقات

یک نماینده برنامه ریزی AI می تواند با در نظر گرفتن در دسترس بودن ارائه دهنده ، ترجیحات بیمار و فوریت مراقبت ، سیستم های انتصاب را بهینه کند. چنین سیستم هایی از این طریق زمان انتظار را کاهش می دهند ، بدون نمایش ، به حداقل می رسند و کارآیی کلی کلینیک را از طریق مدیریت خودکار لغو و تنظیم مجدد بهبود می بخشند.

مدیریت سوابق پزشکی

نمایندگان هوش مصنوعی می توانند سوابق بهداشت الکترونیکی را به صورت خودکار مدیریت کرده و به سازماندهی و طبقه بندی اطلاعات کمک کنند. آنها می توانند داده ها را از یادداشت های بالینی بگیرند و سوابق را در زمان واقعی به روز کنند ، این بدان معنی است که مستندات مناسب بدون نقض هیچ مقرراتی تضمین می شود.

پردازش بیمه و مطالبات

در جبهه اداری ، عوامل هوش مصنوعی با پر کردن خودکار فرم و تعیین پوشش در ضمن یافتن مشکلات در مطالبات ، پردازش مطالبات را تسریع می کنند. به طور خلاصه ، زمان پردازش کوتاه می شود ، خطاها کاهش می یابد و شانس صورتحساب با دریافت بازپرداخت در اسرع وقت و از بین بردن بارهای اداری در یک تیم مراقبت های بهداشتی به حداکثر می رسد.

از طریق این برنامه ها ، عوامل هوش مصنوعی در حال تغییر سلامت ، انتخاب بیشتر برای تصمیمات کلینیک و توجه به نظارت بیمار ، امکان ساده سازی کار اداری را دارند. از طریق ادغام این فناوری ها ، ارائه دهندگان مراقبت می توانند ضمن دستیابی به دقت و اثربخشی ، بیشتر روی مراقبت متمرکز شوند.

الزامات فنی

عوامل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نیاز به یک زیرساخت قوی دارند. موسسات بهداشت و درمان به سیستم های محاسباتی با کارایی بالا نیاز دارند که می توانند مقادیر عظیمی از داده های پزشکی را در زمان واقعی مانند سرورهای قدرتمند ، راه حل های ذخیره سازی ابری ایمن و اتصال شبکه قابل اعتماد برای عملیات بی وقفه AI در موسسات مختلف مراقبت های بهداشتی کنترل کنند.

امنیت داده ها و انطباق HIPAA نگرانی های اصلی اجرای AI مراقبت های بهداشتی است. این سازمان برای ردیابی دسترسی و استفاده از داده ها باید رمزگذاری نهایی به پایان را برای انتقال داده ها ، پروتکل های تأیید هویت ایمن و مسیرهای حسابرسی جامع اجرا کند. زیرساخت ها باید ضمن حفظ کاربرد اطلاعات برای آموزش و عملیات هوش مصنوعی ، از تکنیک های ناشناس سازی داده برای محافظت از حریم خصوصی بیمار پشتیبانی کنند.

ادغام با سیستم های بهداشت و درمان موجود و استاندارد سازی قالب داده بسیار مهم است. همچنین ، عوامل هوش مصنوعی باید بتوانند یکپارچه با EHR ، سیستم های تصویربرداری و سیستم های اطلاعات آزمایشگاهی و همچنین سایر کاربردهای بالینی ارتباط برقرار کنند. این ادغام نیاز به استاندارد سازی API ها ، قالب های داده قابل تعامل و راه حل های بهتر میانی برای اطمینان از انتقال صاف داده ها بین سیستم های مختلف دارد.

استراتژی های استقرار

برنامه های آزمایشی نمایانگر گام های آماده شده به سمت پیشرفت موفقیت آمیز است. مراقبت های بهداشتی قبل از هر چیز باید چنین سیستمهایی را در جیب های کوچک مستقر کند ، احتمالاً محدود به ادارات خاص یا در موارد استفاده جدا شده است. آنها می توانند با کنترل خطرات و اختلالات گردش کار مرتبط با این کار در مورد چگونگی عملکرد عوامل AI در محیط های دنیای واقعی آزمایش کنند. چنین آزمایشی جامع است ، از جمله عملکرد سیستم ، دقت و پذیرش کاربر.

اجرای موفقیت آمیز به آموزش کافی کارکنان و استراتژی های فرزندخواندگی بستگی دارد. متخصصان بهداشت و درمان باید در استفاده صحیح از سیستم های هوش مصنوعی ، نقاط قوت و ضعف آنها و ادغام آنها در گردش کار بالینی به خوبی آموزش ببینند. این شامل توسعه رابط های دوستانه ، ارائه جلسات آموزشی دستی و تولید اسناد و مدارک دقیق و منابع پشتیبانی می شود.

نظارت بر عملکرد باید با معیارهای واضح و چارچوب های ارزیابی انجام شود. علاوه بر این ، نظارت مداوم بر شاخص های کلیدی عملکرد مانند دقت تشخیصی ، زمان پاسخ و قابلیت اطمینان سیستم باید در آن ایجاد شود. به این ترتیب ، برای شناسایی مناطقی برای بهبود ، بررسی های منظم انجام می شود تا عوامل هوش مصنوعی همچنان مطابق با استانداردهای مراقبت های بهداشتی و کیفیت و الزامات عملیاتی باشند.

ادغام باید بر اساس نتایج و بینش های موفق از کاربردهای اولیه سیستم AI ، با جمع آوری ادامه بازخورد از کارکنان مراقبت های بهداشتی ، بیماران و سایر ذینفعان مربوطه برای هدایت سیستم به پالایشگاه ها و پیشرفت های مورد نیاز ، مرحله بندی شود. بشر علاوه بر این ، تنظیم پروتکل های واضح در مورد نحوه حفظ سیستم ، به روزرسانی و اشکال زدایی یک سیستم به ارتقاء پایداری در دراز مدت کمک می کند.

مزایای بالینی

استفاده از عوامل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی ، نتایج بالینی را با پیشرفت های واقعاً چشمگیر در دقت تشخیصی تغییر داده است. این سیستم ها می توانند الگوهای داده پیچیده را در داده های پزشکی تجزیه و تحلیل کنند تا شاخص های ظریف را که ممکن است در حالت های سنتی تشخیص از دست بدهد ، شناسایی کند. بنابراین ، عوامل هوش مصنوعی به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک می کنند تا در مورد مراقبت از بیمار تصمیمات بهتری بگیرند زیرا آنها مقادیر زیادی از ادبیات پزشکی و اطلاعات بیمار را به طور همزمان پردازش می کنند.

با استفاده از عوامل هوش مصنوعی ، به بیماران رویکردهای درمانی شخصی ارائه می شود. این بدان معنی است که چنین سیستم ها ویژگی های بیمار ، تاریخ و پاسخ های درمانی را برای توصیه های مداخله ارزیابی و بررسی می کنند. چنین نظارت و اصلاح برنامه های درمانی اطمینان حاصل می کند که بهترین مداخلات متناسب با نیازهای خاص بیماران به آنها تحویل داده می شود.

خطاهای پزشکی به دلیل سیستم های تأیید صحت AI شاهد کاهش قابل توجهی بوده اند. این عوامل به عنوان لایه جدیدی از ایمنی عمل می کنند زیرا آنها در مورد نسخه ها بررسی می کنند ، بر تعامل داروها نظارت می کنند و پزشکان پزشکی را در مورد موارد منع مصرف احتمالی قبل از این که این موارد جدی باشد ، آگاه می کنند.

مزایای عملیاتی

ادغام عوامل هوش مصنوعی منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه در عملیات مراقبت های بهداشتی شده است. از طریق اتوماسیون کارهای روزمره و ساده سازی گردش کار ، امکانات مراقبت های بهداشتی می توانند به طور مؤثر از منابع خود استفاده کنند. اتوماسیون زمان و هزینه های کار مرتبط با کارهای اداری را کاهش می دهد و خطاهای گران قیمت پزشکی را به حداقل می رساند.

بهبود بهره وری به وضوح در جنبه های مختلف ارائه خدمات درمانی منعکس شده است. عوامل هوش مصنوعی برنامه ریزی را بهینه می کنند ، زمان انتظار را کاهش می دهند و فرآیندهای اسناد را خودکار می کنند تا ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی بتوانند زمان بیشتری را به مراقبت از بیمار اختصاص دهند. سیستم ها می توانند چند وظیفه ای داشته باشند. آنها اطلاعات را پردازش می کنند و با سرعت هایی که بسیار بالاتر از مغز انسان هستند گزارش می دهند.

منابع ، با استفاده از عامل هوش مصنوعی ، از حداکثر دارایی توسط یک سازمان مراقبت های بهداشتی در محل استقرار خود استفاده می کنند. با مدیریت استفاده از تجهیزات تا پیش بینی استفاده از پرسنل مورد نیاز و حتی برنامه ریزی امکانات از طریق برنامه ریزی هوشمند یا پیش بینی تجهیزات در بیمارستان های خود ، اطمینان حاصل کنید که آنها در زمان خرابی باقی می مانند تا عملیات به بهترین وجه اتفاق بیفتد و خدمات نیز بهتر می شوند بیماران.

مسائل فنی

تنوع منابع برای اطلاعات بالینی از نظر کیفیت و استاندارد سازی داده ها ، چالش های مهمی را برای عوامل بهداشتی درمانی ایجاد می کند. سوابق پزشکی در سیستم های مختلف سلامت الکترونیکی ، که فاقد استانداردهای یکپارچه هستند ، ذخیره می شوند و از این طریق مجتمع داده ها را پیچیده می کنند. ناهمگونی داده های بهداشتی ، که در قالب ها ، زبانها و واحدهای مختلف ثبت شده است ، موانعی در ایجاد استانداردهای اندازه گیری مداوم در سازمان ها ایجاد می کند.

مهمترین قابلیت همکاری سیستم ها است. این موسسات در طراحی API هایی که امکان برقراری ارتباط سالم بین سیستم های مختلف بهداشتی را فراهم می کند ، مشکل پیدا می کنند. پیچیدگی فنی ادغام یک عامل AI با زیرساخت های موجود ، نیاز به بررسی دقیق پروتکل های تبادل داده و سازگاری سیستم دارد.

مسائل مربوط به امنیت و حریم خصوصی اولویت است زیرا سوابق بهداشتی اهداف اصلی حملات سایبری هستند. سیستم های هوش مصنوعی برای جلوگیری از دسترسی غیرمجاز و نقض داده ها ضمن حفظ انطباق HIPAA ، به اقدامات امنیتی قوی نیاز دارند.

مسائل اخلاقی

حمایت از حریم خصوصی بیمار بیش از امنیت فنی بلکه ملاحظات آگاهانه و ملاحظات مالکیت را شامل می شود. بنابراین ، سازمان باید مزایای بینش از هوش مصنوعی را در برابر حمایت از اطلاعات حساس بیمار و شفافیت در نحوه استفاده از داده ها برای خدمت به بیمار وزن کند.

پاسخگویی در تصمیم گیری هنگامی پیچیده می شود که عوامل هوش مصنوعی در تصمیمات بالینی شرکت کنند. ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی باید ضمن ایجاد پروتکل های روشن برای مسئولیت در هنگام استفاده از سیستم های AI در مراقبت از بیمار ، نظارت بر توصیه های هوش مصنوعی را حفظ کنند!

تعصب و انصاف در سیستم های هوش مصنوعی چالش های اخلاقی قابل توجهی را نشان می دهد. در صورت آموزش در مجموعه داده های مغرضانه ، مدل های هوش مصنوعی می توانند نابرابری های مراقبت های بهداشتی موجود را منعکس کنند. انصاف الگوریتمی فقط از طریق داده های آموزش متنوع و نماینده ، ممیزی منظم از سیستم های AI و در نظر گرفتن دقیق چگونگی تأثیر تصمیمات AI بر جمعیت مختلف بیمار تضمین می شود.

روند نوظهور

آینده عوامل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی با قابلیت های فزاینده ای پیشرفته مشخص می شود که می تواند مراقبت را به بیمار تبدیل کند. سیستم های سطح بالا برای پشتیبانی از تصمیمات پزشکی پیشرفته تر ، مجهز به الگوریتم های یادگیری عمیق در حال تحول هستند و می توانند برای رسیدگی به مجموعه داده های بزرگ با دقت و سرعت بسیار استفاده شوند. از آنجا که اینها در تشخیص الگوی ، استقلال بیشتری پیدا می کنند و توصیه هایی را انجام می دهند ، اما با کنترل نظارت انسان.

برنامه های نوظهور در حوزه های مختلف مراقبت های بهداشتی ، به ویژه داروهای شخصی و مراقبت های پیشگیرانه. عوامل هوش مصنوعی که پیشرفت بیماری ، توصیه های پروتکل درمانی شخصی و نظارت بر زمان واقعی پاسخ بیمار را پیش بینی می کنند. ادغام پردازش زبان طبیعی به تعامل پیچیده تر بین سیستم های AI و ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا مستندات بالینی و پشتیبانی از تصمیم گیری را بهبود بخشند.

ادغام با دستگاه های پوشیدنی و سنسورهای اینترنت اشیاء (IoT) در اکوسیستم باعث می شود مراقبت های بهداشتی یکپارچه تر شود. ادغام به این ترتیب به معنای جریان مداوم داده های بیمار ، تشخیص زودرس مشکلات و ارائه مراقبت از راه دور مؤثر از طریق ادغام با سیستم عامل های پزشکی است.

تکامل صنعت

منظره نظارتی برای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی با سرعت زیادی در حال حرکت است تا از پیشرفت های تکنولوژیکی استفاده کند. سازمان های بهداشت و درمان با نهادهای نظارتی همکاری نزدیکی دارند تا چارچوبی را تنظیم کنند که ضمن تقویت نوآوری ، ایمنی بیمار و حریم خصوصی داده ها را تضمین می کنند. این شامل توسعه استانداردها برای اعتبارسنجی ، آزمایش و استقرار هوش مصنوعی در تنظیمات بالینی است.

رشد بازار در هوش مصنوعی بهداشت و درمان ، سرمایه گذاری های قابل توجهی در تحقیق و توسعه در برنامه های پیشرفته تر و تخصصی تر از هوش مصنوعی انجام می دهد. ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در حال پذیرش راه حل های هوش مصنوعی برای تقویت کارآیی عملکرد خود و نتایج بیمار هستند تا فرصت های جدیدی را برای زمینه های نوآورانه مانند کشف مواد مخدر ، آزمایشات بالینی و پزشکی شخصی ارائه دهند.

با افزایش در دسترس بودن و سازگاری فناوری هوش مصنوعی ، مناطق نوآوری بیشتری را باز می کند. سازمان های بهداشت و درمان در مناطقی مانند داروهای ژنومی ، مراقبت از سلامت روان و کمک های مراقبت از سالمندان به دنبال کاربردهای جدید هستند. سیستم های هوش مصنوعی شهودی تر و شفاف تر در حال توسعه هستند که امکان پذیرش گسترده تری را در محیط های مختلف مراقبت های بهداشتی ، از سیستم های بزرگ بیمارستان گرفته تا کلینیک های کوچک فراهم می کند.

هنگامی که مراقبت های بهداشتی برای آینده پیش بینی می شود ، نمایندگان هوش مصنوعی ذینفعان اصلی آن خواهند بود و انقلاب را در مراقبت از بیمار رهبری می کنند. از طریق راه حل های فناوری مراقبت های بهداشتی که توسط SoluteLabs ارائه شده است ، سازمان ها می توانند بهترین ویژگی های عوامل هوش مصنوعی را برای بالا بردن نتایج بالینی خود ، بهینه سازی و ساختار ساختار و ارائه تجربیات فردی به بیماران نشان دهند. سفر به سمت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی هنوز در نقطه شروع است و توانایی بی حد و حصر برای استفاده از سیستم های هوشمند برای پیشرفت جهانی سلامت دارد. بنابراین ، اگر این فناوری امروز مورد استقبال قرار گیرد ، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند در یک سیستم مراقبت های بهداشتی کارآمدتر و در دسترس فردا سرمایه گذاری کنند.