Q:
لماذا التعلم العميق ، والتعلم الآلي ، ومنظمة العفو الدولية في غاية الأهمية في التطبيب عن بعد؟
أ:تحتوي مجالات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على العديد من التطبيقات المثيرة في المجال الطبي بشكل عام ، والصحة عن بُعد بشكل خاص.
واحدة من أكبر وأهم هذه التآزر في مراجعة الوثائق. تكشف شركة IBM عن قدرة برنامج Watson Health على تحليل ملايين الصفحات من المعلومات الطبية في غضون ثوانٍ ، واستخلاص استنتاجات يمكن استخدامها للتشخيص والمقارنة والمزيد. يتم الجمع بين القوة الهائلة للآلات للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات مع براعة التحليل وصنع القرار في التعلم الآلي وتقنيات الذكاء الاصطناعي.
| تحميل مجاني: تعلم الآلة ولماذا يهم |
علاوة على مجرد التعامل مع المعلومات ، يمكن للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي أن يجلبا قدرات جديدة لفحص المريض. على سبيل المثال ، في علم الأشعة ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تبحث في عمليات فحص الأشعة وغيرها من الموارد للعثور على أدلة على النتائج والحقائق التي يمكن أن توجه صناع القرار البشري.
وكمثال تكويني آخر على قوة التعلم والتشخيص الآليين ، تقوم موارد المعهد الوطني للصحة بتوثيق التحليل الآلي لتصوير الشبكية ، والذي يمكن أن يساعد في اكتشاف أنواع معينة من فقدان البصر المرتبط بمرض السكري.
بالإضافة إلى كل ما سبق ، وهي وظيفة كبيرة للغاية ورائدة ، هناك أيضًا مجموعة من الطرق التي يمكن للتعلم الآلي و AI من خلالها المساعدة في الواقع اليومي للتطبيب عن بُعد. من الجدولة إلى الاستشارة والفحص إلى التشخيص إلى الفوترة ، ستكون هذه الأنواع من التقنيات قادرة على أتمتة عملية الرعاية الصحية عن بُعد.
في الطب عن بعد المبكر ، كان المفهوم بسيطًا نسبيًا - بدلاً من أن يكون حاضرًا جسديًا لإجراء مكالمات منزلية أو للتشاور أو فحص مريض من المناطق النائية ، استخدم الأطباء مؤتمرات الفيديو والتكنولوجيات ذات الصلة.
ومع ذلك ، مع التعلم الآلي و AI ، سيتمكن الأطباء من دمج ذلك مع أدوات دعم القرار - ستقوم تقنيات التشغيل الآلي بالكثير من العمل. سيقوم الأطباء بمراجعته وتوقيعه - بدلاً من دعمه فقط عن طريق التداول بالفيديو ، سيتم دعم الأطباء أيضًا من خلال التقنيات المساعدة الرئيسية التي تفكر وتتعلم من تلقاء نفسها. سيؤدي هذا إلى تغيير كبير في مجال التطبيب عن بعد قريبًا وبشكل دائم.
