تعتبر الرعاية الصحية مجالًا غنيًا بالبيانات المعقدة والمتطورة، مما يجعلها هدفًا مثاليًا لتطبيق تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تعرف على كيفية استخدام هذه التقنيات لتحسين التشخيص والترميز الطبي وتحويل الصناعة.
تتميز الرعاية الصحية بكثافة البيانات المعقدة المخزنة في أماكن متعددة والتطور المستمر. لذا فإنها تشكل هدفًا رائعًا لنوع الذكاء الاصطناعي المعروف باسم التعلم الآلي. يُعرف التعلم الآلي بأنه "استخدام وتطوير أنظمة الكمبيوتر التي تستطيع التعلم والتكيف دون اتباع تعليمات صريحة، من خلال استخدام الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتحليل واستنتاج الأنماط من البيانات".
في السنوات الأخيرة، أثبت التعلم الآلي فائدته في التشخيص ويمكن أن يساعد في تحسين كفاءة الترميز الطبي. ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من المجالات التي يمكن للتعلم الآلي أن يكون مفيدًا فيها ولكنه لم يتحقق بعد. ما السبب وراء ذلك؟
تتناول مقابلتنا مع هارشيث راميش، الرئيس المشارك لشركة Episource، عن أسباب توافق الرعاية الصحية مع تقنيات التعلم الآلي، وكيف أسهمت هذه التقنيات حتى الآن في التشخيص والترميز الطبي وما هي التحديات التي تواجهها في مجال الرعاية الصحية.
يشير هارشيث إلى أن الرعاية الصحية مُهيأة بشكل فريد للتعلم الآلي بسبب الزيادة الكبيرة في حجم بيانات المرضى على مدى العقدين الماضيين. حيث يتم إنشاء حوالي 30٪ من بيانات العالم بواسطة صناعة الرعاية الصحية. ويعزى ذلك جزئيًا إلى استخدام الملفات الصحية الإلكترونية الشائعة في التسعينيات. تساعد رقمنة معلومات المرضى في زيادة كمية البيانات المتاحة وجعلها سهلة الوصول لتطبيقات التعلم الآلي.
بالإضافة إلى الملفات الصحية الإلكترونية، يتم إنشاء بيانات الرعاية الصحية من مصادر متزايدة مثل الأجهزة الطبية والأجهزة المحمولة ومنصات التحليل والمختبرات ومكاتب المقدمين. تلعب هذه الكمية الكبيرة من البيانات دورًا حاسمًا في تحسين دقة نماذج التعلم الآلي للتنبؤ بنتائج المرضى، مما يساعد المنظمات الصحية على تطوير صورة شاملة لصحة المريض على مر الزمن.
تتميز بيانات الرعاية الصحية أيضًا بأنها أكثر موضوعية من بيانات الصناعات الأخرى، مما يجعلها متوافقة بشكل خاص مع تكنولوجيا التعلم الآلي. يعود ذلك إلى الإجراءات الموحدة والأنظمة الآلية ومتخصصي الترميز الطبي والأطباء الخبراء - الذين يعملون جميعًا على إزالة قدر الإمكان من التحيز في البيانات.
