Y học từ xa và Trí tuệ nhân tạo y tế

Y học từ xa là công nghệ theo dõi, chẩn đoán từ xa, và đôi khi là điều trị mà không cần phải nằm chung với bệnh nhân. Việc triển khai trí tuệ nhân tạo y tế hiện là cần thiết để số hóa các trường hợp, và sau đó, “Chúng ta cần thay đổi từ việc thu thập thông tin trước đây (các trường hợp điện tử) sang các chức năng kiểm tra, phát hiện và phòng thủ từ xa tích cực hơn, mà Freescale gọi là“ Sức khỏe ”. Lisa T. Su Ph.D. kiểm soát nhúng được nghi ngờ vì đóng góp của nó cho điện tử y tế.

Hiện nay, y học từ xa thường sử dụng một số thiết bị chẩn đoán xách tay hoặc tại nhà để đo huyết áp, nhịp tim và các dấu hiệu quan trọng khác để theo dõi. Sau đó, bạn phải tải các kết quả này lên PC và gửi chúng đến bác sĩ hoặc nhà cung cấp dịch vụ y tế qua mạng để theo dõi kết quả. Trong quá trình này, nhiều người đã can thiệp.

Những tiến bộ trong công nghệ mạng tiếp tục cải thiện điều này. Ví dụ, các y tá tại Bệnh viện St. John's ở New Brunswick, Canada, đo các dấu hiệu sinh tồn của những bệnh nhân nghỉ ngơi tại nhà sau phẫu thuật để xác định xem họ có đang hồi phục bình thường hay cần hỗ trợ khác. Thực tế, điều này đã làm giảm chi phí khám chữa bệnh cho bệnh nhân, xóa bỏ các giường sau phẫu thuật vốn rất khan hiếm tại các bệnh viện và giúp bệnh nhân thoải mái hơn khi ở nhà ”.

Mặc dù y học từ xa ngày nay đã đạt được nhiều tiến bộ, nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm. Bước tiếp theo là tạo ra các thiết bị và hệ thống thông minh mà không cần chẩn đoán, và thực sự đạt được phương pháp điều trị tiên tiến thông qua y học từ xa tự động.

Trong y học từ xa tự động, các liệu pháp điều trị bằng thuốc chính có thể được điều chỉnh trong thời gian thực dựa trên thông tin được thu thập bởi các thiết bị và cảm biến được nối mạng. Bằng cách so sánh dữ liệu thời gian thực của bệnh nhân và dữ liệu lịch sử, liều có thể được điều chỉnh tự động trong phạm vi hợp lý.

Trí thông minh nhúng không chỉ đóng vai trò trong các lĩnh vực trên, mà còn cho phép phẫu thuật bằng robot thông qua y học từ xa. Hiện nay, bằng cách sử dụng cần điều khiển có thể loại bỏ rung lắc bình thường của tay người, các bác sĩ có thể thực hiện phẫu thuật robot cục bộ, từ đó giúp bác sĩ phẫu thuật chính xác hơn.

Robot phẫu thuật hiện chỉ được sử dụng khi bệnh nhân và bác sĩ ở cùng một khu. Trong tương lai, các vấn đề như mạng chậm trễ và video sẽ được giải quyết. Vào thời điểm đó, chúng tôi dự kiến ​​sẽ thực hiện phẫu thuật bằng robot từ xa, vì các chuyên gia y tế về cơ bản có thể được phân phối theo yêu cầu trên khắp thế giới.

Các điều kiện cần thiết để đạt được mục tiêu này đã có một phần. Mạng chất lượng cao với độ trễ gần như hoàn hảo phải được đảm bảo để gửi hình ảnh video và điều khiển robot. Hiện tại chúng tôi có khả năng xử lý đa lõi nhanh, mạnh mẽ và khả năng kết nối mạng tiên tiến, cải thiện băng thông mạng và nén video.

Siêu máy tính có thể đánh bại nhà vô địch cờ vua Gary Kasparov vì nó lưu trữ rất nhiều ván cờ, chiến lược và kết quả trong quá khứ. Trí tuệ nhân tạo y tế sử dụng các thuật toán tiên tiến dựa trên nhiều năm dữ liệu y tế thực tế và hồ sơ y tế để giúp các bác sĩ đưa ra quyết định tốt hơn.

Trí tuệ nhân tạo trong y học thực sự không phải là một khái niệm mới. Khoảng 10 năm trước, các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống sử dụng trí thông minh nhân tạo để chẩn đoán nguy cơ đau tim, hiệu quả hơn 10% so với hầu hết các bác sĩ tim mạch cao cấp. Tuy nhiên, với trí thông minh nhúng, khả năng quản lý và xử lý lượng lớn dữ liệu và các kiểu dữ liệu phong phú hơn sẽ làm cho các hệ thống này nâng cao hơn về khả năng chẩn đoán.

Trong 5 năm tới, chúng tôi hình dung rằng các hệ thống trí tuệ nhân tạo y tế không chỉ có thể sử dụng các thuật toán phức tạp để đưa ra quyết định thông minh mà còn thực sự học hỏi bằng cách thu thập, phân tích và điều chỉnh các luồng dữ liệu bệnh nhân liên tục theo thời gian thực. 

Ví dụ, các nhà nghiên cứu đang thử nghiệm việc sử dụng trí tuệ nhân tạo y tế và mạng lưới cảm biến để giúp bệnh nhân Alzheimer sống hạnh phúc hơn, khỏe mạnh hơn và an toàn hơn. Một số triệu chứng phổ biến của bệnh nhân Alzheimer là hay quên và lú lẫn, điều này đôi khi khiến họ gặp nhiều nguy hiểm. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đang phát triển một hệ thống có thể tự động thu thập dữ liệu bệnh nhân từ các mạng cảm biến trong nhà và phân tích dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo y tế. 

Hỗ trợ tất cả những điều này là biến gia đình bệnh nhân thành một “ngôi nhà thông minh”: các cảm biến sẽ được tích hợp với các vật dụng hàng ngày để xác định xem bệnh nhân có mở bếp hay không, mở tủ lạnh, tủ hay cổng, v.v.; cảm biến nhiệt và áp suất sẽ xác định xem bệnh nhân đang ngồi trên ghế, nằm trên giường, hay đi lại trong nhà; cảm biến sinh học sẽ đo các dấu hiệu quan trọng như nhịp tim và nhiệt độ cơ thể, và cho chúng tôi biết về tình trạng của họ. 

Dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến này cùng nhau cung cấp một bức tranh rất rõ ràng về vị trí và trạng thái tinh thần của bệnh nhân khi ở trong nhà. Nếu hệ thống trí tuệ nhân tạo phát hiện tình huống bất thường, nó sẽ tự động kích hoạt phản ứng khẩn cấp để nhắc nhở bệnh nhân ăn hoặc uống thuốc, hoặc nếu không có hoạt động nào được ghi nhận trong phòng trong một khoảng thời gian nhất định, nó sẽ tự động gọi cấp cứu. con số.

[launcpad_feedback]

Di chuyển về đầu trang