విషయము
- రియల్ టైమ్‌లో డేటాను పెద్ద డేటాకు ఫీడ్ చేయండి
- బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
- మెరుగైన యంత్ర అభ్యాసం కోసం ఈవెంట్స్ లేబులింగ్
- షిప్పింగ్‌కు ముందు డేటాను శుభ్రపరచండి (షిప్ గోల్డ్, డర్ట్ కాదు)
- లేబుల్ చేయబడిన ఇంద్రియ డేటా యొక్క ఘన గుర్తింపు కోసం CNN
- భవిష్యత్తు
మూలం: ఫోన్‌లామైఫోటో / ఐస్టాక్‌ఫోటో
Takeaway:
AI అమలు చేయడానికి ఖరీదైనది అనే నమ్మకం ఉన్నప్పటికీ, అది ఆదా చేసే డబ్బు మరియు రోగి సంరక్షణ యొక్క మెరుగైన స్థాయి దాని కోసం ఉపయోగపడతాయి.
ఆస్పత్రులలో అత్యవసర అవసరాన్ని సరళితో సరిపోల్చడం మరియు అంచనా వేయడం నైపుణ్యం కలిగిన వైద్య సిబ్బందికి చాలా కష్టమైన పని, కానీ AI మరియు యంత్ర అభ్యాసానికి కాదు. వైద్య సిబ్బందికి వారి ప్రతి రోగిని పూర్తి సమయం ప్రాతిపదికన పరిశీలించే లగ్జరీ లేదు. స్పష్టమైన పరిస్థితులలో రోగుల యొక్క తక్షణ అవసరాలను గుర్తించడంలో చాలా మంచిది అయినప్పటికీ, నర్సులు మరియు వైద్య సిబ్బంది సహేతుకమైన వ్యవధిలో ప్రదర్శించబడే సంక్లిష్ట రోగి లక్షణాల నుండి భవిష్యత్తును గుర్తించే సామర్థ్యాలను కలిగి ఉండరు. మెషిన్ లెర్నింగ్ రోగి డేటాను 24/7 పరిశీలించడం మరియు విశ్లేషించడం మాత్రమే కాదు, బహుళ వనరుల నుండి సేకరించిన సమాచారాన్ని, అంటే చారిత్రక రికార్డులు, వైద్య సిబ్బంది రోజువారీ మదింపులను మరియు హృదయ స్పందన రేటు, ఆక్సిజన్ వాడకం వంటి ప్రాణాధారాల యొక్క నిజ-సమయ కొలతలను కలపడం. మరియు రక్తపోటు. ఆసన్న గుండెపోటు, జలపాతం, స్ట్రోకులు, సెప్సిస్ మరియు సమస్యల అంచనా మరియు అంచనాలో AI యొక్క అనువర్తనం ప్రస్తుతం ప్రపంచవ్యాప్తంగా జరుగుతోంది.
ఎల్-కామినో హాస్పిటల్ EHR, బెడ్ అలారం మరియు నర్సు కాల్ డేటాను డేటాను విశ్లేషణలకు ఎలా అనుసంధానించిందనేది వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ. ఎల్ కామినో హాస్పిటల్ జలపాతాలను 39% తగ్గించింది.
ఎల్ కామినో ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస పద్దతులు మంచుకొండ యొక్క కొన, కానీ చర్య-కేంద్రీకృత అంతర్దృష్టులు లేదా ప్రిస్క్రిప్షన్ విశ్లేషణలను ఉపయోగించి ఆరోగ్య సంరక్షణ భవిష్యత్తును గణనీయంగా సూచిస్తాయి. వారు అందుబాటులో ఉన్న సంభావ్య సమాచారం యొక్క చిన్న ఉపసమితిని మరియు మంచం నుండి నిష్క్రమించడం మరియు ఆరోగ్య రికార్డులతో కలిపి సహాయ బటన్‌ను నొక్కడం వంటి రోగి తీసుకున్న శారీరక చర్యలు ఉపయోగిస్తున్నారు. – ఆసుపత్రి సిబ్బందిచే ఆవర్తన కొలత. హాస్పిటల్ మెషినరీ ప్రస్తుతం కార్డియాక్ మానిటర్లు, రెస్పిరేషన్ మానిటర్లు, ఆక్సిజన్ సంతృప్త మానిటర్లు, ఇసిజిలు మరియు కెమెరాల నుండి ముఖ్యమైన డేటాను ఈవెంట్ గుర్తింపుతో పెద్ద డేటా నిల్వ పరికరాలలోకి ఇవ్వడం లేదు.
ప్రస్తుత ఆసుపత్రి వ్యవస్థలతో AI పరిష్కారాలను సమగ్రపరచడం ఆర్థిక, రాజకీయ మరియు సాంకేతిక సమస్య. ఈ వ్యాసం యొక్క మిగిలిన ఉద్దేశ్యం సాంకేతిక సమస్యలను చర్చించడం, వీటిని ఈ క్రింది విధులుగా విభజించవచ్చు:
- డేటాను పొందండి
- డేటాను శుభ్రం చేయండి
- డేటాను రవాణా చేయండి
- డేటాను విశ్లేషించండి
- వాటాదారులకు తెలియజేయండి
అన్ని AI అమలులలో డేటాను పొందడం మరియు శుభ్రపరచడం ఒక సవాలు అంశం. ఎపిక్ డేటా వంటి విలక్షణమైన EHR ని ప్రాప్తి చేయడానికి అవసరమైన వనరులను అర్థం చేసుకోవడానికి మంచి సూచన ప్రారంభ స్థానం ఈ వ్యాసంలో ఎపిక్‌తో ఎలా సమగ్రపరచాలి అనే దానిపై ఉంది.
రియల్ టైమ్‌లో డేటాను పెద్ద డేటాకు ఫీడ్ చేయండి
మేము ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ చేస్తున్నాము – రియల్ టైమ్ ఆందోళనకరమైనది కాదు. ఇవి ప్రత్యేకంగా భిన్నమైన సమస్యలు. రియల్-టైమ్ ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ ఈవెంట్ డేటా కాకుండా స్ట్రీమింగ్ డేటాను వదలగలదు. ఈవెంట్ డేటా ఈవెంట్‌లను బుకెండ్ చేసే ఐడెంటిఫైయర్ ట్యాగ్‌లు. సంఘటనలు కాలానికి హృదయ స్పందన రేటు లేదా నిర్దిష్ట విరామంలో ఆక్సిజన్ సంతృప్తత. స్ట్రీమింగ్ డేటా ప్రతి హృదయ స్పందన లేదా పల్స్ ఆక్సిజన్ పఠనం. ఇది చాలా ముఖ్యం ఎందుకంటే డేటా పరంగా పనితీరు పరంగా ఖరీదైనది. మేము సంఘటనలకు హామీ ఇవ్వాలి – వీటిలో పరిమిత సంఖ్యలో ఉన్నాయి – మేము డేటాకు హామీ ఇవ్వకూడదు.
EHR, నర్సు కాల్ మరియు రోగి పర్యవేక్షణ డేటా అన్నీ రోగికి ప్రతి సమయంలో సంబంధం కలిగి ఉండాలి. దీని అర్థం ఒక ప్రత్యేకమైన ఐడెంటిఫైయర్, ఇది అన్ని వ్యవస్థల మధ్య భాగస్వామ్యం చేయబడుతుంది మరియు UUID (విశ్వవ్యాప్తంగా ప్రత్యేకమైన ఐడెంటిఫైయర్) వంటి సులభంగా అమలు చేయబడుతుంది. పర్యావరణాన్ని స్కాన్ చేసే అంతర్నిర్మిత బార్ కోడ్ రీడర్‌లతో కూడిన అమలు దృక్పథం కెమెరాల నుండి సమగ్ర అమలుకు అవసరమైన చాలా క్రియాత్మక అవసరాలను అనుసంధానిస్తుంది. బాగా అమలు చేయబడిన వ్యవస్థ బెడ్ బార్ కోడ్‌లు, రోగి రిస్ట్‌బ్యాండ్ బార్ కోడ్‌లు, ప్రిస్క్రిప్షన్ బార్ కోడ్‌లు మరియు ఇంట్రావీనస్ బార్ కోడ్‌లను స్కాన్ చేయగలదు, అయితే ప్రతి రోగి మంచం మార్పుపై ప్రత్యేకమైన UUID ని కేటాయించవచ్చు. ప్రస్తుత ఆసుపత్రి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలలో రోగి రిస్ట్‌బ్యాండ్ బార్ కోడ్‌ల కోసం నర్సు స్కానర్‌లు ఉన్నాయి.
పెద్ద డేటా నిల్వ కోసం నిజ సమయంలో జియోస్పేషియల్ టైమ్ సిరీస్ డేటాను రాయడం మా లక్ష్యం. డేటాబేస్కు వ్రాసేటప్పుడు చాలా ముఖ్యమైన లాగ్ సమయం ఉంది, కాబట్టి మనం డేటాను ఎక్కడో అసమకాలికంగా క్యూలో ఉంచాలి మరియు రాబిట్ఎమ్క్యూ లేదా కాఫ్కా వంటి మెసేజింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా దీన్ని చేయటానికి ఉత్తమమైన పద్ధతి. రాబిట్ఎమ్క్యూ సెకనుకు 1 మిలియన్ సెకన్లను మరియు కాఫ్కా సెకనుకు 60 మిలియన్ల వరకు నిర్వహించగలదు. రాబిట్ఎంక్యూ డేటాకు హామీ ఇస్తుంది, కాఫ్కా లేదు. మీ అవసరాలకు అవసరమైన లక్షణాలను కలిగి ఉన్న ఎక్స్ఛేంజీలకు డేటాను ప్రచురించడం ప్రాథమిక వ్యూహంగా మారుతుంది. (ఆరోగ్య సంరక్షణ ఖర్చులను తగ్గించడానికి అమెజాన్ పెద్ద డేటాను ఉపయోగించడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. అమెజాన్ హెల్త్ కేర్ ప్లాన్స్‌లో మరింత తెలుసుకోండి - నిజమైన మార్కెట్ విప్లవం?)
బగ్స్ లేవు, ఒత్తిడి లేదు - మీ జీవితాన్ని నాశనం చేయకుండా జీవితాన్ని మార్చే సాఫ్ట్‌వేర్‌ను రూపొందించడానికి స్టెప్ గైడ్ ద్వారా మీ దశ
సాఫ్ట్‌వేర్ నాణ్యత గురించి ఎవరూ పట్టించుకోనప్పుడు మీరు మీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను మెరుగుపరచలేరు.
మెరుగైన యంత్ర అభ్యాసం కోసం ఈవెంట్స్ లేబులింగ్
అత్యంత సమర్థవంతమైన యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు స్పష్టంగా నిర్వచించబడిన డేటా సెట్లు మరియు లేబుళ్ళను కలిగి ఉంటాయి. క్యాన్సర్‌ను గుర్తించడానికి మరియు ఎక్స్‌రేలను చదవడానికి అద్భుతమైన, ప్రసిద్ధ అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడతాయి. అలెగ్జాండర్ గెల్ఫాండ్, డీప్ లెర్నింగ్ అండ్ ది ఫ్యూచర్ ఆఫ్ బయోమెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్ రాసిన వ్యాసం, యంత్ర అభ్యాసం విజయవంతం కావడానికి డేటా లేబులింగ్ కీలకమని పేర్కొంది. లేబులింగ్‌తో పాటు, లేబుల్ చేయబడిన సంఘటనను సూచించే చక్కగా నిర్వచించబడిన, స్థిరమైన భాగాలుగా జియోస్పేషియల్ టైమ్ సిరీస్ డేటాను బుక్ చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. బాగా నిర్వచించబడిన, స్థిరమైన లేబుళ్ళను ఎంపిక ప్రమాణంగా ఉపయోగిస్తారు.
షిప్పింగ్‌కు ముందు డేటాను శుభ్రపరచండి (షిప్ గోల్డ్, డర్ట్ కాదు)
భవిష్యత్తు కోసం అన్ని డేటాను జియోస్పేషియల్ డేట్‌టైమ్ డేటాగా పరిగణించాలి. డేటాను క్యూలో ప్రచురించడానికి మరియు డేటాబేస్కు వ్రాయడానికి ముందు డేటాను శుభ్రపరచండి. ముడి సెన్సార్ డేటాకు అత్యంత సమర్థవంతమైన పద్ధతి ఏమిటంటే, రవాణాకు ముందు డేటాను శుభ్రం చేయడానికి ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ కదిలే సగటు ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించడం. మా సామెత ధూళిని కాకుండా మీకు కావలసిన ఉత్తమమైన బంగారాన్ని రవాణా చేయడానికి ప్రయత్నించడం. సుదీర్ఘ కాలంలో, డేటాను రవాణా చేయడం మరియు నిల్వ చేయడం ఖరీదైనది, కాబట్టి రవాణా మరియు నిల్వ చేయడానికి ముందు డేటా సాధ్యమైనంత శుభ్రంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి.
లేబుల్ చేయబడిన ఇంద్రియ డేటా యొక్క ఘన గుర్తింపు కోసం CNN
ఈ వ్యాసంలో వివరించిన ప్రయోజనాల కోసం, మీ అమలు కోసం టెంప్లేట్‌లుగా ఉపయోగించడానికి బాగా నిర్వచించబడిన పబ్లిక్ డేటా సెట్లు మరియు యంత్ర అభ్యాస గ్రంథాలయాలు ఉన్నాయి. మంచి విశ్లేషకులు మరియు ఘన ప్రోగ్రామర్లు అందుబాటులో ఉన్న రిపోజిటరీలతో నేర్చుకోవడానికి మరియు ప్రాక్టీస్ చేయడానికి ప్రత్యేక సమయం ఇస్తే ఆరు నెలల కన్నా తక్కువ ప్రయత్నంలో ఘన AI ని అమలు చేయవచ్చు. మెలనోమా గుర్తింపుపై 87 శాతం ఖచ్చితత్వంతో సిఎన్ఎన్ (కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్) ను అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక అద్భుతమైన ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ రిపోజిటరీ స్కిన్ క్యాన్సర్ డిటెక్షన్ ప్రాజెక్ట్. ఈవెంట్ గుర్తింపు కోసం సెన్సార్లను కలపడం అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక అద్భుతమైన లైబ్రరీ గుయిలౌమ్ చెవాలియర్ రూపొందించిన LSTM లు ఫర్ హ్యూమన్ యాక్టివిటీ రికగ్నిషన్ ప్రాజెక్ట్. అలాగే, ఈ ప్రాజెక్ట్ సెన్సార్ ఇన్పుట్ కలయిక మరియు వివిధ కార్యకలాపాల యొక్క నిర్ణయం. హాస్పిటల్ నేపధ్యంలో, ఇదే పద్దతి వైద్య పరిస్థితుల శ్రేణికి పనిచేస్తుంది. (ఆరోగ్యంలో ఇటీవలి AI పురోగతుల యొక్క మరిన్ని ఉదాహరణల కోసం, ఆరోగ్య సంరక్షణలో 5 అత్యంత అద్భుతమైన AI పురోగతులను చూడండి.)
భవిష్యత్తు
హాస్పిటల్ మరియు హెల్త్ కేర్ సెట్టింగులలో AI యొక్క అప్లికేషన్ ఇప్పుడు జరుగుతోంది. రోగి పర్యవేక్షణ పరికరాలు, ధరించగలిగే సెన్సార్లు మరియు ఆరోగ్య రికార్డుల ఏకీకరణ ద్వారా క్లిష్టమైన సంఘటనలను గుర్తించడం ద్వారా ఆరోగ్య డెలివరీ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం ఇప్పటికే అమలులో ఉన్న పరిష్కారాలను తెలుసు. మా ఫ్యూచర్స్ యొక్క ఆరోగ్యం మరియు ఆర్థిక ప్రభావంపై AI యొక్క అనువర్తనం ఎంతవరకు లెక్కించలేనిది. ప్రవేశానికి అడ్డంకులు తక్కువ. ఈ వేవ్ కోసం మీ బోర్డులను పట్టుకోండి మరియు తెడ్డు. మీరు ప్రపంచవ్యాప్తంగా వైద్య ఖర్చుల భవిష్యత్తును ప్రభావితం చేయవచ్చు.