Nitelikli işçi eksikliği, sağlık hizmetlerinde fazla çalışma ve eksik ödeme: AI for sağlık profesyoneli teknik incelemesine göre, AI uygulamaları vasıflı sağlık çalışanı eksikliğini giderebilir. Ancak bu, günlük hastane ve ayakta tedavi çalışmalarında organizasyonel ve teknik değişiklikleri gerektirmektedir. Bu, “Platform Learning Systems” (PLS) uzman ağı tarafından yürütülen yaklaşık 50 sağlık uzmanıyla yapılan niteliksel bir anketin sonucudur.
Charité Berlin’de kıdemli doktor ve PLS çalışma grubu “Sağlık, Tıp Teknolojisi, Bakım”.
Hastalar için daha fazla zaman diliyorum
Görüşülen profesyoneller, yapay zeka desteği sayesinde, idari süreçleri ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirerek zaman alıcı rutin görevlerden kurtulurlarsa hastalarla daha fazla zaman geçirebileceklerini umuyorlar. Radyolojide AI uygulamaları, rehabilitasyonda akıllı yürüyüşçüler veya böbrek nakillerinin olası reddinin tahmin edilmesi için başka uygulama alanları da vardır.
Bununla birlikte, beyaz kitap, böbrek nakli söz konusu olduğunda, klinik veri setlerinin genellikle eksik ve heterojen olduğunu söylüyor. Bu nedenle, AI modellerinin geliştirilmesi için yalnızca sınırlı bir ölçüde uygundurlar. Tahmin olasılığı mutlaka daha iyi değildir – sonuç olarak, becerileri geliştirmek ve sorumluluk konularını açıklığa kavuşturmak önemlidir.
AI ayrıca tıbbi teşhislerin iyileştirilmesine, tedavi yöntemlerinin kişiselleştirilmesine ve hemşirelik bakımının iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Bakım vermede AI uygulamalarının en yaygın kullanım alanlarından biri, örneğin durumdaki değişiklikleri belirlemek için hareket verilerini ve hayati belirtileri analiz ederek aktivite ve sağlık izlemedir. KIADEKU gibi yapay zeka uygulamaları, cilt iltihabı ve bası yaraları için görüntüleri otomatik olarak analiz edebilir ve sağlık uzmanlarının yara tiplerini değerlendirmesine yardımcı olabilir. Ancak, AI becerileri şimdiye kadar eğitim ve öğretimde neredeyse hiçbir rol oynamadı. Ek olarak, bu, etkilenenler için utanç verici olabilecek alanlarda fotoğraf çekilmesini gerektirir.
Başka bir örnek, tedavi seçeneklerini simüle etmeye ve başarı şansını değerlendirmeye yardımcı olmayı amaçlayan hemato-onkolojide tedavi kararı vermeye yönelik AI yardımıdır. Zorluklardan biri, verileri yapılandırılmış ve doğru bir şekilde toplamaktır. Bu hala çok fazla manuel çalışma gerektiriyor. Ayrıca, sağlık uzmanları ve etkilenenler arasında AI sisteminin kalitesine, güvenliğine ve derecelendirmelerine güvenin oluşturulması gerekir.
altyapı eksikliği
Bu nedenle yapay zeka, tedarik ve iş süreçlerinin planlanmasına yardımcı olmaya ve bilgi akışlarını iyileştirmeye de yardımcı olmalıdır. Bununla birlikte, araştırmalar öncelikle algoritmaların teknik işlevselliğine odaklanırken, hemşirelik bilgisi ve eylemi pek operasyonel hale getirilmez. Sağlık uzmanları, yapay zeka becerilerinin eksikliğini, hastane ve ayakta tedavi alanında dijital altyapı eksikliğini ve yüksek kaliteli verilere erişimin zorluğunu yapay zeka kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar olarak görüyor. Sonuç olarak, veri koruma konularını ve AI sistemlerinin kritik yönetimini de ele alan kullanıcı dostu sistemlere ve personel için yeterli nitelik fırsatlarına ihtiyaç vardır. Veri bakımı, çalışanlar için herhangi bir ek iş yükü oluşturmamalıdır. AI kullanımı yoluyla serbest bırakılan zaman ve insan kaynakları, hastaların ve uzmanların yararına kullanılmalıdır.
(mak)
Haberin Sonu
Charité Berlin’de kıdemli doktor ve PLS çalışma grubu “Sağlık, Tıp Teknolojisi, Bakım”.
Hastalar için daha fazla zaman diliyorum
Görüşülen profesyoneller, yapay zeka desteği sayesinde, idari süreçleri ve dokümantasyon görevlerini otomatikleştirerek zaman alıcı rutin görevlerden kurtulurlarsa hastalarla daha fazla zaman geçirebileceklerini umuyorlar. Radyolojide AI uygulamaları, rehabilitasyonda akıllı yürüyüşçüler veya böbrek nakillerinin olası reddinin tahmin edilmesi için başka uygulama alanları da vardır.
Bununla birlikte, beyaz kitap, böbrek nakli söz konusu olduğunda, klinik veri setlerinin genellikle eksik ve heterojen olduğunu söylüyor. Bu nedenle, AI modellerinin geliştirilmesi için yalnızca sınırlı bir ölçüde uygundurlar. Tahmin olasılığı mutlaka daha iyi değildir – sonuç olarak, becerileri geliştirmek ve sorumluluk konularını açıklığa kavuşturmak önemlidir.
AI ayrıca tıbbi teşhislerin iyileştirilmesine, tedavi yöntemlerinin kişiselleştirilmesine ve hemşirelik bakımının iyileştirilmesine yardımcı olabilir. Bakım vermede AI uygulamalarının en yaygın kullanım alanlarından biri, örneğin durumdaki değişiklikleri belirlemek için hareket verilerini ve hayati belirtileri analiz ederek aktivite ve sağlık izlemedir. KIADEKU gibi yapay zeka uygulamaları, cilt iltihabı ve bası yaraları için görüntüleri otomatik olarak analiz edebilir ve sağlık uzmanlarının yara tiplerini değerlendirmesine yardımcı olabilir. Ancak, AI becerileri şimdiye kadar eğitim ve öğretimde neredeyse hiçbir rol oynamadı. Ek olarak, bu, etkilenenler için utanç verici olabilecek alanlarda fotoğraf çekilmesini gerektirir.
Başka bir örnek, tedavi seçeneklerini simüle etmeye ve başarı şansını değerlendirmeye yardımcı olmayı amaçlayan hemato-onkolojide tedavi kararı vermeye yönelik AI yardımıdır. Zorluklardan biri, verileri yapılandırılmış ve doğru bir şekilde toplamaktır. Bu hala çok fazla manuel çalışma gerektiriyor. Ayrıca, sağlık uzmanları ve etkilenenler arasında AI sisteminin kalitesine, güvenliğine ve derecelendirmelerine güvenin oluşturulması gerekir.
altyapı eksikliği
Bu nedenle yapay zeka, tedarik ve iş süreçlerinin planlanmasına yardımcı olmaya ve bilgi akışlarını iyileştirmeye de yardımcı olmalıdır. Bununla birlikte, araştırmalar öncelikle algoritmaların teknik işlevselliğine odaklanırken, hemşirelik bilgisi ve eylemi pek operasyonel hale getirilmez. Sağlık uzmanları, yapay zeka becerilerinin eksikliğini, hastane ve ayakta tedavi alanında dijital altyapı eksikliğini ve yüksek kaliteli verilere erişimin zorluğunu yapay zeka kullanırken karşılaşılan en büyük zorluklar olarak görüyor. Sonuç olarak, veri koruma konularını ve AI sistemlerinin kritik yönetimini de ele alan kullanıcı dostu sistemlere ve personel için yeterli nitelik fırsatlarına ihtiyaç vardır. Veri bakımı, çalışanlar için herhangi bir ek iş yükü oluşturmamalıdır. AI kullanımı yoluyla serbest bırakılan zaman ve insan kaynakları, hastaların ve uzmanların yararına kullanılmalıdır.
(mak)
Haberin Sonu