كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد قطاع الصحة العامة على التعامل مع الأزمات المستقبلية

انضم إلينا في 9 تشرين الثاني (نوفمبر) لتتعلم كيفية الابتكار واكتساب الكفاءات بنجاح من خلال تحسين وتوسيع نطاق المطورين المواطنين في مؤتمر Low-Code / No-Code Summit. سجل هنا.

من COVID-19 إلى جدري القرود إلى مخاوف شلل الأطفال المتقطعة ، ازداد القلق بشأن أزمات الصحة العامة بشكل كبير في السنوات الأخيرة.

سمح العيش في عالم متصل عالميًا في خضم تغير المناخ وتزايد عدد السكان بظهور فيروسات أكثر تواترًا وشجع على انتشارها. قدرت دراسة بحثية العام الماضي أن احتمالية تفشي الأمراض الجديدة ستتضاعف ثلاث مرات خلال العقود القليلة القادمة. لحسن الحظ ، كانت هناك تطورات تكنولوجية كبيرة يمكن أن تساعد في تقليل تأثير هذه القضايا الصحية العالمية.

مع تضاعف الأزمات الصحية ، تزداد قوة وممارسة الذكاء الاصطناعي (AI) في خدمة الصحة العامة. وقد لعبت العديد من العوامل في هذا الأمر ، بما في ذلك التطورات السريعة في البرامج وزيادة الاتصال والاتصالات المتنقلة والحوسبة السحابية ، كما تم تحفيزها بسرعة أكبر بسبب الاحتياجات العاجلة التي نجمت عن تفشي فيروس كورونا.

لذلك ، نجحت مراكز السيطرة على الأمراض والوقاية منها (CDC) في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) لتسريع إدارة البيانات وتحليل المجموعات السكانية والمجموعات السكانية المختلفة ، مما يسمح لها بالتنبؤ وتتبع المتغيرات المختلفة لـ COVID ، معدلات توزيع اللقاح وأكثر من ذلك بكثير.

حدث

رأس منخفض / لا يوجد كود

تعرف على كيفية إنشاء البرامج ذات التعليمات البرمجية المنخفضة وقياسها وإدارتها بطريقة سهلة تحقق النجاح للجميع في التاسع من تشرين الثاني (نوفمبر). اشترك للحصول على بطاقتك المجانية اليوم. سجل هنا الاستفادة من ثروة البيانات

لا تنتهي إمكانيات هذه التقنيات في قطاع الصحة العامة بهذه الاستخدامات أو بـ COVID. يمكن الاستفادة منها من قبل مسؤولي الصحة العامة لإبلاغ صحة المجتمع وقرارات السياسة العامة بشكل فعال ولرعاية الصحة الفردية.

يتم بالفعل تطبيق الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع عبر الرعاية الصحية: من اعتماد النظام الأساسي لعلوم البيانات الصحيح ، إلى تجاوز التحليلات الوصفية ، إلى التحليلات التنبؤية للحصول على معلومات أكثر فاعلية. كما يتضح أيضًا في التطبيقات التي تتراوح من توقع النتائج السريرية لمرضى COVID إلى اكتشاف عقاقير جديدة لمكافحة المرض.

يتمثل أحد أكبر التحديات في تسخير الكم الهائل من المعلومات المتاحة الآن من العديد من المصادر لاستخلاص رؤى مفيدة. تسمح منصات إدارة البيانات الجديدة لوكالات الصحة العامة بتجميع وإدارة وتحليل البيانات بتنسيقات متباينة. يتضمن ذلك البيانات غير المنظمة مثل بيانات المستشعر والملاحظات من الأخصائيين الاجتماعيين ومنشورات الوسائط الاجتماعية ، ومعظمها لا يمكن استخدامه بسهولة بواسطة الأنظمة الأساسية السابقة.

يمكن بعد ذلك تقسيم البيانات المجمعة وتقييمها لتقديم رؤية أوضح للصحة العامة للسكان. يمكن للتحليلات التنبؤية المستندة إلى هذه البيانات تحديد الاتجاهات الناشئة وعوامل خطر الإصابة بالأمراض واقتراح تخصيص موارد رعاية صحية محدودة.

يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن ظهور وانتشار أمراض جديدة.

على سبيل المثال ، رصدت الشركة الكندية Blue Dot COVID حتى قبل منظمة الصحة العالمية. كان هدفهم "نشر المعرفة بشكل أسرع من انتشار الأمراض". قامت الشركة ببناء تطبيق باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) التي تعمل بنظام ML و AI لمراقبة عدد لا يحصى من مصادر المعلومات عبر الإنترنت لتتبع وتحديد موقع وتصور انتشار الأمراض المعدية.

ثم ذهبوا إلى أبعد من ذلك للتنبؤ بانتشار المرض إلى أجزاء مختلفة من العالم ثم تحديد الإمكانيات ...