Hogyan A.I. megváltoztatja a karrierjét az orvostudományban

A mesterséges intelligencia (AI) számos gazdaságágat átalakított, és különösen jelentős hatással van az egészségügyi ellátás nyújtására.Mi az a mesterséges intelligencia, és hogyan befolyásolja a karrierjét az orvostudományban? A Google Szótár a mesterséges intelligenciát "A számítógépes rendszerek elmélete és fejlesztése, amely képes olyan feladatokat ellátni, amelyek általában emberi intelligenciát igényelnek, mint például a vizuális érzékelés, a beszédfelismerés, a döntéshozatal és a nyelvek közötti fordítás".

Hogyan változtatja meg a mesterséges intelligenciát az egészségügyi ellátás

A mesterséges intelligencia jelentős hatással lesz arra, hogy az orvosi szakemberek hogyan dolgoznak és hogyan végeznek munkájukat. Számos karrierlehetőséget is biztosít az informatikai (IT) szakemberek számára, akik a mesterséges intelligencia termékeket az orvosi ipar számára létrehozzák és módosítják.

Az egészségügyi szakemberek karrierjére gyakorolt ​​hatás nagyon jelentős lesz. A diagnosztikához, a képalkotáshoz, a kezelés meghatározásához és a műtéti eljárásokhoz mind a használatban, mind a fejlesztésben léteznek AI programok és eszközök.

A szakértők azonban nem várnak mesterséges intelligenciát az emberek helyettesítésére. Ehelyett az AI segít az egészségügyi szakembereknek, hogy kevesebb idő alatt és hatékonyabban végezhessék szerepüket.

Orvosi diagnosztika

Az egészségügyi ellátás szempontja, amelyben a mesterséges intelligencia a legjelentősebb hatással jár, a diagnosztikai folyamatban van. Különösen az AI segíti a bonyolult esetek és a ritka betegségek diagnosztizálását, ahol még a legjobban képzett szakembereket is ki lehet küzdeni a betegek több tünetének, laboratóriumi eredményeinek, orvosi előzményeinek, diagnosztikai képeinek és a beteg jellemzőinek feldolgozásával. Az AI diagnosztikai termékek kimeneti betegség-forgatókönyvként generálódnak, ami az adatbevitelek rendszerbe történő kombinációjából ered.

Például a hasnyálmirigy-rákos betegek mindössze 9% -a él a diagnózis felállítása után öt évvel, és a betegség nehezen diagnosztizálható ahhoz, hogy a sebészeti kezelés sikeres legyen. Az Egészségügyi Információs Hírek szerint Johns Hopkins kutatói megtudták, hogy mesterséges intelligencia felderítési módszerekkel a hasnyálmirigy rákos esetek közel egyharmada 4-12 hónapnál korábban megtalálható, mint a hagyományos diagnosztika. Hasonlóképpen az AI technológia a különböző kezelési lehetőségek és a betegek túlélési arányának megváltoztatására irányul számos betegség esetében.

Az egészségügyi szakemberek részesülnek az intenzív képzésből az AI-rendszerek használatában, hogy segítsék a diagnózist. Azok a szakemberek, akik nyitottak a technológia használatára, de akiknek szkepticizmusuk van a korlátaival kapcsolatban, a legjobb helyzetben vannak ahhoz, hogy értéket adjanak hozzá. Az orvosoknak óvatosnak kell lenniük arra, hogy az esetre vonatkozó összes adatot belefoglalják a legpontosabb eredmények elérése érdekében.

Orvosi kutatás

Egy másik terület, amely klinikai hatással jár, az orvosi esetekre vonatkozó kutatási információk feldolgozása. Az orvosi technológia gyors fejlődésével az új kutatási adatok egyre gyorsabban fejlődtek. A Health Equity jelentése szerint az orvosi szakirodalomban lévő információk mennyisége háromévente megduplázódik. Becslések szerint, ha az orvosok teljesen naprakészek maradnak, akkor munkanaponként 29 órát kell olvasniuk!

Bár ez nyilvánvalóan nem lehetséges, az AI-alkalmazások lehetővé teszik az orvosi szolgáltatók számára, hogy gyorsan megtalálják a legmegfelelőbb kutatást és a jelenlegi orvosi kísérleteket. Ezért az orvosok, akik mesterséges intelligencia rendszereket használnak szakmai ismereteik aktualizálására, előnyt élveznek.

Orvosi képalkotás

A GE Healthcare szerint „az összes egészségügyi adat 90% -a orvosi képalkotásból származik. Rengeteg információ, és több mint 97% -a nem halmozódik fel, vagy kihasználatlan. ”A mesterséges intelligencia kritikus tényező lesz ezen adatállományok kezelésében és elemzésében.

Az AI rendszerek hatékonyan felismerhetik a vizuális képek finomságait, amelyek különböző betegség-forgatókönyveket sugallhatnak. Bernard Marr a Forbes-ban arról számol be, hogy „A képelemzés jelenleg nagyon időigényes az emberi szolgáltatók számára, de egy MIT által vezetett kutatócsoport kifejlesztett egy gépi tanulási algoritmust, amely akár 1000-szer gyorsabban is elemezheti a 3D-s vizsgálatokat, mint a ma lehetséges. a közel valós idejű értékelés kritikus bemenetet adhat a működő sebészeknek."

Az AI hatással lesz a radiológusokra és az orvosokra is, akik diagnosztizálják a betegségeket. Az Iflexion az AI képalkotó rendszereket használó radiológusoknak és más orvosoknak az alábbi előnyöket nyújtja: „Az AI-vezérelt képelemző szoftver változásokat fog eredményezni a radiológusok és más klinikusok egyaránt. A radiológusok kevesebb időt tölthetnek a képek szűrésében és a diagnózisra és a döntéshozatalra összpontosítanak. Ugyanez a technológia biztosítja a nem radiológus orvosoknak az orvosi képeket, hogy kevésbé támaszkodjanak a kórházi radiológiai osztályokra. ”

A radiológusok és más orvosok, akik a legutóbbi AI képalkotó rendszereket alkalmazó szakembereket kiszállítják és kiválasztják a munkáltatókat, nagy a kereslet.

Sebészet

A mesterséges intelligencia jelenleg számos robotrendszer alapját képezi, amelyek segítik a sebészeket a műveletek végrehajtásakor. Például a Mayo Clinic sebészek széles körű robotműtéteket végeznek, többek között:

• Robot hasi műtét, vastagbél és rektális műtét
• Robotkar rendszer részleges térdcsere műtéthez
• Robotikus szív- és érrendszeri sebészet
• Robotgyógyászati ​​sebészet
• Robot fej és nyak műtét
• Robot gerincsebészet
• Robotikus urológiai sebészet

Az orvostanhallgatóknak a robotsebészeti központok rezidenciáit célozniuk kell, hogy fejlesszék és fejlesszék képességeiket. Azok a megalapozott sebészek, akik teljesítik a robotműtéteket, a legjobb helyzetben vannak ahhoz, hogy kihasználják ezt a tendenciát.

Virtuális gyógyászat gyakorlása

Egyes orvosi gyakorlatok lehetőséget nyújtanak a betegek számára, hogy egy weboldalon vagy egy tableten vagy okostelefonon egy mobilalkalmazással találkozzanak orvosral. Például az UnitedHealthcare egy bizonyos típusú betegségek virtuális orvoslátogatásait foglalja magában. A betegek regisztrálnak online vagy letölthetnek egy alkalmazást, hogy részt vegyenek, és a találkozó videokonferencia útján történik.

Az eVisit beszámol arról, hogy az Egyesült Államok kórházainak több mint fele telemedicinát használ, és megjegyzi, hogy ez az áttérés a személytől a virtuális gondozáshoz új technológiák, munkafolyamatok és betegkezelő rendszerek hozzáadásához szükséges az egészségügyi gyakorlatokhoz. Lehetővé teszi továbbá az orvosok és más szolgáltatók számára, hogy rugalmasan dolgozzanak távolról. Például az orvosok, pszichológusok és pszichiáterek teljes munkaidős, szezonális és részmunkaidős rugalmas pozíciókat kínálnak.

Munkahelyek és fizetések a technológiai készítők számára

Az orvosi foglalkozások következetesen szerepelnek a legjobban fizetett munkahelyek listájában. Továbbá a TechRepublic arról számol be, hogy a mesterséges intelligencia képességekkel rendelkező jelöltek iránti kereslet 2015 és 2018 között megduplázódott.

A mesterséges intelligencia-fejlesztők, akik megértik a tudományos és orvosi elveket, és akik tapasztalatokat szereznek a speciális egészségügyi AI-alkalmazásokban, a legjobban képesek ebben a szektorban.

Mesterséges intelligencia munkák, amelyek jól fizetnek

Az Indeed.com arról számol be, hogy a mesterséges intelligencia munkák átlagos fizetése 63,792 dollárról évente egy szoftvermérnök-gyakornok esetében 144,184 dollárra egy gépi tanulási mérnök esetében. Néhány jól fizetett mesterséges intelligencia szakember fizetésének és munkakörének áttekintése:

• Gépi tanulási mérnökök: $ 144,184
• Vezető szoftvermérnök: 122.189 dollár
• Adat tudós: $ 127,959
• Szoftvermérnök: $ 107,890
• Tudós: $ 93,767
• Kutatómérnök: $ 82,547
• Kutató: $ 75,020
• Szoftver-mérnök gyakornok: $ 63,792

Jegyzet: Az Indeed.com fizetési adatai 110 756 adatpontból származnak, amelyeket az elmúlt 36 hónapban közvetlenül az alkalmazottaktól, felhasználóktól és a korábbi és az aktuális munkáktól gyűjtöttek.