Potilastieto ja tekoäly

Jos olet lukenut aiemmat jutut niin olemme yhdessä perehtyneet lyhyessä määrin rakenteelliseen tietoon eri yhteensopivuusnäkökulmista.


Tekoälystä on povattu ja luvattu ratkaisua aina vain kasvavaan tiedonkäsittelyyn: Lääkärit käyttävät noin 33% potilastavaanotostaan tiedonkirjaamiseen.


Tekoälyä sairaanhoidon käyttötarkoituksessa on 3:n laista:

NLP, eli Natural Language Processing, tekoäly joka oppii tulkitsemaan lukemaansa rakenteetonta tietoa;

Image Recognitition, eli oppivia tekoälyjä jotka kykenevät erottamaan MRI kuvasta esimerkiksi kasvaimen, ja;

Machine Learning eli koneäly, joka voi tehdä ratkaisuja tai ennustuksia syötetyn datan perusteella.

Näistä ensimmäiset 2 ovat pääasiassa neuroniverkkoperusteisia.


Toistaiseksi käytännön hyötyä ei ole osoitettu ja epäonnistumisia on lukuisia.


Uskomme että Onesys Navigatorin avulla syntyvät uudet työtehtävät, kuten terveyskirjanpito, mahdollistavat alkeellisten uusien toimien automoinnin pidemmällä aikavälillä. Tekoälyn on mahdoton korvata sellaista työtä, jota ei ole vielä olemassa.


Toisaalta tekoälyn luomat havainnotkin pitää jonnekin tallentaa, ja ON olisi luonnollinen työkalu jolla niihin vedotaan tai linkitetään PTJ:n sisällä.

2 katselukertaa0 kommenttia

Viimeisimmät päivitykset

Katso kaikki

Hei.

Tähän blogiin on tarkoitus kirjoittaa määrävälein näkemyksiä tai selvityksiä asioista jotka liittyvät toimialoihimme.

LINKIT
YHTEYS
  • LinkedIn - White Circle
  • Twitter - White Circle

© 2020 Onesys Oy, all rights reserved, other trademarks are copyright of their respective holders.