Kunstmatige intelligentie (AI) staat klaar om een revolutie teweeg te brengen in de gezondheidszorg, door het potentieel te bieden om de ingewikkelde geheimen van het menselijk lichaam te ontsluiten en ongeëvenaarde inzichten te bieden in het diagnosticeren en behandelen van ziekten. Dr. Ronald M. Ramzi, een prominent figuur in het veld en auteur van “AI Doctor:
The Rise of Artificial Intelligence in Healthcare”, voorziet een toekomst waarin de diepgaande leermogelijkheden van AI de medische praktijk zullen transformeren.
De rol van AI bij het ontcijferen van de complexiteit van de menselijke gezondheid
Ramzi stelt AI-aangedreven modellen voor die diverse medische gegevens, waaronder genetische informatie, microbiomen en hersenactiviteit, uitgebreid kunnen analyseren om ziekten met ongekende nauwkeurigheid te voorspellen en te diagnosticeren.
Deze geavanceerde algoritmen zullen het vermogen hebben om meerdere datamodaliteiten, zoals afbeeldingen, tekst en laboratoriumresultaten, te integreren om holistische inzichten te verschaffen in de gezondheidsstatus van een patiënt.
Ramzi verwacht dat deep learning AI de komende jaren ons genoom en microbioom – het ecosysteem van bacteriën dat zich in onze darmen bevindt – in kaart kan brengen en hoe deze onze ontwikkeling en ons vermogen om ziekten te bestrijden beïnvloeden.
Modellen zullen een breed scala aan gegevens over een bepaalde patiënt in overweging kunnen nemen en, met dit holistische begrip van mensen, kunnen voorspellen met welke ziekten zij waarschijnlijk te maken zullen krijgen of waaraan zij momenteel lijden.
Uitdagingen bij de adoptie van AI overwinnen
Hoewel het potentieel van AI in de gezondheidszorg veelbelovend is, moeten er verschillende uitdagingen worden aangepakt voordat een grootschalige implementatie kan plaatsvinden.
Deze omvatten de schaarste aan adequate trainingsgegevens, bezorgdheid over de veiligheid en scepsis onder beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg en het publiek.
Ondanks deze hindernissen demonstreren de huidige toepassingen van AI op gebieden als radiologie en cardiologie het vermogen ervan om de medische besluitvorming en de patiëntenzorg te verbeteren.
Een van de belangrijkste obstakels voor de implementatie van dit soort modellen is een gebrek aan gelabelde, gestructureerde en geverifieerde medische gegevens die deze voorspellingen zullen ondersteunen, zei Ramzi, terwijl de gezondheidszorg al achterloopt op andere sectoren waar veiligheid minder een probleem is. in termen van het digitaliseren en collectiviseren van deze gegevens.
Het overbruggen van de kloof tussen de huidige en de toekomstige gezondheidszorg
Ramzi beweert dat de huidige toepassingen van AI in de gezondheidszorg als rudimentair zullen worden beschouwd in vergelijking met toekomstige ontwikkelingen. Hij trekt parallellen met historische mijlpalen in de geneeskunde, waarbij hij de nadruk legt op het potentieel van AI om de menselijke levensduur te verlengen en ons begrip van de ingewikkelde relaties binnen het lichaam te verdiepen.
Terugkijkend op de opmerkelijke vooruitgang die de afgelopen eeuw in de gezondheidszorg is geboekt, onderstreept Dr. Ramzi het belang van voortdurende innovatie bij het ontcijferen van de complexe interacties tussen genetische factoren en lichaamsfuncties.
Hoewel de levensverwachting aanzienlijk is gestegen, blijft er nog steeds een enorme grens aan medische kennis wachten om ontdekt te worden door de lens van kunstmatige intelligentie.
De weg voorwaarts om data-uitdagingen aan te pakken
Een belangrijke barrière voor het realiseren van het volledige potentieel van AI in de gezondheidszorg ligt in het gebrek aan gelabelde, gestructureerde en geverifieerde medische gegevens.
Ramzi benadrukt dat ongeveer 80% van de gezondheidszorggegevens ongestructureerd en gefragmenteerd is over verschillende formaten, wat uitdagingen met zich meebrengt voor het effectief trainen van AI-modellen. Het aanpakken van deze lacunes in de gegevens is van cruciaal belang om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AI-gestuurde gezondheidszorgoplossingen te garanderen.
“Deze nieuwe modellen zullen voorheen ongeziene problemen kunnen oplossen door simpelweg nieuwe taken te laten uitleggen … zonder dat ze opnieuw getraind hoeven te worden”, schrijft Ramzi in zijn boek, omdat hij in staat is “inputs te accepteren en outputs te produceren met behulp van variërende combinaties van datamodaliteiten ( Ze kunnen bijvoorbeeld afbeeldingen, tekst, laboratoriumresultaten of een combinatie daarvan maken.”
Bron: https://www.cryptopolitan.com/ais-path-to-unlocking-the-bodys-secrets/