ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ

 

ΤΕΧΝΗΤΗ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗ ΣΤΗΝ ΥΓΕΙΑ

Η ενσωμάτωση της Μηχανικής μάθησης (Ml) στην αποκατάσταση έχει ανοίξει νέους δρόμους για τη δημιουργία προσαρμοστικών και εξατομικευμένων προγραμμάτων αποκατάστασης. Αυτά τα προγράμματα αξιοποιούν τη δύναμη της ML για την ανάλυση δεδομένων ασθενών την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων και την προσαρμογή των στρατηγικών αποκατάστασης στις οικονομικές ανάγκες. Έχει ακριβή αποτελέσματα και πιο αποτελεσματικές θεραπείες .

1. Εξατομίκευση μέσω μηχανικής μάθησης

Εξατομικευμένα . Σχέδια θεραπείας . Οι αλγόριθμοι ML μπορούν να αναλύσουν μια τεράστια γκάμα δεδομένων για συγκεκριμένους ασθενείς συμπεριλαμβανομένου του ιατρικού ιστορικού της τρέχουσας κατάστασης υγείας και της ανταπόκρισης σε προηγούμενες θεραπείες για να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια αποκατάστασης.

2.Δύναμη προσαρμογή των θεραπειών. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να μαθαίνουν συνεχώς από τα συνεχιζόμενα δεδομένα ασθενών επιτρέποντας δυναμικές προσαρμογές στη θεραπεία με βάση την πρόοδο και την ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο.

Προγνωστικά Αναλύσεις στην Αποκατάσταση

1. Πρόβλεψη των αποτελεσμάτων θεραπείας

Τα μοντέλα ML μπορούν να προβλέψουν τα αποτελέσματα διαφορετικών στρατηγικων αποκατάστασης βοηθώντας τους κλινικούς γιατρούς να επιλέξουν την πιο αποτελεσματική προσέγγιση για κάθε ασθενή

2. Πρώιμη αναγνώριση των κινδύνων

Η προγνωστική ανάλυση μπορεί να εντοπίσει ασθενείς που διατρέχουν κινδύνους αργής ανάκαμψης η επιπλοκών, επιτρέποντας την έγκαιρη παρέμβαση και προσαρμοσμένες στρατηγικές αποκατάστασης.

Βελτίωση της αποκατάστασης με τεχνολογίες που βασίζονται σε ML

1. Wearable techonoogy . Οι φορητές συσκευές εξοπλισμένες με αισθητήρες και αλγορίθμους ML μπορούν να παρακολουθούν την πρόοδο του ασθενους παρέχοντας πληροφορίες για την αποτελεσματικότητα των ασκήσεων αποκατάστασης και την ανάγκη προσαρμογών.

2. Εικονική πραγματικότητα και Gammification. Η H ML μπορεί να βελτιώσει την εικονική πραγματικότητα (VR) και τα παιχνίδια αποκατάστασης προσαρμόζοντας τα στις ικανότητες και την πρόοδο του ασθενούς καθιστώντας τη θεραπεία πιο ελκυστική και αποτελεσματική.

Μηχανική μάθηση και φυσιοθεραπεία

1. Ανάλυση και διόρθωση κίνησης . Οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλύσουν μοτίβα κίνησης που καταγράφονται μέσω αισθητήρων η βίντεο παρέχοντας ανατροφοδότηση για τη διόρθωση της στάσης η της κίνησης κατά τη διάρκεια της φυσιοθεραπείας.

2.Ανάλυση βάδισης και εκπαίδευση. Στην αποκατάσταση βάδισης τα μοντέλα Ml μπορούν να αξιολογήσουν το μοτίβο βάδισης ενός ασθενούς και να προτείνουν εξατομικευμένες ασκήσεις για τη βελτίωση της κινητικότητας και της ισορροπίας.

Εφαρμογές Γνωσιακής αποκατάστασης

Αξιολόγηση γνωστικών λειτουργιών. Τα εργαλεία ML μπορούν να αναλύσουν την απόδοση γνωστικών εργασιών βοηθώντας την αξιολογηση και αποκατάσταση των γνωστικών λειτουργιών που επηρεάζονται από καταστάσεις όπως το εγκεφαλικό επεισόδιο η ο εγκεφαλικός τραυματισμός.

2. Προσαρμοστικές γνωστικές ασκήσεις. Ασκήσεις . Η μηχανική μάθηση μπορεί να προσαρμόσει τις ασκήσεις γνωστικής αποκατάστασης στο τρέχον επίπεδο λειτουργικότητας τους ασθενούς διασφαλίζοντας οτι είναι ταυτόχρονα απαιτητικές και εφικτές.

Προκλήσεις σε ηθικές εκτιμήσεις

1.Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων. Ο χειρισμός ευαίσθητων δεδομένων υγείας σε εφαρμογές ML απαιτεί αυστηρά μέτρα για τη διασφάλιση του απορρήτου και την ασφάλεια των δεδομένων των ασθενών

2. Προκατάληψη και δικαιοσύνη. Υπάρχει ανάγκη να διασφαλιστεί ότι τα μοντέλα ML στην αποκατάσταση είναι απαλλαγμένα από προκαταλήψεις και είναι δίκαια για τα στοιχεία των ασθενών.

3. Διεπιστημονική συνεργασία. Η αποτελεσματική εφαρμογή της ML στην αποκατάσταση απαιτεί συνεργασία μεταξύ επαγγελματιών υγείας δεδομένων και ασθενών.

Η Μηχανική μάθηση ενισχύει τον τομέα της αποκατάστασης για τη αποτελεσματικότητα της φροντίδας των ασθενών.

Ως παράδειγμα

Μια κλινική φυσιοθεραπείας, που εφάρμοσε ένα σύστημα που εφήρμοσε τη μηχανική μάθηση να βοηθήσει τη θεραπεία ασθενών με μυοσκελετικες κακώσεις .

Εφαρμογές της ML \

1. Αξιολόγηση ασθενών και συλλογή δεδομένων Η κλινική χρησιμοποίησε φορητούς αισθητήρες και τεχνολογία καταγραφής κίνησης για τη συλλογή λεπτομερών δεδομένων σχετικά με τις κινήσεις των ασθενών.

2. Ανάλυση μηχανική μάθησης, Τα δεδομένα που συλλέχθηκαν χρησιμοποιήθηκαν για αλγορίθμους

3. Πρόγραμμα εξατομικευμένης θεραπείας με τη βάση Ml.

Αποτελέσματα

Βελτιωμένη ακρίβεια στη θεραπεία . Το σύστημα παρέχει λεπτομερείς πληροφορίες

2. Βελτιωμένη δέσμευση ασθενών. Οι ασθενείς μπορούν να ελέγξουν την πρόοδο τους

3 .Αποτελεσματική παρακολούθηση και προσαρμογή

4. Θετικά αποτελέσματα Ανάκτησης . Η κλινική ανέφερε βελτιωμένα ποσοστά αποκατάστασης

Η ιδέα του ΙoΤ χρονολογείται από τη δεκαετία του 1980 όταν οι πρώτες συσκευές με δυνατότητα σύνδεσης στο διαδίκτυο άρχισαν να εμφανίζονται

H αναπtυξη του ΙoΤ επιταχύνθηκε τα τελευταία χρόνια χάρη στις προόδους της τεχνολογίας στους μικοεπεξεργαστές τις ασύρματες επικοινωνίες καθώς και την ανάπτυξη του υπολογιστικού νέφους

σήμερα το ΙοP βρίσκεται σε ραγδαία ανάπτυξη με δισεκατομμύρια συσκευές να συνδεονται στο διαδίκτυο. Κάθε χρόνο το ΙοΤ θα έχει σημαντικό αντίκτυπο σε διάφορους τομείς όπως η βιομηχανία η υγεία οι μεταφορές η ενέργεια και οι πόλεις.