Fikirden Uygulamaya: Sağlık Hizmetleri Yapay Zeka Konusunda Gerçekleşiyor

Sağlık sektörü liderleri yapay zeka hakkında konuşmayı bırakamıyor ve pilot programlar meyve vermeye başladıkça bu konuşmalar devam edecek.

AI kullanım örnekleri, ViVE ve HIMSS dahil olmak üzere geçen yılki sektör etkinlikleri boyunca vurgulandı. HLTH Başkanı Rich Scarfo'nun dediği gibi: "Geçtiğimiz yıl AI bir moda sözcüğüydü. Bu yıl hala bir moda sözcüğü, ancak çok gerçek."

Yapay zeka destekli çözümlere olan ilgi, kuruluşların veriye yönelik yaklaşımlarını sürekli olarak yeniden değerlendirmeleri anlamına da geliyor. Sağlık kuruluşlarının çok fazla verisi var, ancak bu verileri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek hâlâ büyük bir zorluk. Bu yapay zeka çözümlerinin kuruluşlar için değerli bir yatırım haline gelebilmesi için, veri stratejilerinin yapay zeka planlarıyla birlikte çalışmasını sağlamaları gerekecek.

Yeni CDW Yapay Zeka Araştırma Raporunu okumak için aşağıdaki pankarta tıklayın .

2024 CHIME raporu, sağlık kuruluşlarının yalnızca yaklaşık yarısının net bir AI stratejisine ve liderlik desteğine sahip olduğunu buldu. CDW Sağlık Stratejistleri Lee Pierce ve Ben Sokolow , yakın zamanda veri ve AI üzerine hazırladıkları bir beyaz bültende "En iyi sonuçları elde etmek için güçlü veri yönetimine, veri kalitesine, gizlilik ve güvenlik önlemlerine ve uygun personel eğitimine ihtiyaçları var" diye yazdı.

Yapay zekayı ve sağlık sektöründeki kullanım örneklerini ele alan bu özel sayımızda , farklı sektörlerdeki sağlık liderlerinin hikayelerini paylaşıyor ve diğer kuruluşların onlardan neler öğrenebileceğini vurguluyoruz.

Yapay Zekayı Moda Sözcükten Kullanım Durumuna Getirmek

Yapay zeka kullanım durumlarını okumadan önce, geri alma-artırılmış üretim ve AIOps gibi ilgili konulara göz atın.

Daha sonra, yaşlı bakımı alanındaki AI'ya bakacağız. Cypress Living gibi kuruluşlar , idari görevleri üretken AI'ya atayarak veya sakinler arasındaki düşmeleri tespit etmek için kullanarak bakım ekiplerini destekliyor.

Başka bir hikayede , yapay zeka ve makine öğreniminin radyolojide kullanımı inceleniyor ; özellikle de bu çözümlerin neden önemli tıbbi görüntüleme ve teşhisleri ayrıştırmak için gerekli olduğu ele alınıyor.

Yapay zekanın daha da gelişmesi için alan var ve sağlık kuruluşları bakım yaklaşımlarını dönüştürecek çözümler benimsemeye devam edecek.

RYAN PETERSEN

Ryan'ı @RyanPete'i takip edin