ש:
מדוע למידה עמוקה, למידת מכונה ו- AI כל כך חשובים בתחום הרפואה?
ת:לתחומי למידת מכונות ובינה מלאכותית יש יישומים רבים ומרתקים לתחום הרפואי בכלל ולבריאות הטלוויזיה בפרט.
אחת הסינרגיות הגדולות והעיקריות ביותר הללו היא בסקירת מסמכים. יבמ חושפת כיצד תוכנית Watson Health מסוגלת לנתח מיליוני דפי מידע רפואי תוך שניות ולהסיק מסקנות בהן ניתן להשתמש לצורך אבחון, השוואה ועוד. כוחם העצום של מכונות לטפל בכמויות גדולות של נתונים משולב עם יכולת אנליטית וקבלת החלטות בטכנולוגיות למידת מכונות ובינה מלאכותית.
| הורדה חינם: למידת מכונה ולמה זה חשוב |
מעבר לטיפול רק במידע, למידה במכונה ובינה מלאכותית יכולים להביא גם יכולות חדשות לבדיקת המטופל. לדוגמה, ברדיולוגיה, אלגוריתמים למידת מכונה יכולים להסתכל בסריקות רדיולוגיה ומשאבים אחרים כדי למצוא עדויות לתוצאות ומציאויות שיכולות להנחות את מקבלי ההחלטות האנושיות.
כדוגמה מכוננת נוספת לכוח הלמידה והאבחנה של מכונות, משאבי המכון הלאומי לבריאות מתעדים ניתוח אוטומטי של הדמיית רשתית, שיכול לעזור באיתור סוגים מסוימים של אובדן ראייה הקשורים לסוכרת.
בנוסף לכל האמור לעיל, שהוא פונקציונאלי מאוד מהותי ופורץ דרך, יש גם מגוון דרכים בהן למידת מכונה ו- AI יכולות לסייע במציאות היומיומית של הרפואה. מתזמון ועד התייעצות ובדיקה, אבחון וכלה בחיוב, סוגים אלה של טכנולוגיות יוכלו להפוך את תהליכי הטלוויזיה לאוטומטיים.
בתחום הרפואה המוקדמת, הרעיון היה פשוט יחסית - במקום להיות נוכח פיזית כדי לבצע שיחות בית או להתייעץ או לבחון חולה מאזורים מרוחקים, הרופאים השתמשו בכנס וידאו וטכנולוגיות נלוות.
עם זאת, בעזרת למידת מכונה ו- AI, הרופאים יוכלו לשלב זאת עם כלים לתמיכה בהחלטות - טכנולוגיות האוטומציה יעשו חלק ניכר מהעבודה. רופאים יבדקו זאת ויכנסו למקום - במקום שיתמכו רק בכנס וידאו, רופאים יתמכו גם על ידי טכנולוגיות עזר מרכזיות שחושבות ולומדות בעצמן. זה ישנה באופן דרמטי את תחום הטלרפואה בקרוב למדי לתמיד.
