Ιατρικά Νέα

“Βουτιά” στο μέλλον της ψηφιακής παθολογίας

Η υιοθέτηση της τεχνολογίας ψηφιακής παθολογίας αναμένεται να αυξηθεί κατά την επόμενη δεκαετία και οι κύριοι υιοθετούντες την τεχνολογία αυτή θα είναι οργανώσεις υγειονομικής περίθαλψης, όπως νοσοκομεία και διαγνωστικά εργαστήρια, σύμφωνα με νέα έκθεση.

Εκτός από τις ψηφιακές τεχνολογίες γενικά, ο τομέας της υγειονομικής περίθαλψης θα ενισχύσει τις ψηφιακές εικόνες με τεχνητή νοημοσύνη για να βοηθήσει τους παθολόγους να ανιχνεύσουν τα σημεία κλειδιά νωρίτερα ή να βοηθήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Άλλα πλεονεκτήματα που θα προκύψουν από αυτή την τεχνολογία εστιάζονται στη μείωση του χρόνου ανακύκλωσης, στην ιεράρχηση κρίσιμων περιπτώσεων και στη βελτίωση των συνολικών αποτελεσμάτων των ασθενών. Για το σκοπό αυτό, θα υπάρξει καινοτομία και ανάπτυξη εργαλείων για πρωτογενή και δευτερογενή ανάλυση.

Αυτά είναι βασικά στοιχεία από μια νέα έκθεση που εκδόθηκε από την Frost & Sullivan . Ο τύπος των τεχνολογιών αυτού του χώρου είναι η ψηφιακή σάρωση ολόκληρων διαφανειών, οι λύσεις ψηφιακής απεικόνισης και η προσφορά ενός χώρου αποθήκευσης ψηφιακών δεδομένων, το οποίο μπορεί να αποτελέσει αντικείμενο μεγάλης ανάλυσης δεδομένων.

Πολλές από αυτές τις τεχνολογίες θα επιτρέψουν στους ερευνητές να έχουν πρόσβαση σε βάσεις δεδομένων και να συνεργάζονται νοσοκομεία, από την άποψη της ανταλλαγής εικόνων. Είναι επίσης δυνατό να στείλετε μια εικόνα σε όλο τον κόσμο, ώστε να μπορεί να δοθεί μια δεύτερη γνώμη από έναν ειδικό σύμβουλο.

Η έκθεση παρουσιάζει το πώς μετατοπίστηκε το ρυθμιστικό τοπίο και υπάρχει αποδεδειγμένη μέθοδος πιστοποίησης για να αποδειχθεί ότι τα ψηφιακά συστήματα είναι πολύ αποτελεσματικά, με αποτέλεσμα τα εμπόδια στην απορρόφηση και την εφαρμογή της τεχνολογίας να είναι χαμηλότερα.

Για παράδειγμα, το σύστημα ψηφιακής παθολογίας και η πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης, το OsteoDetect έχει λάβει έγκριση από την αμερικανική Υπηρεσία Τροφίμων και Φαρμάκων (FDA). Η τεχνολογία χρησιμοποιείται για την ανίχνευση καταγμάτων περιφερικής ακτίνας.

Σχολιάζοντας την έκθεση , ο Deepak Jayakumar, Ανώτερος Αναλυτής Ερευνών, TechVision, δηλώνει: “Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να αναλύσει μεγάλα δεδομένα και να βρει μοτίβα και ιδέες που θα μπορούσαν να ενισχύσουν τα αποτελέσματα των ασθενών στον τομέα της παθολογίας. Μπορεί να χρησιμεύσει ως συμπληρωματικό εργαλείο ή εργαλείο επικύρωσης στην ανάλυση εικόνων για τους παθολόγους και να βοηθήσει στην επεξεργασία περισσότερων διαφανειών σε μικρότερη διάρκεια ».

Συνεχίζει να αξιολογεί τον τρόπο με τον οποίο αυτές οι τεχνολογίες θα προσελκύσουν ισχυρότερα νοσοκομεία και διαγνωστικά εργαστήρια. Ένας οδηγός για αυτό θα επιδιώξει τη βελτιστοποίηση του κόστους για τους τελικούς χρήστες. Αυτό μπορεί να πραγματοποιηθεί μέσω μοντέλων πληρωμής ανά χρήση ή λογισμικού-ως-υπηρεσίας (SaaS). Μια παρενέργεια αυτού του γεγονότος θα είναι η διακοπή των παραδοσιακών μοντέλων στο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης.

Πηγή

Σχετικά άρθρα

Back to top button
Close