دروس الذكاء الاصطناعي من الرعاية الصحية: التغلب على التعقيد واحتضان السحابة

مُقدم من Microsoft + NVIDIA

كانت صناعة الرعاية الصحية رائدة في بعض الأساليب الأكثر فعالية وابتكارًا لنقل الذكاء الاصطناعي إلى الإنتاج. في VB Spotlight هذا ، استمع إلى أفضل الممارسات والدروس المستفادة على الخطوط الأمامية والتي يمكن أن تساعد شركتك على التوسع ، بغض النظر عن الصناعة.

شاهد عند الطلب هنا.

من المعروف أن تقنية الذكاء الاصطناعي للرعاية الصحية تمثل تحديًا للتوسع ، من تعقيد التطبيقات إلى تعقيدات الترخيص والبيئة التنظيمية في صناعة حيث يمكن أن يعني الفشل الحياة أو الموت.

تعني هذه التحديات الفريدة أن نمو الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية كان أبطأ بكثير مما هو عليه في الصناعات الأخرى. الآن ، مدفوعًا بالنهج المبتكرة للمتسابقين الأوائل ، من المتوقع أن تتجاوز مبيعات الذكاء الاصطناعي العالمية في هذا القطاع 187 مليار دولار بحلول عام 2030. واليوم ، تفتخر الرعاية الصحية ببعض الأساليب الأكثر فعالية وتحويلًا لنشر الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه ، عبر مجموعة من الاستخدامات الحالات والإعدادات.

مع تطور هذا التسارع الأسرع من الصوت للذكاء الاصطناعي الآن ، حدد هؤلاء الرواد أفضل الممارسات والدروس التي تنطبق على كل صناعة.

إضفاء الطابع الديمقراطي على العلاج الإشعاعي في جميع أنحاء العالم

خلال معظم العقد الماضي ، قامت شركة Elekta المبتكرة العالمية في مجال التكنولوجيا الصحية بتطوير وتسويق أنظمة تعمل بنظام ML للأشعة والعلاج الإشعاعي المستخدم في علاج السرطان واضطرابات الدماغ. يعد الذكاء الاصطناعي والأتمتة جزءًا لا يتجزأ من “Access 2025” ، وهي مبادرة شركة لزيادة الوصول إلى العلاج الإشعاعي في جميع أنحاء العالم ، لا سيما في الأسواق المحرومة.

عقدت شركة Elekta شراكة لإنشاء مركز مخصص للعلاج الإشعاعي بالذكاء الاصطناعي في أمستردام ، وهو مختبر POP-AART ، والذي يكشف عن طرق لاستخدام كميات هائلة من البيانات المتاحة لتسهيل اتخاذ القرار على جانب السرير أثناء العلاج. تقلل الشركة بشكل كبير الوقت الذي يقضيه المرضى في العلاج – العمليات والقرارات التي كانت تستغرق ساعة أو حتى يوم واحد يمكن أن تحدث في دقائق.

إطلاق العنان لقوة البيانات عالميًا

مع وجود أكثر من 4700 موظف منتشرين في 120 دولة ، أدركت Elekta أن البنية التحتية العامة للبيانات القابلة للتطوير كانت ضرورية لزيادة التعاون بين الفرق وزيادة سرعة ابتكارات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. لتحقيق ذلك ، احتاجت الشركة إلى الاستيلاء على خطوط أنابيب البيانات الخاصة بها وتطوير طرق لإدارة البيانات بطريقة آمنة وموزعة. كان من الضروري أيضًا إنشاء بيئة تطوير وتشغيل لأنشطة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التي يمكن توسيعها بسهولة.

ومع ذلك ، يتمتع الذكاء الاصطناعي بشهية قوية للبيانات ، وكانت شركة Elekta تكافح من أجل الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الطبية وبيانات المعدات الطبية المطلوبة لدفع تطوير الذكاء الاصطناعي بسبب مخاوف الخصوصية. لمعالجة هذا الأمر ، أنشأت Elekta خط أنابيب واسع النطاق من البيانات الطبية مجهولة المصدر التي يمكن استخدامها لدفع بعض أنشطة الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.

الانتقال إلى السحابة – والاستفادة من شريك موثوق به

كان علماء بيانات وأبحاث شركة Elekta في البداية في موقع مركزي لإدارة البيانات والحساب. أدرك فريق البحث والتطوير الذي يقود مبادرة الذكاء الاصطناعي أن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة عنصر حاسم للتوسع الفعال وإزالة الاختناقات. ووجدوا أن السحابة يمكن أن تطلق في الواقع عددًا هائلاً من الفرص الجديدة ، مثل إجراء تجارب متوازية وسيناريوهات متعددة في نفس الوقت ، وتوسيع سعة وحدة معالجة الرسومات وتسريع النمو والمنتجات والخدمات الجديدة.

نظرًا لأن البنية التحتية للذكاء الاصطناعي لم تكن الكفاءة الأساسية لأعمالهم ، اكتشفت شركة Elekta أن العمل مع شركاء موثوق بهم كان أذكى طريقة لبناء وتصميم وتوسيع نطاق بنية تحتية مرنة لمواجهة أي تعقيد والتغلب عليه ، بدءًا من صعوبة الوصول إلى البيانات الطبية إلى مجموعة واسعة من الخدمات. أنواع البيانات والمعايير ، إلى التعقيدات التي أدخلتها تنسيقات الملكية التي تتغير غالبًا بمرور الوقت.

التحول إلى شريك شامل – سواء كان ذلك للبنية التحتية منخفضة المستوى وأدوات الذكاء الاصطناعي ، أو لتقديم تطبيقات محددة قابلة للنشر – مبسطة إلى حد كبير في قضايا تكامل النظام الأساسي والبنية التحتية.

لمعرفة المزيد عن التحديات والفرص المتعلقة بنشر الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقه في صناعة الرعاية الصحية ، ودراسات الحالة الواقعية والمزيد ، لا تفوّت ضوء VB هذا.

شاهد عند الطلب مجانًا هنا.

جدول أعمال

• كيفية تسريع تطوير واختبار ونشر وتشغيل نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي.
• الدور الحاسم للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الانتقال إلى أعباء عمل الإنتاج والتطبيقات.
• كيف يساعد النهج القائم على السحابة والذكاء الاصطناعي أولاً الشركات على التوسع بشكل أسرع وأكثر فعالية.
• و اكثر