Keterangan
Bergabunglah dengan kami dalam webinar mendalam tentang "AI dalam Layanan Kesehatan: Merampingkan Alur Kerja Klinis & Admin", di mana kami mengeksplorasi bagaimana kecerdasan buatan mentransformasi lanskap layanan kesehatan. Temukan bagaimana AI meningkatkan akurasi diagnostik, meningkatkan perawatan pasien, dan mengurangi beban administratif bagi tenaga kesehatan. Dari mengotomatiskan tugas rutin hingga mengoptimalkan manajemen data pasien, sesi ini akan menyoroti kasus penggunaan praktis dan implementasi di dunia nyata. Baik Anda seorang klinisi, administrator, atau inovator layanan kesehatan, dapatkan wawasan berharga tentang masa depan sistem layanan kesehatan yang efisien dan bertenaga AI.
Ringkasan Mendengarkan
- AI dalam perawatan kesehatan berkembang pesat, bergerak dari pengumpulan data menjadi meringkasnya untuk pengambilan keputusan yang lebih cepat. Tujuannya adalah untuk mempercepat alur kerja klinis, memungkinkan staf medis untuk mendedikasikan lebih banyak waktu kepada pasien. Tujuannya adalah untuk mengubah kepemimpinan perawatan kesehatan dan hasil pasien dengan membantu manajemen menengah mengadopsi platform AI.
- Pasar AI perawatan kesehatan mengalami pertumbuhan yang signifikan, diproyeksikan mencapai $674,19 miliar pada tahun 2034. Para pemimpin industri fokus pada AI untuk meningkatkan operasi, meningkatkan keputusan pengambilan, dan memfasilitasi perawatan pasien yang dipersonalisasi. Namun, kekurangan ahli teknologi dan domain yang berkualitas merupakan tantangan, yang menguntungkan solusi pihak ketiga untuk implementasi dan ROI yang lebih cepat.
- AI Generatif, sebuah subset dari AI, menyediakan ringkasan cepat dan inovasi yang mempercepat penciptaan nilai. Ini memprioritaskan keterlibatan pasien dengan mengurangi beban dokumentasi pada dokter. Meskipun penerapannya masih dalam tahap awal, berbagai model AI sedang digunakan untuk memprediksi hasil perawatan pasien dan meningkatkan kinerja rumah sakit.
- Peluang penelitian di bidang AI mencakup uji klinis, yang dicontohkan oleh pengembangan vaksin COVID-19 yang pesat. Fondasi model seperti jaringan adversarial generatif, variasi autoencoder, dan model transformator digunakan untuk analisis korelasi gambar, sifat klinis, dan dokumentasi dokumentasi. Aplikasi AI dalam pencitraan medis, pengobatan presisi, dan NLP klinis mengubah perawatan kesehatan.
- AI mengoptimalkan alur kerja klinis melalui logistik cerdas, khususnya dalam dokumentasi klinis menggunakan alat seperti kopilot. Teknologi mendengarkan ambien dan sistem jawaban pertanyaan medis juga meningkatkan efisiensi dan perawatan pasien. Selain itu, penemuan obat dipercepat dengan AI, dengan inisiatif dari lembaga seperti Cleveland Clinic.
- Kasus penggunaan AI di rumah sakit, ilmu kehidupan, dan ruang pembayar sangat luas. Di rumah sakit, ringkas klinis, skrining pasien, dan otorisasi sebelumnya adalah aplikasi utama. Organisasi asuransi kesehatan memanfaatkan AI untuk peninjauan, otorisasi, dan pengajuan klaim. Prioritas penelitian di masa depan mencakup penetapan validasi dan tolok ukur untuk penggunaan data AI.
- Large Language Models (LLM) pribadi muncul sebagai solusi untuk mengamankan data pasien. Model-model ini eksklusif untuk organisasi, memastikan privasi data dan perlindungan kekayaan intelektual. Penerapan AI secara sukses meliputi persiapan yang matang, identifikasi masalah area, definisi kasus penggunaan, dan secara bertahap membangun dan menskalakan solusi AI.
- Agen AI mewakili tingkat otomatis berikutnya, dengan agen AI secara mandiri mengambil tindakan tanpa intervensi manusia. Ini dapat digunakan dalam proses pemula, iklan asuransi, dan komunikasi dengan agen asuransi. Model Agent AI siap merevolusi operasi rumah sakit dengan merampingkan tugas-tugas administratif.
Contoh Sertifikat
Tentang Pembicara
Tuan David Manne
Asisten Wakil Presiden Senior di bidang Kesehatan & Ilmu Hayati, EXL, Hyderabad
Komentar
Komentar
Anda harus login untuk meninggalkan komentar.