- การประมวลผลบนคลาวด์คืออะไร›
- ฮับแนวคิดการประมวลผลบนคลาวด์›
- ปัญญาประดิษฐ์
AI ในการดูแลสุขภาพคืออะไร
AI ในการดูแลสุขภาพคืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปลี่ยนแปลงทุกแง่มุมของการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่การวิจัยและการพัฒนายาใหม่ ไปจนถึงการดูแลผู้ป่วย การดำเนินงาน และการจัดการข้อมูลการดูแลสุขภาพ คู่มือนี้จะให้ข้อมูลว่าองค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วยและผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพในภาคส่วนต่าง ๆ ได้อย่างไร
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพเผชิญกับความท้าทายมากมายเนื่องจากความพยายามส่งมอบประสบการณ์การดูแลผู้ป่วยที่ดีขึ้น เมื่อความต้องการด้านการดูแลสุขภาพที่มีคุณภาพเพิ่มขึ้น ค่าใช้จ่ายด้านการแพทย์ ข้อกังวลด้านกฎระเบียบ และคอขวดในการดำเนินงานก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน บ่อยครั้งที่ผู้ประกอบวิชาชีพทางการแพทย์พบว่าถูกกดดันให้ต้องใช้ทรัพยากรที่มีให้อย่างเหมาะสมเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วยให้ดีขึ้น ขณะเดียวกันก็ต้องรักษาความสมบูรณ์ทางการแพทย์ไว้ด้วย
AI โดยเฉพาะ AI ช่วยสร้างสามารถช่วยองค์กรด้านการดูแลสุขภาพจัดการกับความท้าทายของพวกเขา AI ช่วยสร้างมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลในขนาดที่เหมาะสมและระบุรูปแบบที่ซับซ้อนที่มนุษย์มักพลาด ในภาคส่วนการดูแลสุขภาพ เทคโนโลยี AI ช่วยประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาลและหลากหลายที่สถานพยาบาลเก็บรวบรวมไว้ โดยแนะนำกรณีการใช้งานที่สร้างสรรค์ต่าง ๆ เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามารถใช้แอป AI เพื่อเพิ่มเวิร์กโฟลว์เพื่อการส่งมอบที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในทำนองเดียวกัน การวิจัยทางการแพทย์ การเรียกเก็บเงิน การสั่งยา และกระบวนการอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพได้รับประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ระบบ AI มอบให้
ในช่วงแรก ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพลังเลที่จะนำ AI มาใช้เนื่องจากต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ความเสี่ยงด้านจริยธรรม และข้อกังวลด้านความปลอดภัยของข้อมูล อย่างไรก็ตาม เมื่อวิวัฒนาการของ AI จะได้รับการสนับสนุนจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์ได้ดีขึ้น ส่งผลให้สภาพแวดล้อมที่รองรับ AI ที่คุ้มค่า สอดคล้องกัน และปลอดภัย ตัวอย่างเช่น องค์กรใช้ Amazon Bedrock เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพด้วยโมเดล AI ยอดนิยม และเพลิดเพลินกับค่าบริการตามการใช้งานจริง
การประยุกต์ใช้งาน AI ในการดูแลสุขภาพคืออะไร
เทคโนโลยี AI ช่วยให้ผู้ให้บริการดูแลสุขภาพสามารถเอาชนะปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจัดการสุขภาพประชากร การวิจัย และการดูแลผู้ป่วย
การวิจัยทางการแพทย์
การค้นพบยา การวิจัยยีน และการทดลองทางคลินิกมีความสำคัญต่อความก้าวหน้าในเวชปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม สาขาวิชาเหล่านี้ต้องการการศึกษา การทดลอง และการตรวจสอบความถูกต้องอย่างรอบคอบซึ่งบ่อยครั้งใช้เวลาหลายปี ในระหว่างขั้นตอนเหล่านี้ นักวิจัยทางการแพทย์จะต้องรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจสอบความถูกต้องและระบุรูปแบบที่นำไปสู่สมมติฐานใหม่ ตัวนักวิจัยเองมีความเสี่ยงที่จะเกิดความไม่สอดคล้องของข้อมูล ซึ่งอาจทำให้ผลการวิจัยล่าช้าได้
AI สามารถระบุ จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลทางคลินิกได้อย่างรวดเร็ว ด้วย AI นักวิจัยสามารถคิดค้นยาใหม่ได้โดยใช้วลาเพียงเศษเสี้ยวหนึ่งของเวลาที่เคยใช้ AI ยังสนับสนุนการวิจัยยีน ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ใช้เวลาในการวิเคราะห์แบบมัลติโอมิกและการวิเคราะห์หลายรูปแบบ ตัวอย่างเช่น เมื่อทำการวิจัยโรคมะเร็ง Roche ใช้ AWS HealthOMics เพื่อลดเวลาการวิเคราะห์จาก 1 ปีเหลือแค่ 3 เดือน ด้วย AWS HealthOMics นักวิจัยได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจีโนมิก ทรานสคริปโตมิก และข้อมูลโอมิกส์อื่น ๆ เพื่อพัฒนาการรักษาให้ดีขึ้น คุณยังสามารถใช้ AWS HealthOMics เพื่อเร่งการพัฒนายาและการทดลองทางคลินิกโดยการประเมินประสิทธิภาพของยาที่เป็นตัวเลือกโดยอัตโนมัติ
การวินิจฉัย
ประชากรโลกมีความเสี่ยงในการติดโรคที่สามารถป้องกันได้เนื่องจากวิถีการใช้ชีวิตที่เปลี่ยนไป ผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ในแนวหน้าของสถานพยาบาลดูแลสุขภาพได้รับมอบหมายเพื่อให้คำปรึกษา วินิจฉัย และรักษาผู้ป่วยทันที อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีทางการแพทย์ทั่วไปไม่ได้มีประสิทธิภาพเสมอไป ด้วยเหตุนี้ แพทย์จึงต้องรับภาระงานบริหารแทนที่จะดูแลความต้องการของผู้ป่วย
เมื่อบูรณาการอย่างมีกลยุทธ์ AI จะช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการวินิจฉัยและเพิ่มเวลาอันมีค่าให้กับผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ AI ช่วยสร้างและเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ยังสามารถระบุเนื้องอก กระดูกหัก และความผิดปกติอื่น ๆ เพื่อการแทรกแซงทางการแพทย์อย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น ช่างเทคนิคห้องปฏิบัติการใช้ AWS HealthImaging เพื่อจัดเก็บภาพทางการแพทย์จำนวนมากบนคลาวด์ ซึ่งแพทย์สามารถดึงข้อมูลไปใช้ได้ในภายหลัง HealthImaging รองรับ DICOM P10 และลดต้นทุนการจัดเก็บได้ถึง 40% ด้วยเทคโนโลยีการบีบอัดไฟล์ขั้นสูง
นอกเหนือจากการลดเวลาในการวินิจฉัยโรคแล้ว เทคโนโลยี AI ด้านการดูแลสุขภาพยังมีประโยชน์ในการรักษาผู้ป่วยเช่นกัน แพทย์สามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อออกแบบแผนการรักษาโดยการวิเคราะห์ประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย การวินิจฉัยในปัจจุบัน และความเสี่ยงอื่นที่เป็นไปได้ พยาบาลสามารถตรวจสอบผู้ป่วยจากระยะไกลด้วยเทคโนโลยีการแพทย์ทางไกลที่ขับเคลื่อนด้วย AI
การจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ
แพทย์เข้าถึงและแบ่งปัน EHR เพื่อการวินิจฉัย การรักษา การเรียกเก็บเงิน และวัตถุประสงค์ทางการแพทย์อื่น ด้วย AI แพทย์สามารถค้นหาบันทึกผู้ป่วยที่เหมาะสมหรือข้อมูลทางคลินิกอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น ระบบอัตโนมัติ AI ทำให้ Data Silo หมดความจำเป็น ทำให้เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามารถดึงข้อมูลที่ต้องการได้ในทันที ทีมแพทย์สามารถแชร์ EHR และข้อมูลการบริหารระหว่างแผนกและองค์กรได้อย่างง่ายดายยิ่งขึ้น ด้วยวิธีนี้ การฟื้นฟูของผู้ป่วยจะประสานงานกันได้ดีขึ้น และได้รับมาตรการแก้ไขตามการสังเกตแบบเรียลไทม์
ตัวอย่างเช่น แพทย์สามารถใช้ Amazon HealthScribe ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดล AI เพื่อแปลงการสนทนากับผู้ป่วยเป็นบันทึกทางการแพทย์แทนที่จะต้องถอดความด้วยตนเอง
ในขณะที่ AI ช่วยสร้าวจะทำให้การเข้าถึงข้อมูลในสถานประกอบการดูแลสุขภาพอย่างเท่าเทียมกัน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการดูแลสุขภาพจะต้องใช้มาตรการที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่าเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย ความปลอดภัยของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎหมายด้านการดูแลสุขภาพ AWS Wickr เป็นบริการส่งข้อความบนคลาวด์ที่ช่วยให้เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามารถสื่อสารข้อมูลผู้ป่วยได้อย่างปลอดภัย เมื่อพัฒนาระบบการแพทย์ทางไกลสำหรับ US Army Telemedicine & Advanced Technology Research Center, Deloitte ได้ผสานรวม Wickr เข้ากับเครือข่ายทหาร ทำให้แพทย์สามารถให้การดูแลในขณะวิกฤตแก่ทหารที่ได้รับบาดเจ็บโดยมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยน้อยที่สุด
แชทบอทงานด้านคลินิกและผู้ช่วยเสมือน
แพทย์มักต้องเผชิญกับงานธรรมดาที่ซ้ำซากจำเจจนไม่มีเวลาที่จะทุ่มเทให้กับการดูแลผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น แพทย์อาจต้องดึงผลการวินิจฉัยจากแผนกอื่น ซึ่งพวกเขาสรุปในภายหลังเมื่อกำหนดตัวเลือกการรักษา
โมเดล AI มีความโดดเด่นในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อการสนทนาในชีวิตประจำวัน การผสานรวมแชทบอท AI เข้ากับกระบวนการทางคลินิกช่วยให้แพทย์ตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและช่วยเร่งความเร็วในการรักษา ตัวอย่างเช่น แพทย์ใช้ Amazon Comprehend Medical เพื่อแยกคำศัพท์ทางการแพทย์เฉพาะจากใบสั่งยา ขั้นตอน หรือการวินิจฉัย
ในทำนองเดียวกัน ผู้ป่วยสามารถเพลิดเพลินไปกับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและเป็นบวกมากขึ้นเมื่อโต้ตอบกับผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวอย่างเช่น แทนที่จะโทรหาคลินิกเพื่อกำหนดนัดหมาย ผู้ป่วยสามารถระบุรายละเอียดการนัดหมายกับผู้ช่วยเสมือนด้านสุขภาพได้
ระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์การบริหาร
เทคโนโลยี AI ด้านการดูแลสุขภาพรองรับการทำงานด้านการบริหารจัดการของสถานพยาบาล ตั้งแต่การรับตัวผู้ป่วยไปจนถึงการเรียกเก็บเงินและการเคลมประกันภัย โซลูชัน AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานโดยอัตโนมัติทำงานซ้ำ ๆ และช่วยรวมข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ ตัวอย่างเช่น เจ้าหน้าที่ด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ประโยชน์จาก AWS Intelligent Document Processing (IDP) เพื่อแยกประมวลผลและจำแนกข้อมูลจากบันทึกทางการแพทย์ IDP ใช้ AI เพื่อสรุปข้อมูลสุขภาพจำนวนมากและเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปดำเนินการได้
การดูแลผู้ป่วยระยะไกล
บางครั้งผู้ป่วยต้องการการดูแลอย่างต่อเนื่องหลังจากออกจากสถานพยาบาลแล้ว ปัญหานี้สร้างความท้าทายในการดำเนินงานและโลจิสติกส์สำหรับทีมแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตรวจสอบสภาพของผู้ป่วย เพื่อสนับสนุนความพยายามดังกล่าว ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพใช้อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) ซึ่งผู้ป่วยสวมใส่เมื่อออกจากสถานพยาบาล อุปกรณ์ดังกล่าวนี้จะส่งข้อมูลสุขภาพไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่ปลอดภัยอย่างต่อเนื่อง ซึ่งโมเดล AI จะทำการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น BioT ซึ่งเป็นผู้ให้บริการอุปกรณ์ IoT ทางการแพทย์ ใช้ AWS IoT Core เพื่อพัฒนาระบบตรวจสอบผู้ป่วยระยะไกลที่เชื่อมต่อกันมากขึ้น AWS IoT Core เชื่อมต่ออุปกรณ์ทางการแพทย์กับระบบคลาวด์ ทำให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลได้อย่างปลอดภัย
หุ่นยนต์ด้านการดูแลสุขภาพ
ระบบหุ่นยนต์ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นผู้ช่วยที่เชื่อถือได้ในขั้นตอนทางการแพทย์ ด้วย AI หุ่นยนต์ด้านการดูแลสุขภาพสามารถช่วยยกระดับเวิร์กโฟลว์ทางคลินิกให้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น แขนหุ่นยนต์ AI สามารถช่วยในการผ่าตัดหรือวิเคราะห์ตัวอย่างเนื้อเยื่อที่สกัดจากการตรวจชิ้นเนื้อ
แม้แต่ในการดำเนินงานประจำวัน หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ Diligence Robotics ได้สร้าง Moxi ซึ่งเป็นหุ่นยนต์ AI ที่ดึงข้อมูลสำหรับแพทย์แนวหน้า หุ่นยนต์นี้พัฒนาขึ้นโดยใช้โมเดล AI จาก Amazon SageMaker ซึ่งช่วยลดเวิร์กโหลดที่ไม่เกี่ยวข้องกับผู้ป่วยของพยาบาล Amazon SageMaker มีเครื่องมือในการสร้างแอปพลิเคชัน AI และวิเคราะห์ข้อมูลในแพลตฟอร์มแบบครบวงจร
องค์กรจะเริ่มต้นใช้ AI ในด้านการดูแลสุขภาพได้อย่างไร
AI ช่วยสร้างเป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพในหลากหลายด้าน อย่างไรก็ตาม การใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญในการปกป้องผลประโยชน์ของแพทย์ ผู้ป่วย และผู้มีส่วนได้เสียด้านการดูแลสุขภาพอื่น ๆ เราแบ่งปันประเด็นที่ควรพิจารณาหลายประการเมื่อนำ AI มาใช้ในด้านการดูแลสุขภาพ
รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลด้านสุขภาพ
แอปพลิเคชัน AI ด้านการดูแลสุขภาพจะรวบรวม จัดเก็บ และแบ่งปันข้อมูลทางการแพทย์ในแผนกต่าง ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าทีมแพทย์มีความเห็นตรงกันในเรื่องความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ป่วย ปริมาณข้อมูลของผู้ป่วยจำนวนมหาศาลที่ถ่ายโอนระหว่างเครื่องมือ AI ก่อให้เกิดความท้าทายด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับสถานพยาบาล ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพที่ดำเนินการในสหรัฐอเมริกาถูกบังคับโดยกฎหมายความสามารถในการโอนและความรับผิดชอบของการประกันสุขภาพ (HIPAA) ซึ่งเน้นย้ำถึงความรับผิดชอบขององค์กรต่าง ๆ ในการปกป้องข้อมูลด้านสุขภาพ ดังนั้น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพจำเป็นต้องจัดตั้งกลไกพื้นที่เก็บข้อมูลและแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ปลอดภัยเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI
AWS HealthLake เป็นบริการที่รองรับ HIPAA ซึ่งช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ในขนาดที่เหมาะสมได้ ด้วย AWS HealthLake คุณสามารถรวมข้อมูลสุขภาพไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้ ซึ่งเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ที่ได้รับอนุญาตสามารถเข้าถึงได้ ตัวอย่างเช่น Cortica ซึ่งให้บริการเด็กที่เป็นออทิสติก ใช้ AWS HealthLake เพื่อจัดเก็บประวัติทางการแพทย์ การประเมินพฤติกรรม และรายงานห้องปฏิบัติการของผู้ป่วยอย่างปลอดภัย
ใช้เวิร์กโฟลว์ RAG
AI ช่วยสร้างเรียนรู้จากชุดข้อมูลสาธารณะ ทำให้โมเดลสามารถตอบคำถามในหัวข้อกว้างได้ อย่างไรก็ตาม โมเดล AI ไม่สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับบริการ ผลิตภัณฑ์ หรือข้อมูลที่เป็นเอกสิทธิ์เฉพาะขององค์กรใดองค์กรหนึ่งได้ เว้นแต่จะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลสุขภาพเฉพาะ การฝึกโมเดล AI ใหม่ตั้งแต่เริ่มต้นต้องใช้ความพยายาม เวลา และค่าใช้จ่ายอย่างมาก ซึ่งผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพบางรายไม่ได้เตรียมพร้อม
แต่องค์กรสามารถใช้การดึงข้อมูลเพื่อการสร้างแบบเสริม (RAG) เพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน RAG เป็นเทคนิคที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าถึงฐานความรู้ขององค์กร เมื่อโมเดล AI ได้รับการสืบค้น ระบบจะค้นหาฐานความรู้ให้คำตอบที่ทันสมัยและแม่นยำ
Amazon Kendra เป็นบริการค้นหาระดับองค์กรที่มีความแม่นยำสูง ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มความสามารถในการค้นหาเพื่อให้ผู้ใช้ปลายทางค้นพบข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลต่าง ๆ ได้ Amazon Kendra GenAI Index เป็นดัชนีใหม่ใน Kendra ที่ออกแบบมาสำหรับ RAG และการค้นหาอัจฉริยะเพื่อช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพนำโมเดล AI ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Orion Health ใช้ Amazon Kendra เพื่อให้ลูกค้าเข้าถึงข้อมูลสุขภาพได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำผ่านการสืบค้นการสนทนา
ตรวจสอบเอาต์พุต AI
โมเดล AI อาจสร้างคำตอบที่แม่นยำน้อยกว่าแต่ดูสมเหตุสมผลสำหรับผู้ใช้ ความไม่ถูกต้องดังกล่าวอาจส่งผลต่อประสบการณ์การดูแลทางคลินิกและความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ป่วยในการดูแลสุขภาพ ดังนั้นเมื่อใช้ระบบการดูแลสุขภาพ AI จำเป็นต้องมีการป้องกันที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น แนวทาง LLM-as-a-Judge ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพวิเคราะห์และแน่ใจว่าคำตอบของโมเดล AI นั้นมีประโยชน์ ถูกต้อง สมบูรณ์ และสอดคล้องกัน
แทนที่จะพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียว ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพควรมีส่วนร่วมในการตัดสินใจทางคลินิก ด้วยวิธีนี้ การตัดสินใจทั้งหมดจะได้รับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับอนุญาตก่อนที่จะนำไปใช้ในการวินิจฉัย การรักษา และขั้นตอนการทำงานด้านการดูแลสุขภาพอื่น ๆ
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้ Amazon Bedrock Guardrails เพื่อใช้กฎควบคุมระบบที่เหมาะสมตามแนวทางปฏิบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบ ซึ่งจะช่วยกรองผลลัพธ์เพี้ยนในคำตอบของ AI และช่วยให้คุณสร้างและปรับแต่งการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความจริงภายในโซลูชันเดียว ด้วยฟีเจอร์การให้เหตุผลอัตโนมัติขั้นสูง Amazon Bedrock Guardrails สามารถตรวจสอบและอธิบายให้แพทย์ทราบว่าเหตุใดโมเดล AI จึงให้คำตอบที่เฉพาะเจาะจง
AWS สามารถสนับสนุน AI ของคุณกับความต้องการด้านการดูแลสุขภาพได้อย่างไร
การนำ AI มาใช้ในการดูแลสุขภาพกำลังได้รับความนิยมเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ นับตั้งแต่การช่วยในการแทรกแซงในระยะเริ่มต้นไปจนถึงการลดเวิร์กโหลดทางคลินิก เทคโนโลยี AI เปลี่ยนการส่งมอบการดูแลผู้ป่วย ปรับปรุงขั้นตอนการดูแลสุขภาพ เร่งการวิจัยทางการแพทย์ และอื่น ๆ ทั้งพนักงานด้านการดูแลสุขภาพและผู้ป่วยได้รับประโยชน์จากศักยภาพที่แทบไม่มีขีดจำกัดที่ AI ช่วยสร้าง อย่างไรก็ตาม การใช้งาน AI ด้านการดูแลสุขภาพจะต้องมาพร้อมกับมาตรการป้องกันทางจริยธรรม ความปลอดภัยของข้อมูล และการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด
AWS Generative AI in Healthcare & Life Sciences นำเสนอโซลูชันที่ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสร้างสรรค์นวัตกรรม ปรับใช้ และปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI อย่างปลอดภัยเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การดูแลผู้ป่วย