Atat structura organizatorica din cadrul sanatatii cat si a educatiei sunt recunoscute ca fiind bazate pe sisteme formative adaptive complexe, dar cu niveluri ridicate de incertitudine si schimbari constante ca urmare a interactiunilor bogate, neliniare, care nu pot fi urmarite toate. De cele mai multe ori sunt caracterizate ca fiind ambigue si incerte si ca nu au rezultate previzibile sau cu limite clare.
De-a lungul timpului, aceste sisteme devin mai complexe, ceea ce face dificila – sau imposibila – ca indivizii sau chiar disciplinele individuale sa functioneze eficient in cadrul lor. Aparitia tehnologiilor bazate pe inteligenta artificiala ( IA ) va juca un rol esential in cresterea capacitatilor noastre cognitive, astfel incat sa fim capabili sa functionam eficient in sisteme din ce in ce mai complexe. Cu toate acestea, exista cateva modalitati importante prin care acest lucru va necesita viitorilor profesionisti din domeniul sanatatii sa schimbe unele dintre conceptele fundamentale in jurul practicii clinice.
Inteligenta artificiala castiga atentie si popularitate din ce in ce mai mare in medicina, iar psihiatria nu face exceptie. Cu toate acestea, ramane de vazut daca AI va respecta promisiunea si va imbunatati diagnosticul si tratamentul bolilor mintale.
“IA” este conceptul general de a crea sisteme expert pentru a realiza diferite tipuri de sarcini, iar invatarea automata este un “subaltern” al inteligentei artificiale, cu sisteme statistice care invata caracteristici ale datelor cu aspect predictiv. Unul dintre motivele interesului crescand pentru acest subiect este „gama enorma” de potentiale aplicatii pe care le ofera.
Publicitate
Progresul invatarii automate si a tehnologiilor de inteligenta artificiala, impreuna cu evolutia roboticii, au produs solutii de terapie robotizata comercializate cu capacitate exceptionala de raspuns interactiv imediat. Luati in considerare acest lucru – un terapeut uman poate, probabil, sa ghideze un pacient doar printr-o mana de miscari in timpul unei sesiuni, cu abilitate redusa de a masura miscari care nu sunt semnificative in exterior. Un robot de terapie poate ghida un pacient prin sute de miscari in timpul unei sesiuni si poate simti chiar si cel mai mic raspuns in timp ce se adapteaza la capacitatea fizica a pacientului in continua schimbare.
Datele colectate prin realizarea unui chestionar de rutina al unui pacient ce prezinta semne de depresie de exemplu, ar fi puse intr-un format standardizat, si comparate cu semnele altor pacienti, ajung sa poata fi utilizate intr-un algoritm.
Dezvoltand un astfel de algoritm pentru a prezice care dintre pacienti cu depresie ar putea obtine o remisiune simptomatica dupa un tratament medicamentos specific ar crea un sistem rapid si precis.
Dupa ce s-a introdus acest algoritm in mai multe sesiuni experimentale terapeutice, s-au observat ca atat invatarea automata si inteligenta artificiala au facut ca intregul proces sa fie mai inteligent si mai intuitiv, generand astfel un potential mai mare de recuperare a pacientului.
In concluzie, aceste tehnologii permit sistemelor de terapie robotizata sa proceseze o cantitate exponentiala de date si le permit sa devina „mai inteligente” pe masura ce tehnologia invata capacitatile pacientului.
Sistemele computerizate determina schimbari in sistemul de sanatate care vor avea efecte profunde asupra modului in care ingrijirea sanatatii este adoptata in secolul nostru. Aceste schimbari vor forta toate profesiile din domeniul sanatatii dar si din domeniul educatiei sa reevalueze cat de potrivite sunt aceste seturi masive de date de o complexitate vasta si in principal cum pot fi utilizate pentru a crea relatii fundamental diferite cu pacientii si algoritmi. Probabil ar trebui sa luam in serios ideea ca profesiile din domeniul sanatatii de ieri pot – si poate ar trebui – sa fie inlocuite cel putin partial cu alternative mai adecvate, inclusiv sisteme bazate pe inteligenta artificiala si alternative mai ieftine.
Algoritmii inteligenti sunt deja mai inteligenti decat noi in anumite domenii inguste si pentru a practica terapia de succes in viitor va necesita sa intelegem cum sa interpretam sfaturile masinilor, cand sa le predam controlul si cand sa le ignoram.
Cu siguranta, elementul uman al terapiei nu este unul invechit. Legatura umana dintre pacient si terapeut este inca un factor extrem de important, deoarece acest tip de tratament al pacientului implica adesea o componenta emotionala pe care masinile nu o pot aborda inca. Suplimentarea contributiilor umane cu inovatia incredibila a roboticii, inteligentei artificiale si invatarii automate este totusi esentiala pentru a oferi pacientilor cu terapie fizica cele mai bune ingrijiri disponibile.
Publicitate