การวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจโรงพยาบาลด้วย, AI และ Machine Learning 

ทำไม AI และ Machine Learning จึงสำคัญกับโรงพยาบาล?

 

วิเคราะห์ข้อมูล, Artificial Intelligence (AI) และ Machine Learning (ML) ไม่ใช่แค่คำที่กำลังเป็นกระแสเท่านั้น แต่เป็นเทคโนโลยีที่สามารถเปลี่ยนแปลงการวงการแพทย์ และการดูแลผู้ป่วยได้เลยทีเดียว

นอกจากนี้มันยังถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงการดำเนินทำงานของบุคคลากร ในส่วนต่าง ๆ ของโรงพยาบาลด้วย เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และบริหารการเงินให้ดีมากยิ่งขึ้น

 

อุปกรณ์ที่จำเป็น

 

– เซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณสูง: สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

– อุปกรณ์ IoT (Internet of Things): สำหรับการติดตามผู้ป่วยข้อมูลของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์

– Cloud Storage Solutions (โซลูชั่นการเก็บข้อมูลบนคลาวด์): สำหรับการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

– GPUs (หน่วยกราฟิกส์ประมวลผล): สำหรับวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการคำนวณของเครื่องจักรเรียนรู้

– Firewall และ VPN : เพื่อให้ข้อมูลมีความปลอดภัย

 

ผลลัพธ์ที่ได้

 

– การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์: ทำนายความต้องการของผู้ป่วยและสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้น

– การวิเคราะห์ภาพอัตโนมัติ: อัลกอริทึม AI สามารถสแกนรังสี X, MRI และข้อมูลภาพถ่ายอื่น ๆ เพื่อระบุข้อบกพร่อง หรือความเจ็บป่วย

– การจัดสรรทรัพยากร: ปรับปรุงการใช้งานของพนักงานและอุปกรณ์

– การรักษาแบบบุคคล: นำเสนอตัวเลือกการรักษาตามข้อมูลของผู้ป่วยแต่ละคน

ความสำคัญต่อผู้ป่วยและเจ้าของโรงพยาบาล

 

• ผู้ป่วย:

 

– การวินิจฉัยที่รวดเร็วและแม่นยำขึ้น

– แผนการรักษาที่ปรับเปลี่ยนตามบุคคล

– การมีส่วนร่วมของผู้ป่วยที่ดีขึ้น

 

• เจ้าของโรงพยาบาล:

 

– ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

– การประหยัดค่าใช้จ่าย

– การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านสุขภาพที่ดีขึ้น

เทคโนโลยีเหล่านี้ทำงานอย่างไร

 

1. การเก็บข้อมูล

 

แหล่งข้อมูลเช่น Electronic Health Records (EHR หรือ ระบบบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์), wearables, และ IoT devices ส่งข้อมูลเข้าสู่ Data Lake (ทะเลข้อมูล)

 

2. การประมวลผลข้อมูลก่อน

 

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ ETL (Extract, Transform, Load หรือ การสกัด, การแปลง, และการโหลด) เพื่อทำความสะอาดและจัดรูปแบบข้อมูล มักจะใช้ไลบรารี เช่น Pandas หรือ NumPy

 

3. การสร้างโมเดล

 

ใช้ supervised หรือ unsupervised learning algorithms (อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือไม่มีผู้สอน) เพื่อฝึกโมเดล ที่นี่คุณอาจพบกับคำเช่น Random Forests, Neural Networks (เครือข่ายประสาทเทียม), หรือ SVM (Support Vector Machines)

 

4. การทดสอบโมเดล

 

โมเดลการทำงานจะถูกทดสอบโดยใช้ metrics (ตัวบ่งชี้) เช่น F1-score, ROC curves (เส้น ROC), และ precision-recall curves (เส้นความแม่นยำ-การเรียกคืน)

 

5. การปรับใช้

 

โมเดลจะถูกปรับใช้ใน production environment (สภาพแวดล้อมการผลิต) ซึ่งมักจะถูกหุ้มด้วย Docker containers หรือ จัดการผ่าน Kubernetes

 

6. การวิเคราะห์และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

 

หลังจากการปรับใช้ โมเดลเหล่านี้จะทำการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ มักจะทำผ่าน Microservices Architecture (สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส) และใช้ RESTful APIs (API แบบ RESTful) สำหรับการรวมที่ไม่มีปัญหา

 

7. วนซ้ำผลลัพธ์ (Feedback Loop)

 

ตั้งค่า feedback loop (วนซ้ำผลลัพธ์) ที่ต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่อง โดยใช้เทคนิคเช่น Transfer Learning หรือ Reinforcement Learning (การเรียนรู้โดยการขนส่งหรือการเรียนรู้เสริมสร้าง) วิเคราะห์ข้อมูล, AI และเครื่องจักรเรียนรู้เป็นเทคโนโลยีที่ซับซ้อน แต่มีค่าสูงมาก สัญญาว่าจะมีอนาคตที่การดูแลผู้ป่วยและการดำเนินงานของโรงพยาบาลจะถูกปรับปรุง สำหรับทุกคนที่เป็นผู้ชื่นชอบเทคโนโลยี การใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อน การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ และโมเดลการเรียนรู้ที่ต่อเนื่องนั้นจริงๆ แล้วเป็นสนามเล่นที่มีความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด