כמה עולה לפתח אפליקציית בריאות מבוססת ML?

למידת מכונה בתחום הבריאות: עתיד שירותי הבריאות יהיה סביב ML 

ML בשירותי בריאות: יישום, יתרונות ועלות פיתוח אפליקציות

למידת מכונה (ML) הוא אחד המושגים המגמתיים בתחום הבינה המלאכותית (AI). מונעת על ידי האוטומציה והניתוח החזוי שלה, טכנולוגיית ML משמשת ליצירת פתרונות תוכנה חכמים המציעים ניתוח מדויק יותר של נתונים.

בנקאות ופיננסים למעצר הונאה, עסקי שיווק ומכירות לניבוי היקף שוק ואינטרסים של משתמשים, ארגוני בריאות לשיפור שירותי טיפול בחולים וארגוני פינטק להערכת מגמות במניות, ML נמצא בשימוש נרחב בתעשיות מגוונות.

בין אם זו המטרה של חיזוי דינמיקה בשוק, ניתוח ואופטימיזציה של ביצועי הציוד, קביעת התנהגויות של לקוחות או ביצוע ניתוחים מעמיקים של נתוני מכירות, לאפליקציות מובייל מבוססות ML ומבוססות AI יש את ההיקף הגבוה ביותר בשנים הבאות. התעשיות יזכו יותר ויותר ליתרונות תפעוליים ופיננסיים רבים מהשימוש באוטומציה ובפוטנציאל הניבוי של ML.

בין כל שאר הענפים, תעשיית הבריאות היא אחד מהמגזרים המובילים, המאמצת חידושים טכנולוגיים מתקדמים כמו AI ו-ML. בין אם אתה סטארט-אפ או מותג מפותח בתעשיית הבריאות, פיתוח אפליקציות ML מבטיח פעילות עסקית יעילה. בואו נתחיל את הפגישה שלנו עם היישומים המובילים של ML במגזר הבריאות.

היום, במאמר זה, ברצוננו לדון במקרי השימוש המובילים של ML בתחום הבריאות, היתרונות המשמעותיים של ML בתעשיית הבריאות, וכמה יעלה לפתח אפליקציות בריאות מבוססות ML.

מקרי שימוש מובילים של AI/ML בתעשיית הבריאות

המשמעות של למידת מכונה בתחום הבריאות מתרחבת עם ההתפתחויות המתמשכות בתחום הבינה המלאכותית. מהירות ודיוק כתכונות הליבה, וטכנולוגיית ML עושה באזז בעולם הדיגיטלי. בואו נסתכל על היישומים המשמעותיים של ML בתעשיית הבריאות.

להלן התשובות הטובות ביותר לאופן השימוש בבינה מלאכותית בתחום הבריאות.

1. חיזוי מחלות

חיזוי מחלות הוא אחד ממקרי השימוש המובילים ב-ML בתעשיית הבריאות. השימוש ביישומים מבוססי AI ו-ML במגזר שירותי הבריאות הולך וגובר לצורך חיזוי מחלות מסכנות חיים ושיפור שירותי הטיפול בחולים.

תכונת המודל החזוי של אלגוריתמי ML שואבת דפוסים לדוחות הבריאות של המטופלים בצורה יעילה ומנבאת את ותק המחלה. זה עוזר לרופאים לקבל החלטות מיידיות וטובות יותר כדי לשפר את תוצאות המטופלים.

2. מייעל את התהליך

אחד התפקידים העיקריים של טכנולוגיית ML במגזר הבריאות הוא אוטומציה של תהליכים. יישומי ML חכמים במגזר הבריאות, מעבדים נתונים באופן אוטומטי (ניתוח נתוני מטופל), ממזער אינטראקציה ידנית ושומר על מידע איכותי ומדויק. לפיכך, היא תשפר את היעילות התפעולית, תייעל את פרודוקטיביות המשאבים ותפחית את העלויות.

3. מחקר ופיתוח תרופות

זהו מקרה השימוש הטוב ביותר של ML במגזר הבריאות. יכולות חיזוי מדהימות של בינה מלאכותית ולמידת מכונה הופכות את גילוי ופיתוח תרופות, ניתוח היקף מועמדים וניתוח נתוני מטופלים לניסויים קליניים למהיר וקל יותר.

יתרה מכך, טכנולוגיית ML משמשת גם לקבלת החלטות מהירות יותר בתכנון ופיתוח תרופות.

יתרה מכך, מלבד עבודות מחקר, חברות לייצור תרופות גם משקיעות יותר ויותר בפיתוח יישומי ML לצורך חיזוי תופעות הלוואי של מועמד לתרופה. המשמעות היא שאפליקציות ML בפיתוח תרופות משמשות לאיתור רעילות של תרופה לפני שלב הניסוי הקליני ולשיפור איכותה.

4. ניהול יעיל של EHR

הצורך ל ML בתחום הבריאות, במיוחד עבור ייעול ניהול הענן והנגישות לנתוני המטופלים, יובילו לעוד הזדמנויות עבור יישומי בריאות ML בעתיד.

יישומים עשירים בתכונות ML בתחום הבריאות יסייעו לספקי שירותי בריאות ורופאים לגשת לרשומות הבריאות האלקטרוניות של מטופלים בכל עת ומכל מקום.

תוך הבטחת פרטיות רישומי הבריאות של המטופל, יישומי ML מאפשרים לרופאים לגשת לטיפולים רפואיים קודמים ולמצב הנוכחי של מצבם הבריאותי. הוכח שיישומי AI ו-ML יכולים לעזור לרופאים לחזות את המחלות שעומדות להשפיע עליהם ב-5-10 השנים הבאות.

לפיכך, פתרונות תוכנת ML בתחום הבריאות ממלאים תפקיד מפתח בחיסכון של זמן ידני רב ברישום הנתונים הידניים של המטופל ושיפור התוצאות הבריאותיות.

5. שפר את דיוק האבחון

יישומי עיבוד תמונה רפואיים מבוססי AI ו-ML מציעים 99% ניתוח מדויק של דגימות דם, רצפי DNA ותמונות רדיו. ניתוח נתונים מהיר אך מדויק יותר וזיהוי דפוסים יסייע לרופאים לספק את שירותי הטיפול והאבחון הטובים ביותר להפחתת הסיכונים הבריאותיים.

6. הצעות טיפול

השימוש ביישומי למידת מכונה או בכלים בתחום הבריאות הופך את תהליך האבחון ליעיל ומסייע לרופאים למצוא מספר טיפולים או הצעות תרופות לשיפור מצבם הבריאותי של המטופלים. בהתבסס על היסטוריית התרופות והמצבים הבריאותיים הקודמים, יישומי AI ו-ML מציעים דרכי טיפול מותאמות אישית המבטיחות תוצאות בריאותיות פוטנציאליות.

7. ניתוח ביצועי מכשיר רפואי

יישומי ML חכמים משפיעים על שירותי הבריאות בדרכים רבות וניטור וניתוח של ביצועי מכשור רפואי הוא אחד מהם. מכשירים רפואיים התומכים בבינה מלאכותית/ML מקדמים את דיוק הממצאים ומשפרים את היעילות הטיפולית, ובכך רמת הטיפול בחולים תוגבר.

8. סייעות וירטואליות

עוזרות אחיות וירטואליות מבוססות ML עוזרות לצוות בית החולים לנטר את התנאים של מספר מטופלים בו זמנית. לא ניתן לנהל או לראות את הסימנים הבריאותיים החיוניים של מטופלים רבים בבת אחת באופן ידני, אך פתרונות תוכנה מבוססי AI ו-ML עושים זאת ביעילות. לפיכך, היא תסייע לצוות לשלוח התראות מיידיות לרופאים ולהפוך אותם למודעים למצב הבריאותי של המטופלים ולשפר את רמת הטיפול.

9. פרוצדורות כירורגיות רובוטיות

עם דיוק וכושר הסתגלות בלתי נתפסים, רובוטים כירורגיים המונעים על ידי ML ​​ו-AI עשו באזז בתעשיית הבריאות הדיגיטלית. רובוטים כירורגיים מבוססי AI ו-ML מאומנים היטב, החדורים ביכולות של מנתחים מקצועיים, מעורבים בניתוחים זעיר פולשניים. רובוטים כירורגיים מבוססי AI ו-ML יציעו מנתחים ויבטיחו הדמיה טובה יותר לביצוע ניתוחים עם חתכים קטנים מאוד.

אלו הם כמה יישומים משמעותיים של טכנולוגיית ML בתעשיית הבריאות. למידת מכונה כמו טכנולוגיה אנליטית מתקדמת תועיל במונחים של חיסכון בזמן, הפחתת עלויות תפעול, ייעול פעולות ניהול הרשומות הרפואיות, והפיכת כללית של פעולות הבריאות המסורתיות משמירת רישומים בדלפק הקבלה לניתוחים מורכבים.

כמה עולה לפתח אפליקציית בריאות מבוססת ML?

השמיים עלות פיתוח אפליקציית בריאות תלוי בגורמים שונים. יש כל כך הרבה סוגים של אפליקציות בריאות זמינות בחנויות האפליקציות. עוקבים וירטואליים, מתכנני דיאטה, אפליקציות כושר ורווחה, אפליקציות טלרפואה, אפליקציות ניהול מסדי נתונים, אפליקציות רשת רפואיות, אפליקציות מרשם אלקטרוני, תביעת ביטוח ואפליקציות להכנת חיוב/חשבוניות וכו'.

בהתבסס על סוג אפליקציית הבריאות, התכונות ומורכבות העיצוב ישתנו וזה משפיע על העלות הסופית של אפליקציית שירותי בריאות לנייד.

יתר על כן, פלטפורמת פיתוח האפליקציות, עיצוב UX/UI, מחסנית טכנולוגיה המשמשת פיתוח אפליקציות סלולריות, וגודל הצוות של מפתחי האפליקציה ישפיעו על העלות הסופית של אפליקציית הבריאות. יתר על כן, האזור והתעריפים השעתיים של מפתחי אפליקציות מובילים (מפתחי אפליקציות אנדרואיד or מפתחי אפליקציות לאייפון) יחליט על העלות בפועל של פיתוח אפליקציית בריאות.

בהערכה גסה, העלות של יישום שירותי בריאות עם רמת מורכבות עיצובית מינימלית ומערכת של התכונות הנדרשות ביותר תעלה איפשהו בסביבות 45,000 $ עד 88,000 $. עם זאת, בהתבסס על כל הגורמים לעיל, העלות של פיתוח אפליקציית בריאות עשויה לרדת בטווח המשוער או לחרוג מהמגבלה לפי מפרטי האפליקציה שלך.

האם אתה מחפש מפתחי אפליקציית Healthcare מובילים?

בוא נדון בדרישות הפרויקט שלך ונקבל הצעת מחיר בחינם לאפליקציה!

מילים אחרונות!

היתרונות של בינה מלאכותית בתחום הבריאות או למידת מכונה בתעשיית הבריאות הם רבים. יישומי AI ו-ML מעצבים מחדש את הדרך שבה ספקי שירותי בריאות מספקים שירותים.

כפי שדנו במאמר זה, פתרונות אדמיניסטרטיביים ו-ML מבוססי AI יהיו העתיד של תעשיית הבריאות. יישומי AI ו-ML הופכים את המשימות הקדמיות לאוטומטיות ומסייעות לרופאים לשפר את רמת הטיפול.

נהיה בקשר!

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/