اهمیت کیفیت داده در موفقیت هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت

در دنیای فناوری سلامت، کیفیت داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است. در یک وبینار ویژه، کارشناسان این حوزه به بررسی اهمیت بالای استانداردهای داده، کدگذاری دقیق مفاهیم پزشکی و هم‌معنایی در بهبود راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت پرداختند. این نشست به بررسی نحوه تاثیر این موضوعات بر بهبود نتایج بیماران، ایجاد نوآوری در فناوری سلامت و ارتقای کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی اختصاص یافت.

تاثیر کیفیت داده بر موفقیت هوش مصنوعی و NLP در سلامت

داده‌های باکیفیت، اساس کارایی سیستم‌های پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبان بزرگ در سلامت هستند. از آنجا که مدل‌های هوش مصنوعی بر پایه داده‌های ورودی خود عمل می‌کنند، اگر داده‌های ورودی دقیق نباشند، خروجی نیز به همان نسبت قابل اطمینان نخواهد بود. در این وبینار، کارشناسان برجسته از شرکت‌های معتبر بر نیاز به افزایش کیفیت داده‌ها برای دستیابی به راه‌حل‌های دقیق‌تر تاکید کردند.

چالش‌های کیفیت داده در مراقبت‌های پزشکی

شرکت‌کنندگان در این جلسه به مشکلات مختلفی که در مسیر بهبود کیفیت داده‌ها وجود دارد، از جمله پیچیدگی داده‌های پزشکی غیرساختار‌یافته، اشاره کردند. در مثال‌هایی که توسط هر یک از سخنرانان ارائه شد، به موانعی که در کیفیت داده‌های بالینی وجود دارد و چالش‌های موجود در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی پرداخته شد. به عنوان نمونه، دکتر «کالوم یاکوبیان» از IQVIA به پیچیدگی استخراج داده‌های کلیدی از یادداشت‌های پزشکی اشاره کرد و تاکید کرد که استفاده از هوش مصنوعی در این مسیر به کاهش زمان و افزایش دقت کمک کرده است.

اهمیت سیستم‌های حاکمیتی در مدیریت داده‌ها

«ایوانا نایمی‌راد»، مدیر ارشد عملیات IMO Health، به اهمیت پیاده‌سازی سیستم‌های حاکمیتی برای نظارت بر کیفیت داده‌ها و اطمینان از ایمن‌سازی داده‌های حساس بیماران اشاره کرد. به گفته او، در صورتی که سازمان‌ها فرآیندهای نظارتی دقیق و استانداردهای مشخصی را در استفاده از داده‌های هوش مصنوعی نداشته باشند، احتمال بروز مشکلات مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها افزایش می‌یابد.

استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود داده‌ها

کارشناسان اشاره کردند که استفاده از هوش مصنوعی خود به عنوان ابزاری برای پاکسازی و بهبود کیفیت داده‌ها، امکان جدیدی در این حوزه فراهم کرده است. «گیگی یوان» از Cohere Health، توضیح داد که چگونه تیم او از مدل‌های زبان بزرگ برای شناسایی داده‌های پرخطا و اصلاح آن‌ها استفاده می‌کند. این فرآیند به متخصصان امکان می‌دهد تا داده‌های بی‌کیفیت را به سرعت و دقت بیشتری شناسایی و اصلاح کنند.

آینده هوش مصنوعی در حوزه سلامت

در پایان این جلسه، هر یک از شرکت‌کنندگان به فرصت‌های هیجان‌انگیزی که هوش مصنوعی برای ارتقای کیفیت مراقبت‌های پزشکی فراهم می‌کند اشاره کردند. آن‌ها باور دارند که در آینده، هوش مصنوعی می‌تواند به کمک ابزارهای دقیق‌تری که به زبان و محتوای بالینی آشنا هستند، نتایج بهتری برای بیماران به ارمغان آورد و فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود بخشد.

این وبینار نشان داد که کیفیت داده‌ها نقش کلیدی در موفقیت فناوری‌های هوش مصنوعی در سلامت دارد و برای دستیابی به راه‌حل‌های پایدار، همکاری بین تیم‌های فنی و کادر درمانی ضروری است.