Veri Yönelimli Karar Destek Sistemi, yapay zekâ destekli algoritmalar ve yöntemler kullanarak sağlık çalışanlarının günlük operasyonlarında daha isabetli kararlar almalarına yardımcı olmak için anonimleştirilmiş sağlık verilerini kullanır. Bu sistemler, elektronik sağlık kayıtları, tıbbi görüntüleme ve diğer klinik veriler de dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen büyük veri hacimlerini işlemek ve analiz etmek için ileri analitik ve makine öğrenme algoritmalarını kullanır.
Veri Yönelimli KDS’ler, klinisyenlere ve sağlık yöneticilerine gerçek zamanlı bilgi ve içgörüler sunarak daha iyi kararlar almalarına ve hasta sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olabilir. Bu, hasta verilerindeki eğilimleri ve desenleri belirleme, olumsuz olayların veya komplikasyonların olasılığını tahmin etme ve tedavi ve bakım için önerilerde bulunma gibi unsurları içerebilir. Daha başarılı karar verme, kaynak tahsisini optimize etme, hasta katılımı ve memnuniyetini artırma ve nüfus sağlığı yönetimini alanlarında da destekleme sağlar.
Oteo, Analitik KDS aracını özellikle Görüntü Arşivleme ve İletişim Sistemleri (PACS) ve laboratuvar sistemleri için tahminsel analitik, karar modelleme ve simülasyon araçları, gösterge panelleri ve görselleştirme araçları ve klinik karar destek hizmeti sağlamak amacıyla yönlendirir. Bu sistemler aynı zamanda elektronik sağlık kayıtları, eczane sistemleri ve tıbbi görüntüleme sistemleri gibi diğer sağlık BT sistemleriyle entegre olabilir, böylece daha kapsamlı bir hasta verisi görünümü sağlanabilir ve daha bilinçli karar alınabilir.
İstenilen sonuçları elde etmek için Veri Yönelimli Karar Destek Sistemlerinde çeşitli yapay zekâ yöntemleri kullanılabilir. Bu yöntemlerden bazıları:
- Makine öğrenimi algoritmaları:
Bu algoritmalar büyük veri hacimlerini analiz edebilir ve insanlar tarafından hemen fark edilmeyen desenleri veya anormallikleri belirleyebilir. Makine öğrenimi ayrıca klinik uzmanların hasta sonuçlarını önceden tahmin etmelerine veya belirli durumlara risk altında olan hastaları belirlemelerine yardımcı olmak için tahminsel modeller geliştirmek için de kullanılabilir.
- Doğal dil işleme (NLP):
NLP algoritmaları, klinik notlar veya hasta geri bildirimleri gibi yapılandırılmamış veri kaynaklarından bilgi çıkarabilir; bu, yapılandırılmış veri alanları tarafından yakalanamayan hasta verilerindeki trendleri veya desenleri belirlemeye yardımcı olabilir.
- Derin öğrenme:
Derin öğrenme algoritmaları, tıbbi görüntüler veya laboratuvar verileri gibi karmaşık, çok boyutlu veri kümelerini analiz edebilir; bu, klinisyenlerin hastalığa işaret eden ince değişiklikleri veya anormallikleri belirlemelerine yardımcı olabilir.
- İleri seviye destek sistemleri:
İleri seviye destek sistemleri, makine öğrenimi algoritmalarını uzman bilgisiyle birleştirerek hasta verilerine dayalı hedeflenmiş öneriler veya teşhisler sağlar. Bu sistemler, çeşitli ortamlarda klinik karar verme süreçlerini desteklemek için kullanılabilir.
- Güçlendirilmiş öğrenme:
Güçlendirilmiş öğrenme algoritmaları, hastaların benzersiz sağlık profilleri ve tedavi geçmişlerine dayanarak bireysel hastalar için tedavi planlarını optimize edebilir; bu, klinisyenlere daha kişiselleştirilmiş ve etkili tedavi planları geliştirmede yardımcı olabilir.
Oteo KDS, sağlık profesyonellerinin verilere dayalı daha bilinçli kararlar almalarına ve hasta sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olmak için çoğunlukla Makine Öğrenmesi (ML)ve Derin Öğrenme (DL) algoritmalarını kullanır. Ancak, bu araçların insan uzmanlığı ve klinik değerlendirmenin yerini almadığını, ancak karar verme süreçlerini desteklemek ve geliştirmek için bir araç olduğunu unutmamak önemlidir.