Jak umělá inteligence a strojové učení dělají sektor zdravotnictví více zaměřený na pacienta

Jinesh Kumar Chinnathambi , Solution Architect v přední zdravotní pojišťovně, využívá své reálné zkušenosti v oblasti strojového učení (ML) a umělé inteligence (AI) k tomu, aby se sektor zdravotnictví více zaměřil na pacienta a zlepšila péči o pacienty.

Lidé, kteří se věnují kariéře v IT ve zdravotnictví, jsou často poháněni snahou mít významný dopad na životy lidí. Pro Jinesh je nejlepším způsobem, jak toho dosáhnout v roce 2024, využití schopností technologie řešit problémy ke zlepšení a zefektivnění zdravotnického průmyslu.

Jak říká: "Neustále se měnící prostředí zdravotní péče s pokroky, jako jsou elektronické zdravotní záznamy (EHR), telemedicína, umělá inteligence a prediktivní analytika transformující péči o pacienty, představuje podmanivé výzvy a příležitosti pro inovace. Poskytuje uspokojení z toho, že práce v této oblasti přímo přispívá ke zvyšování kvality, dostupnosti a účinnosti péče o pacienty, což v konečném důsledku činí zdravotní péči více zaměřenou na pacienta."

Kombinace inovací a technologií v tomto zdravotnickém IT, jako je diagnostika řízená umělou inteligencí, prediktivní analytika a personalizované léčebné plány, s měkkými dovednostmi požadovanými v rolích ve zdravotnictví, včetně řešení problémů, analytického myšlení, komunikace a porozumění zdravotnickým operacím, se ukázal jako neuvěřitelně přínosný jak pro pacienty, tak pro zdravotníky.

Představujeme Jinesh Kumar Chinnathambi

Vzdělání Jineshe Kumara Chinnathambiho začalo bakalářským titulem v oboru informatika, což mu dalo silný základ pro jeho práci v IT ve zdravotnictví. Během studií se Jinesh zaměřil na témata na rozhraní technologií a zdravotnictví, včetně databází, analýzy dat a systémů zdravotní péče. Po absolvování získal praktické IT zkušenosti prostřednictvím vstupních rolí a technických pozic ve zdravotnickém průmyslu.

Dosáhl další specializace v IT ve zdravotnictví prostřednictvím certifikací nabízených AHIP (Americký plán zdravotního pojištění) a průběžně aktualizuje nové zdravotnické předpisy, vznikající technologie a osvědčené postupy v oboru, aby zůstal na špici. Síť s profesionály, účast na průmyslových konferencích a sledování zdravotnických IT časopisů mu poskytly cenné poznatky a pomohly mu získat úspěch v jeho kariéře. Jak sám říká: „Cesta do IT zdravotnictví zahrnuje kombinaci vzdělání, praktických zkušeností, neustálého učení a odhodlání zlepšovat poskytování zdravotní péče prostřednictvím technologií.“

Jinesh publikoval četné publikace a kusy akademického výzkumu, včetně dobře přijatých „ Efektivní predikce recidivy rakoviny pomocí analýzy dat ve zdravotnictví se strojovým učením a umělou inteligencí "," " Využití analýzy dat s umělou inteligencí k detekci a uzavření mezer ve zdravotní péči "," Využití analýzy dat a umělé inteligence ve zdravotnictví “ a „ Rozšíření využití velkých dat v analýze zdravotnictví prostřednictvím migrace cloudu a sněhových vloček .“

Jeho široká škála odborných certifikací a významné úspěchy prokazují jeho odbornost ve vysoce konkurenčním oboru. Je jediným z přibližně 100 000 zaměstnanců Elevance Health, který je držitelem čtyř certifikací AWS, včetně AWS Certified DevOps Professional, AWS Certified Solutions Architect Associate, AWS Certified Developer Associate a AWS Certified SysOps Administrator Associate.

Je také držitelem certifikace Sun Certified Java Professional (SCJP) a několika certifikací American's Health Insurance Plans (AHIP), včetně Základů zdravotní péče části A a B a Základy řízené péče části A. Kromě toho všeho byl Jinesh uznán s rokem 2024 Cena za globální uznání za jeho významné úspěchy v oblasti zdravotnictví a IT.

V srpnu 2024 také získal ocenění Cloudový inovátor roku na Business Innovation Awards 2024 v kategorii Health Care/Information Technology. Toto ocenění oceňuje vynikající úspěchy v cloudových inovacích. Kromě ocenění za svou práci byl Jinesh také jmenován porotcem Globee® Awards for Leadership v roce 2024, což znamená formální uznání jeho angažovanosti a významného přínosu ve svém oboru, a získal uznání za svou roli soudce na Hackathon na Virginia Tech College .

Role AI, ML, datové analýzy, datových skladů a cloudové migrace ve zdravotnictví IT

Jednou z hlavních výhod implementace technologických pokroků, jako je AI a ML, do zdravotnického IT je to, jak je lze využít k analýze obrovského množství dat o zdravotní péči, přesné předpovědi výsledků pacientů a zlepšení léčebných plánů.

Stěžejní okamžik v IT kariéře společnosti Jinesh přišel s příchodem cloud computingu, který přetvořil celé technologické prostředí. Právě tady, na propasti tak monumentální technologické změny, si Jinesh uvědomil, jak přínosné mohou být takové systémy pro práci, kterou dělal.

„Před vzestupem cloud computingu byly podniky povinny zřídit, spravovat a udržovat své vlastní drahé IT infrastruktury,“ vzpomíná Jinesh. „Společnosti jako Amazon, Google a Microsoft začaly poskytovat platformy, které umožňovaly přístup k databázím, serverům, softwaru, a analytika přes internet To vedlo k podstatnému snížení nákladů a složitosti IT operací, urychlilo inovace a nabídlo flexibilitu škálování zdrojů podle potřeby. Umožnilo to podnikům soustředit se více na své hlavní operace a zároveň využít aktuální stav. the-art technologie Kromě toho cloud computing vydláždil cestu mnoha dalším technologickým pokrokům, které dnes vidíme, jako je analytika velkých dat a AI, na kterých v současné době pracuji jako milník, který předefinoval možnosti IT nadále utváří budoucnost technologií."

To vše funguje v tandemu s odhodláním lidí v oblasti zdravotnictví vytvořit přístup více zaměřený na pacienta a poskytovat personalizovanou a včasnou péči s revoluční rychlostí a přesností.

Studie a aplikace reálného světa

Implementací těchto technologických pokroků do svého zavedeného zdravotnického IT systému byl Jinesh schopen úspěšně vyvinout produkty prediktivní analýzy pro zlepšení péče o pacienty. Jeho práce dokonce dokázala identifikovat příznaky a pravděpodobnost recidivy rakoviny mnohem dříve, než se dříve považovalo za možné, a to vše díky analýze dat, AI a ML.

Konfigurací modelů umělé inteligence pro bezproblémové fungování v cloudu přispěl Jinesh k urychlení prediktivních diagnóz, vylepšení plánů léčby, automatizaci administrativních úkolů a zlepšení péče o pacienty. Strategické návrhy a technické znalosti architektů řešení jsou zásadní součástí utváření budoucnosti cloudových zdravotnických systémů s podporou umělé inteligence.

Dopad těchto projektů zlepšil výsledky pacientů, snížil náklady, zlepšil efektivitu a pomohl poskytovat personalizovanější péči než kdykoli předtím. Jinesh neúnavně pracoval na vedení a vývoji technologických a nástrojových řešení, která zlepšují přijímání a správu datových linií tím, že spolupracuje s technologickými partnery na vytvoření strategie cloudového provozu dat.

Dohlížel na komplexní cloudovou migraci a rámec pro správu dat ve společnosti Elevance Health, zajišťující soulad s obchodními cíli a regulačními požadavky HIPAA, a také zřídil datovou radu vedoucích pracovníků v celém podniku, aby usnadnil efektivní spolupráci na datových iniciativách.

Kromě toho během svého působení v Elevance úzce spolupracoval s týmem podnikové infrastruktury a technologií na prozkoumání cloudového řešení lake-house. Jinesh vedl implementaci rámce pro migraci dat, včetně výzkumu problémů, procesů řešení, analýzy hlavních příčin, reportingu, klasifikace dat a standardů a ověřování a kontroly kvality dat. Vyvinul také rámec pro správu dat, který je v souladu s obchodními cíli a regulačními požadavky HIPAA, což podporovalo implementaci monolitických mikroslužeb pro různé případy použití.

Po provedení několika testů konceptu prozkoumal a doporučil vhodné velikosti skladů Snowflake, což vedlo k optimálnímu výkonu pro dotazy na middleware a snížení ročních nákladů o 30 %. Jedna studie odhadla vnitrostátní úspory nákladů ve Spojených státech z včasné diagnózy na 26 miliard dolarů ročně.

Budoucnost zdravotnických technologií

Vize společnosti Jinesh pro budoucnost zdravotnických technologií je plná příslibů, neustálého zlepšování a potenciálu vytvořit systém zdravotní péče více zaměřený na pacienta, z něhož budou mít prospěch všichni.

Plánuje pracovat na konvergenci zdravotní péče a technologií s cílem zlepšit péči o pacienty zaváděním nových a pokročilých řešení a vývojem a správou elektronických zdravotních záznamů (EHR), výměny zdravotnických informací, telemedicínských služeb a dalších iniciativ ke zlepšení koordinace a dostupnosti zdravotní péče. ve prospěch místních komunit. To přispěje k včasnému odhalení onemocnění, účinnému monitorování, snížení počtu lékařských chyb a lepší komunikaci mezi poskytovateli zdravotní péče a pacienty.