Como a IA e a aprendizaxe automática están facendo que o sector sanitario sexa máis centrado no paciente

Jinesh Kumar Chinnathambi , Arquitecto de solucións nunha compañía líder de seguros de saúde, está a utilizar a súa experiencia no mundo real nos campos do Machine Learning (ML) e da Intelixencia Artificial (AI) para facer que o sector sanitario sexa máis centrado no paciente e mellorar a súa atención.

As persoas que realizan unha carreira na TI da saúde adoitan estar impulsadas pola aspiración de ter un impacto significativo na vida das persoas. Para Jinesh, a mellor forma de facelo en 2024 é empregando as capacidades de resolución de problemas da tecnoloxía para mellorar e racionalizar a industria sanitaria.

Como di: "O panorama sanitario en constante cambio, con avances como os Rexistros Electrónicos de Saúde (EHR), a telemedicina, a intelixencia artificial e as análises preditivas que transforman a atención ao paciente, presenta retos e oportunidades cativadoras para a innovación. Proporciona a satisfacción de saber que o traballo neste campo contribúe directamente a mellorar a calidade, a accesibilidade e a eficacia da atención ao paciente, facendo que a asistencia sanitaria sexa máis centrada no paciente".

Combinando as innovacións e tecnoloxías desta TI sanitaria, como diagnósticos impulsados pola intelixencia artificial, análises preditivas e plans de tratamento personalizados, coas habilidades básicas necesarias nas funcións sanitarias, incluíndo a resolución de problemas, o pensamento analítico, a comunicación e a comprensión das operacións sanitarias. demostrou ser moi beneficioso tanto para os pacientes como para os profesionais da saúde.

Presentamos a Jinesh Kumar Chinnathambi

A educación de Jinesh Kumar Chinnathambi comezou cunha licenciatura en enxeñaría informática, o que lle deu unha base sólida para o seu traballo en TI sanitaria. Durante os seus estudos, Jinesh centrouse en temas na intersección da tecnoloxía e a saúde, incluíndo bases de datos, análise de datos e sistemas de saúde. Despois de graduarse, gañou experiencia práctica en TI a través de roles de nivel de entrada e postos tecnolóxicos na industria da saúde.

Conseguiu unha maior especialización en TI sanitaria a través das certificacións ofrecidas polo AHIP (America's Health Insurance Plan) e mantívose actualizado sobre as novas regulacións sanitarias, as tecnoloxías emerxentes e as mellores prácticas da industria para manterse á fronte da curva. Estar en contacto con profesionais, asistir a conferencias do sector e manterse ao tanto das revistas informáticas sanitarias proporcionáronlle información valiosa e axudáronlle a ter éxito na súa carreira. Como el mesmo di, "A viaxe cara ás TIC sanitarias implica unha combinación de educación, experiencia práctica, aprendizaxe continua e dedicación a mellorar a prestación de asistencia sanitaria a través da tecnoloxía".

Jinesh publicou numerosas publicacións e pezas de investigación académica, incluíndo o ben recibido " Predición eficaz da recorrencia do cancro mediante a análise de datos sanitarios con aprendizaxe automática e intelixencia artificial ," " Aproveitamento da análise de datos con intelixencia artificial para detectar e pechar as lagoas sanitarias ," " Aproveitamento da análise de datos e da intelixencia artificial na sanidade ," e " Amplificación do uso de Big Data na analítica sanitaria a través da migración á nube e ao copo de neve ”.

A súa ampla gama de certificacións profesionais e importantes logros demostran a súa experiencia nun campo altamente competitivo. É o único dos aproximadamente 100.000 empregados de Elevance Health que posúe catro certificacións AWS, incluíndo AWS Certified DevOps Professional, AWS Certified Solutions Architect Associate, AWS Certified Developer Associate e AWS Certified SysOps Administrator Associate.

Tamén posúe unha certificación Sun Certified Java Professional (SCJP) e varias certificacións dos plans de seguro de saúde de Estados Unidos (AHIP), incluíndo Fundamentals of Healthcare Parts A e B e Basics of Managed Care Part A. Ademais de todo isto, Jinesh foi recoñecido. cun 2024 Premio de recoñecemento global polos seus notables logros na industria sanitaria e informática.

En agosto de 2024, tamén gañou o premio Cloud Innovator of the Year nos Business Innovation Awards 2024 na categoría Health Care/Information Technology. Este premio recoñece logros destacados na innovación na nube. Ademais de ser premiado polo seu traballo, Jinesh tamén foi nomeado xuíz do Premios Globee® ao liderado en 2024, o que supuxo un recoñecemento formal ao seu compromiso e contribucións significativas ao seu campo, e recibiu o recoñecemento polo seu papel como xuíz no Evento Hackathon Virginia Tech College .

O papel da intelixencia artificial, o ML, a análise de datos, os almacéns de datos e a migración na nube na TI sanitaria

Un dos principais beneficios de implementar avances tecnolóxicos como a intelixencia artificial e o ML na TI sanitaria é como se poden utilizar para analizar grandes cantidades de datos sanitarios, predecir con precisión os resultados dos pacientes e mellorar os plans de tratamento.

Un momento fundamental na carreira informática de Jinesh chegou coa aparición da computación en nube, que remodelou todo o panorama tecnolóxico. Foi aquí, no precipicio dun cambio tecnolóxico tan monumental, onde Jinesh decatouse do beneficioso que podían ser tales sistemas para o traballo que estaba a facer.

"Antes do auxe da computación en nube, as empresas tiñan que establecer, xestionar e manter as súas propias infraestruturas de TI caras", lembra Jinesh. "Compañías como Amazon, Google e Microsoft comezaron a proporcionar plataformas que permitían o acceso a bases de datos, servidores, software, etc. e analíticas a través de Internet. Isto levou a unha redución substancial do custo e da complexidade das operacións de TI, acelerou a innovación e ofreceu a flexibilidade para escalar os recursos segundo fose necesario. Ademais, a computación na nube abriu o camiño para moitos outros avances tecnolóxicos vistos hoxe, como a analítica de big data e a IA, nos que estou a traballar actualmente segue dando forma ao futuro da tecnoloxía".

Todo isto funciona en conxunto coa dedicación das persoas no ámbito sanitario para elaborar un enfoque máis centrado no paciente, proporcionando unha atención personalizada e oportuna cunha rapidez e precisión revolucionarias.

Estudos e aplicacións do mundo real

Ao implementar estes avances tecnolóxicos no seu sistema informático de saúde establecido, Jinesh foi capaz de desenvolver con éxito produtos de análise preditiva para mellorar a atención ao paciente. O seu traballo incluso puido identificar os signos e a probabilidade de reaparición do cancro moito antes do que se pensaba posible, todo grazas á análise de datos, AI e ML.

Ao configurar os modelos de IA para que funcionen perfectamente na nube, Jinesh contribuíu a acelerar os diagnósticos preditivos, a mellorar os plans de tratamento, a automatizar as tarefas administrativas e a mellorar a atención ao paciente. Os deseños estratéxicos e a experiencia técnica dos arquitectos de solucións son unha parte vital para dar forma ao futuro dos sistemas de saúde baseados na nube habilitados para AI.

O impacto destes proxectos mellorou os resultados dos pacientes, reduciu custos, mellorou a eficiencia e axudou a ofrecer unha atención máis personalizada que nunca. Jinesh traballou incansablemente para guiar e desenvolver solucións tecnolóxicas e de ferramentas que melloren a adopción e o goberno da liñaxe de datos colaborando con socios tecnolóxicos para crear unha estratexia de operación de datos baseada na nube.

Supervisou un marco completo de migración na nube e goberno de datos en Elevance Health, garantindo o aliñamento cos obxectivos comerciais e os requisitos regulamentarios da HIPAA, e tamén estableceu un consello de datos de altos executivos de toda a empresa para facilitar unha colaboración eficiente en iniciativas de datos.

Ademais, durante o seu tempo en Elevance, traballou en estreita colaboración co equipo de infraestrutura e tecnoloxía empresarial para explorar unha solución de casa do lago baseada na nube. Jinesh liderou a implementación dun marco de migración de datos, incluíndo investigación de problemas, procesos de resolución, análise da causa raíz, informes, clasificacións e estándares de datos e validación e controis de calidade dos datos. Tamén desenvolveu un marco de goberno de datos para aliñarse cos obxectivos comerciais e cos requisitos regulamentarios da HIPAA, que admitiu a implementación de microservizos monolíticos para varios casos de uso.

Investigou e recomendou os tamaños de almacén de Snowflake adecuados despois de realizar varias probas de concepto, o que resultou nun rendemento óptimo para consultas de middleware e reducindo os custos anuais nun 30%. Un estudo estimou o aforro de custos nacionais nos Estados Unidos desde o diagnóstico precoz a 26.000 millóns de dólares ao ano.

O futuro da tecnoloxía sanitaria

A visión de Jinesh para o futuro da tecnoloxía sanitaria está chea de promesas, mellora continua e potencial para crear un sistema de saúde máis centrado no paciente que beneficie a todos.

Planea traballar na converxencia da saúde e a tecnoloxía para mellorar a atención ao paciente introducindo solucións novas e avanzadas e desenvolvendo e xestionando Rexistros Electrónicos de Saúde (EHR), intercambios de información sanitaria, servizos de telemedicina e outras iniciativas para mellorar a coordinación e a accesibilidade da atención sanitaria, en definitiva. beneficiando as comunidades locais. Isto contribuirá á detección precoz da enfermidade, á vixilancia eficaz, á diminución dos erros médicos e á mellor comunicación entre os profesionais sanitarios e os pacientes.