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人工智能在醫療保健行業的加速發展

人工智能 深度學習
從自然語言過程、算法和醫學編碼、成像和診斷開始,人工智能要能夠進行無數活動并幫助醫療專業人員做出卓越的決策,還有很長的路要走。

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醫療保健行業利用人工智能

隨著人工智能技術的不斷發展,人工智能的應用也在不斷的發展,使世界受益匪淺。這項技術可以應用于任何行業,包括醫療保健行業。技術的進步和AI(人工智能)作為現代技術的一部分,形成了數字宏觀世界。準確地說,人工智能是一種編程,其中將人類智能復制到機器中,并且它像人類一樣工作和行動。

人工智能正在改變醫療保健行業的系統和方法。半個多世紀以來,人工智能和醫療保健一起被發現。醫療保健行業使用自然語言過程對某些數據模式進行分類。自然語言過程是賦予計算機像人類一樣理解文本和口語的能力的過程。在醫療保健領域,它對臨床決策支持產生影響。自然語言過程使用的算法可以模仿人類對對話和查詢的反應。這種NLP就像人類可以采用模擬調解器的形式使用算法連接到健康計劃成員。

臨床試驗可以使用人工智能來加速醫學編碼的搜索和驗證。這有助于減少開始、改進和完成臨床培訓的時間。簡而言之,醫學編碼是將有關患者的醫學數據傳輸為字母數字代碼。

人工智能如何在醫療保健行業加速發展?

臨床決策—所有醫療保健部門都被大量不斷增長的責任和健康數據所淹沒。機器學習技術作為人工智能的一部分,可以應用于電子健康記錄,在此幫助下,臨床專業人員可以尋找已被醫療專業人員治愈的正確、無錯誤、基于確認的統計數據。此外,自然語言處理(NaturalLanguageProcess)就像聊天機器人一樣,可以用于日常對話,讓用戶可以像詢問醫療專業人員一樣鍵入問題,并獲得快速而可靠的答案。

健康公平—人工智能和機器學習算法可用于通過促進數據的多樣性和透明度來減少該部門的偏見,以幫助改善健康公平。

藥物檢測—制藥公司可以使用人工智能來處理藥物發現,從而有助于減少確定和服用藥物直至上市的時間。機器學習和大數據作為人工智能的一部分確實具有降低新藥價值的巨大前景。

疼痛管理—在人工智能的幫助下,通過創造可復制的真實性,患者可以很容易地從他們現有的疼痛原因中分心。不僅如此,人工智能還可以用于幫助麻醉危機。

系統網絡化醫務室—與現在不同的是,一個治療各種疾病的大醫院可以分成更小的支點和輻條,所有這些大小診所都將連接到一個單一的數字框架。在人工智能的幫助下,可以很容易地發現有惡化風險的患者。

醫學圖像和診斷—人工智能和醫學編碼可以通過身體的圖像和X射線來識別要治療的疾病系統。在電子健康記錄的幫助下,進一步的人工智能技術被用于醫療保健行業,使心臟病專家能夠首先識別危急病例,并準確地進行診斷并可能避免錯誤。

健康記錄分析—隨著人工智能的進步,現在患者和醫生都可以輕松收集日常健康數據。所有幫助計算心率的智能手表都是這項技術的最好例子。

這只是人工智能在醫療保健行業的開始。從自然語言過程、算法和醫學編碼、成像和診斷開始,人工智能要能夠進行無數活動并幫助醫療專業人員做出卓越的決策,還有很長的路要走。醫療保健行業現在專注于為患者服務的技術創新。人工智能極大地改變了醫療保健行業,從而促進了患者護理的發展。

 

責任編輯:姜華 來源: 千家網
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