Gesondheidsorginnovasie

Hoe KI die volgende golf van gesondheidsorginnovasie sal dryf

Daar is geen twyfel dat data gereed is om gesondheidsorg te verander nie, aangesien dit soveel ander sektore het, maar dit sal 'n helpende hand nodig hê. Vandag versamel verskaffers van gesondheidsorg exabyte pasiëntdata van hospitale, klinieke, beeld- en patologielaboratoriums, en meer. Hierdie gegewens bevat baie insig in menslike gesondheid, maar die gebrek aan struktuur en groot volume beteken dat dit ver buite die perke van menslike vermoë om dit te ontsyfer.

Gelukkig kan gesofistikeerde oplossings vir AI en masjienleer die fakkel van innovasie dra.

In gesondheidsorg is die waarde van masjienleer die vermoë daarvan om massiewe datastelle te verwerk wat baie wyer is as die vermoë van mense. Rou, ongestruktureerde data gaan in en kliniese insigte kom uit, wat dokters help om beter sorg teen 'n laer koste te beplan en te versorg. Alhoewel die lug die limiet is wat die voordele van masjienleer betref, neem die konstruksie van hierdie komplekse algoritmes tyd. In die volgende vyf tot tien jaar verwag ons dat mediese beroepslui die dividende van gesondheidsgebaseerde innovasie op hierdie gebiede sal pluk:

  1. Gevorderde beeldanalise

Gevorderde beeldanalise Mediese professionele persone is hoogs opgelei, en sommige van hul werk weerspieël hul geweldige waardetoevoeging. Professionele persone moet egter tyd spandeer aan herhalende take soos beeldanalise. In radiologie bestee dokters byvoorbeeld tyd om na beelde van CT-skanderings, MRI's, ultraklank, PET-skanderings, mammografie en meer te kyk. AI-geassisteerde beeldoplossings gebruik die tegnologie se gevorderde patroonherkenningsvermoëns om beeldfunksies uit te lig, vroeë voorspellers van kanker te identifiseer, gevalle te prioritiseer en die hoeveelheid arbeid wat benodig word om akkurate diagnoses uit te voer, te verminder. Aangesien AI meer en meer datastelle verwerk, is dit onvermydelik dat die tegnologie die vermoë van menslike dokters sal verduister om die tekens van siektes so vroeg as moontlik raak te sien.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

  1. Siekte-opsporing

As gevolg van die hoë koste, vind die opname van gesondheidsorg gewoonlik slegs plaas om 'n diagnose te bevestig. Dit is 'n effektiewe oplossing, maar een wat AI beloof om te verbeter en te vervang. Deur 'n diepgaande ontleding van groot hoeveelhede historiese data te doen, kan KI die moontlikheid van siekte of siekte in ongelooflike vroeë stadiums voorspel. Deur byvoorbeeld te kyk na 'n hele pasiëntpopulasie wat bykomend is tot die demografie van 'n spesifieke individu, benewens die mediese geskiedenis van familielede, kan AI tot die gevolgtrekking kom dat 'n pasiënt baie waarskynlik 'n siekte soos hartsiektes sal ontwikkel jare voordat 'n dokter ooit akkuraat 'n diagnose maak.

  1. Medisyne-ontdekking

Ons het almal eerstehands gesien hoe belangrik dit is om effektiewe middels en entstowwe te ontwerp en te vervaardig om 'n pas ontdekte siekte te bestry. Histories het hierdie proses enorme tyd- en geldinvesteringe gekos, en die ontwikkelingstydlyne strek in sommige gevalle tot meer as 'n dekade. Die vermoë van KI om geneesmiddels wat bekend is as veilig en effektief te kruisverwys en dele van hul formules te herhaal om nuwe iterasies voor te stel, kan baanbrekend wees, wat talle lewens kan red en help om die volgende wêreldwye pandemie te voorkom.

  1. Digitale konsultasie

Digitale konsultasie Die pandemie het ongetwyfeld innovasie in die televisieruimte aangespoor, maar daar is nog 'n lang pad om virtuele besoeke net so effektief te maak as 'n fisiese besoek aan die dokter. AI kan die gaping op talle maniere help toemaak. Masjienleer en natuurlike taalverwerking (NLP) help byvoorbeeld om simptome te versamel deur slegs 'n pasiënt se stem te gebruik. Gekombineer met 'n ontleding van die pasiënt se elektroniese gesondheidsrekord, kan AI moontlike gesondheidsprobleme uitlig wat dokters kan hersien. Deur vooraf inligting te verwerk, verhoog AI die hoeveelheid pasiënte wat dokters kan hanteer, verbeter die doeltreffendheid van virtuele besoeke en verminder dit selfs die risiko van infeksie as gevolg van fisiese interaksies.

By Shaip is ons doel om die opwindende toekoms van innovasie in gesondheidsorg in te lei deur ondernemings te ondersteun in hul AI -inisiatiewe. Ons help organisasies om AI- en NLP -modelle te bou en op te lei deur die gebruik van meer as 10 miljoen mediese datastelle wat bestaan ​​uit beelde, elektroniese gesondheidsrekorddata en selfs spraak van dokters, te lisensieer. Ons data is 100% beskermde vir gesondheidsinligting, akkuraat geannoteer en afkomstig van meer as 60 verskillende geografiese gebiede, wat uitkomste van hoë gehalte verseker.

Ons het ook 'n diep begrip van AI van die grond af, wat beteken dat ons ons ervaring in die keuse van onbevooroordeelde groepe kan verleen, annotasie vir gesondheidsorgdata, en die eise van leer onder toesig om ons kliënte se sukses te verseker. Vir meer inligting oor die oplossings wat Shaip kan help om in plek te stel, kontak asseblief en versoek 'n demo vandag.

Sosiale Deel

Jy kan ook graag