卫生保健工作者数字本地消费者。新一代可能长大没有纸,笔和传真,但他们知道什么是好的服务交付的感觉。数字访问和响应,自助服务和授权,与透明的信息和选择的同时,我们的全球卫生系统面临前所未有的压力。我们起草了几个世纪前的系统管理战场创伤和传染病不是扩展解决人口与lifestyleinduced慢性疾病的挑战。由于现代医学奇迹,我们正越来越多地把急性病像癌症转变为慢性疾病。在发达国家我们没有足够的员工,床和设施来满足当前需求,我们规模也不能满足未来的预测。我们的劳动力日益专业化和集中化的城市中心,而病人地理传播。
我们需要一个新的卫生系统范式支撑治疗的新模型。我们需要一种方法来交付高质量的服务公平访问病人无论他们在哪里,与相同的劳动力和理想情况下相同或更低的成本。我们需要数字的核心。好消息是我们不需要想象未来。它已经在这里——部署和交付成果和结果我们迫切需要。面临的挑战是把这些创新的口袋变成默认的模型,这些治疗的新模型包括虚拟保健、自主保健、预防保健和精密医学。
同时,我们需要取得进展超出了消除纸和实现系统的医疗记录。如果我们做的是数字化,我们可能会错过机会改变护理。这意味着使用我们捕获的数据洞察力和确保现代和直观的体验。最有前途的技术之一是人工智能,这带来引人注目的功能在机器视觉领域的诊断成像。现在我们有训练模型,找到一个现成的家在放射学,病理学、皮肤科、眼科。创建一个精确的诊断成像是一种临床医生诊断模型输入训练数据,数据科学技能,通过强化反馈和计算资源,然后微调学习。除了医学成像,然而,这些输入编组很快被证明是一个人工智能的广泛应用在医疗保健的障碍。
然而在去年,生成AI提供答案,这些限制也浮出水面。大型语言模型(llm)解码通信,即。,我们人类的操作系统,可以推断出上下文和内容产生惊人的洞察力的反应甚至医学等专业领域。忘记医生的高阶任务已经做得很好,有一个角色AI解决估计有25%的浪费烤成今天我们如何提供医疗保健。
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我们可以解决劳动力困境如果我们能让临床医生诊断和治疗病人,执行top-of-license照顾他们独特的培训交付和得到满足,并利用人工智能来吸收管理复杂性、冗余、欺诈、返工和错误。这是潜在的生产力。想象一个额外的25%的员工;如果我们夫妇与推广技术进行虚拟护理病人和模型来满足他们生活在那里,我们可以解决访问和股本数字健康。这是一个激动人心的时刻强大的技术是现代化医疗服务,为临床医生对病人有更好的效果和经验。我们已经验证,这些技术可以安全有效地治疗的新模型。现在是时候建立一个未来卫生系统模式,将帮助我们解决今天和未来的挑战。
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