一个我将彻底改变卫生保健行业,提供众多机会简化流程,提高手术效果,提高医疗服务的效率。的技术提供了一个庞大而复杂的网络算法,机器学习,和深度学习算法,可以分析海量医疗数据并提供可行的见解,提高决策和降低医疗服务提供者的负担。
“人工智能(AI)是带我们到一个新的医学的时代。我们不是取代放射科医生。然而,放射科医生面临很多问题发现在医学图像。因此,医疗是在人工智能的未来因为巨大的数据量,和所有形式的技术,将会有大量的数据和人类无法解释这一切,“说Charbel Makhoul,人工智能解决方案和医疗主任——俄罗斯、土耳其、中东和非洲在佳能医疗,他们展示了他们的一些先进的人工智能医疗解决方案,整合和深度学习在阿拉伯的健康。
所有这些数据的总和是否创建、捕获或复制——被称为全球边界,它正以前所未有的速度增长。经历巨大的经济增长。IDC预测,全球边界将从33字节(ZB)在2018年到175年ZB到2025年。这意味着大约有1750亿字节。医疗数据仅将增长36%(复合年增长率)的复合年增长率在此期间,超过其他行业,如制造业、金融服务和媒体。
近年来,人工智能医疗行业发生了重大进展,许多应用程序和用例正在帮助卫生保健提供者提高手术效果,减少成本,提高操作效率。从虚拟助理,聊天机器人,并预测分析机器learning-powered诊断工具,正日益成为全球行业的重要工具。
转变为医疗保健的关键领域之一是疾病诊断。人工智能算法可以分析数以百万计的医疗文件包括成像扫描,实验室结果,和病人的历史,为医生提供更准确和更快的诊断。事实上,由斯坦福大学的一项研究发现,人工智能算法比人类放射科医生在乳房x光成像检测乳腺癌的诊断准确率为89%比86%人类的放射科医生。
个人化药物也被改变了由于人工智能,算法可以解析海量的洞察力和信息,包括基因组数据,病人的历史,和生活方式因素提供高度个性化的治疗方案和建议。这不仅有助于改善病人的结果,还可以降低成本,技术可以帮助识别和避免无效的治疗方法。哈佛医学院的一项最新研究发现,人工智能算法能够推荐个性化治疗抑郁症患者的计划的准确率77%。这种个性化也转化为其他领域的医疗规定,作为人工智能的机器学习元素已经上升到与患者互动的新方法。虚拟助手,聊天机器人,和其他AI-powered工具提供24/7患者获得医疗保健服务,减少等待时间,提高病人满意度。
医疗被人工智能转换的另一个方面是临床工作流程的优化。算法可以帮助卫生保健提供者管理病人队列,减少等待时间,和优化人员配备水平,提供一个更有效的和有效的医疗保健经验对患者和提供者。麦肯锡的一项研究发现,人工智能算法可以帮助卫生保健提供者减少病人等待时间35%。
卫生保健供给急需转型,改善患者的治疗效果和降低成本,显然让AI全球医疗行业不容忽视的关键工具。
这篇文章发表在《每日剂量2023。今天在线阅读完整的问题。
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