مراقبة المرض
في مجال مراقبة الأمراض ، يمكن للأطباء استخدام نموذج تنبئي مبني على التعلم الآلي أو الأنظمة المعرفية لتقدير مخاطر الأمراض المزمنة على أساس خصائص المريض ، دون التمسك بخطة الرعاية المعمول بها أو السماح للمرضى بقبول الإدخال في المستشفيات. يمكن للتدخل المبكر تقليل تكاليف المرضى بشكل كبير ، حيث يقوم نظام مونتيفيور الصحي بنشر منصة تحليل البيانات على أساس معالج Intel® Xeon® الذي يحلل كميات كبيرة من البيانات الخام في الوقت الحقيقي لمساعدة الأطباء على تحديد أفضل علاج للمرضى. وفي الوقت نفسه ، يمكن استخدام النموذج المعياري لتحديد خطر فشل الجهاز التنفسي في المرضى بحيث يمكن للعاملين في المجال الطبي اتخاذ تدابير إنذار مبكر للتدخل في الوقت المناسب لإنقاذ الأرواح والحفاظ على الموارد.
البيئة السريرية
في إعداد سريرية يمكن أيضا استخدام نموذج يقوم على التعلم الآلي، ونماذج التنبؤ المشتركة بما في ذلك استخدام السجلات الطبية الإلكترونية لتقييم خطر العدوى في المستشفى، واحتمال قسم الحوادث والطوارئ نماذج التشغيل تتوقع مريض يدخل مثل إنتل وشارب الطبية تطويرها بشكل مشترك نموذج فريق الاستجابة السريعة، وفقا لبيانات من السجل الطبي الإلكتروني في التنبؤ أي من المرضى يحتاج فريق تدخل الرد السريع. في نفس الوقت هذا النموذج، يمكن للمستشفى العثور بسرعة على أفراد ومعدات الطوارئ مناسبا، وبالتالي تقصير البيانات في الوقت استجابة باستخدام التاريخ في التجارب التي أجراها النموذج ، كانت دقة تقدير حاجة المريض للتدخل الجماعي السريع حوالي 80٪.
تحليل التصوير
استخدام هي أيضا واحدة من التعلم العميق تكنولوجيا تحليل الصور الطبية في المجال الطبي من المخابرات التطبيقات الهامة الاصطناعية. وتعمل إنتل مع الشركاء في الصناعة للتعاون في هذا الصدد، وتحليل الصور الطبية باستخدام تكنولوجيا التعلم عمق للكشف عن الأورام بالتعاون مع GE الطبية، GE الرعاية الصحية إنتل ® ® زيون منصة قابلة لل، والتكلفة الإجمالية للجهاز التصوير خفضت بنسبة 25٪ عن طريق استخدام المشترك مع حلول التصوير GE الرعاية الصحية، وإنتل زيون منصة قابلة التي يمكن أن تساعد الأشعة تتحسن قراءة الكفاءة، يتم تقليل وقت عرض الصورة الأول إلى أقل من ثانيتين ، ويتم تقليل وقت تحميل الدراسة إلى أقل من 8 ثوانٍ.
الخدمة الافتراضية
AI استخدام الرابع الحالة هي ممثل خدمة التطبيب عن بعد الظاهري. تطبيقات التطبيب عن بعد توفر حلول أكثر ثراء للشركات والمستهلكين، وممثل عن الروبوت الطبي للمرضى الداخليين فاكرنى الصحة هو الحل الرواية. وفي الوقت نفسه ، وبالتالي توليد مجموعات البيانات والفيديو يمكن استخدامها لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي، وزيادة تحسين التشخيص السريري، على سبيل المثال في حالة التشخيص عن بعد من السكتة الدماغية، وعمق التعلم القائم على نموذج يمكن تحديد خصائص السكتة الدماغية المبكرة للمريض، التي يمكن أن تحسن دقة التشخيص و تقصير كبير في وقت التشخيص والعلاج.
الواقع الافتراضي
تتمثل حالة الاستخدام الخامس للذكاء الاصطناعي في إنشاء الجيل القادم من مساعدي الواقع الافتراضي ، وفي المستقبل ، يمكن أن يستجيب الذكاء الاصطناعي لتفاعلات المشاركين في جلسات الواقع الافتراضي ، حيث يمكن للمرضى التفاعل مع البيئات الافتراضية وملاحظة التغييرات المحتملة في حالتهم. من حيث التدريب الجراحي ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور لتحديد أفضل الممارسات لأفضل الجراحين ، ويمكن تغذية هذه الأساليب مرة أخرى إلى عمليات المحاكاة ويمكن تحسينها باستمرار مع مرور الوقت.
باختصار ، جلب التحول الرقمي فرصًا جديدة في المجال الطبي والصحي ، وفي عملية التحول ، يجب على المنظمات الطبية استخدام البيانات كقدرات أساسية لتحسين عمليات الأعمال وتجربة المريض ، ومع زيادة تحسين قدرات التحليل الحسابي ، يكون الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي والصحي. سيناريوهات التطبيق الميداني ستكون أكثر وفرة.