Krankheitsüberwachung
Im Bereich der Krankheitsüberwachung, mit Systemen auf Basis von maschinellem Lernen oder kognitiven prädiktiven Modells, kann der Arzt leiden, wenn ihr Risiko für chronische Krankheiten, basierend auf den Eigenschaften des Patienten geschätzt wurden, ohne dass die etablierten Plan der Pflege oder Patienten wiederholen Hospitalisierung halten. Eine solche Frühzeitiges Eingreifen kann die Kosten für die Patienten erheblich senken Montefiore Health System setzt eine Datenanalyseplattform auf Basis des Intel® Xeon® Prozessors ein, der große Mengen an Rohdaten in Echtzeit analysiert und Ärzten dabei hilft, die beste Behandlung für Patienten zu finden. Gleichzeitig kann das normative Modell auch dazu genutzt werden, das Risiko eines Atemversagens bei Patienten zu erkennen, so dass medizinisches Personal rechtzeitig rechtzeitig eingreifen kann, um Leben zu retten und Ressourcen zu schonen.
Klinisches Umfeld
Machine-Learning-Modelle können auch im klinischen Umfeld verwendet werden.Gemeinsame Vorhersagemodelle umfassen die Verwendung von elektronischen Krankenakten zur Bewertung des Infektionsrisikos in Krankenhäusern, die Verwendung von Modellen zur Vorhersage der Eintrittswahrscheinlichkeit von Patienten in den Unfallraum usw. Intel und Sharp Healthcare entwickeln gemeinsam Das Rapid-Response-Team-Modell kann anhand der Daten in den elektronischen Krankenakten vorhersagen, welche Patienten das Eingreifen des Rapid-Response-Teams benötigen, und gleichzeitig das entsprechende Notfallpersonal und die entsprechenden Geräte schnell finden und so die Reaktionszeit verkürzen In den durch das Modell durchgeführten Experimenten beträgt die Genauigkeit der Schätzung des Bedarfs des Patienten für eine schnelle Intervention der Reaktionsgruppe etwa 80%.
Bildanalyse
Der Einsatz von Deep Learning zur Analyse von medizinischen Bildern stellt auch eine der wichtigen Anwendungen der künstlichen Intelligenz im medizinischen Bereich dar. In Zusammenarbeit mit GE Healthcare hat Intel in Zusammenarbeit mit Partnern aus der Industrie medizinische Bilder mithilfe von detaillierten Lerntechnologien zur Tumorerkennung analysiert. GE Healthcare verwendet die Intel® Xeon® Scalable Platform, um die Gesamtbetriebskosten für bildgebende Geräte um 25% zu senken.In Verbindung mit den Imaging-Lösungen von GE Healthcare kann die Intel Xeon Extensible Platform Radiologen dabei helfen, ihre Leseeffizienz zu verbessern. Die erste Bildanzeigezeit ist auf weniger als 2 Sekunden reduziert, und die gesamte Ladezeit für die Untersuchung ist auf weniger als 8 Sekunden reduziert.
Virtueller Service
Der vierte Anwendungsfall von künstlicher Intelligenz ist ein virtueller Dienst, der durch Telemedizin repräsentiert wird.Die Anwendung von Telemedizin stellt eine reichere Lösung für Unternehmen undVerbraucher dar. InTouch Health, ein Krankenhausroboter, ist einer der Vertretervon neuen Lösungen. Der resultierende Video-Datensatz kann zur Entwicklung von Lösungen für künstliche Intelligenz verwendet werden, um die klinische Diagnose weiter zu verbessern.Zum Beispiel kann im Falle der Fernbetätigungsdiagnostik ein auf einem tiefen Lernen basierendes Modell frühe Schlaganfallmerkmale des Patienten identifizieren, was wiederum die diagnostische Genauigkeit verbessert Verkürzen Sie signifikant den Zeitpunkt der Diagnose und Behandlung.
Virtuelle Realität
Der fünfte Anwendungsfall von künstlicher Intelligenz ist die Entwicklung von Virtual-Reality-Assistenten der nächsten Generation: Künstliche Intelligenz kann zukünftig auf Interaktionen von Teilnehmern in Virtual-Reality-Sitzungen reagieren Patienten können mit virtuellen Umgebungen interagieren und mögliche Veränderungen ihres Zustands beobachten. In Bezug auf chirurgisches Training kann künstliche Intelligenz verwendet werden, um Bilder zu analysieren, um Top-Chirurgen-Best Practices zu identifizieren.Diese Methoden können in Simulationen zurückgeführt werden und können im Laufe der Zeit verbessert werden.
Zusammenfassend hat die digitale Transformation neue Möglichkeiten im Bereich Medizin und Gesundheit eröffnet: Im Zuge der Transformation sollten medizinische Organisationen Daten als Kernkompetenz zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Patientenerfahrungen nutzen und künstliche Intelligenz im Bereich Medizin und Gesundheit verbessern. Feld Anwendungsszenarien werden häufiger.