रोग की निगरानी
रोग निगरानी के क्षेत्र में, मशीन सीखने या संज्ञानात्मक भविष्य कहनेवाला मॉडल के आधार पर सिस्टम के साथ, डॉक्टर पीड़ित हो सकता है अगर पुरानी बीमारी के अपने जोखिम को रोगी की विशेषताओं के आधार अनुमान लगाया गया, देखभाल या रोगी दोहराने अस्पताल में भर्ती होने की स्थापना की योजना का पालन किए बिना। इस तरह की शीघ्र हस्तक्षेप बहुत मरीजों के मेडिकल लागत को कम कर सकते हैं। Montefiore स्वास्थ्य प्रणाली एक डेटा विश्लेषण इंटेल ® जिऑन के आधार पर मंच तैनात ® प्रोसेसर, मंच वास्तविक समय में कच्चे डेटा की बड़ी मात्रा का विश्लेषण कर सकते हैं, मदद करने के लिए चिकित्सकों के रोगियों के लिए सबसे अच्छा उपचार का निर्धारण योजना भी सांस की विफलता के जोखिम में रोगियों की पहचान करने के लिए मानकीकृत मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, इसलिए स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं जान बचाने और संसाधनों के संरक्षण के समय पर हस्तक्षेप करने के लिए पूर्व चेतावनी कदम उठाने कर सकते हैं।
नैदानिक वातावरण
नैदानिक सेटिंग में भी मशीन सीखने के आधार पर मॉडल का उपयोग कर सकते हैं, इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड के उपयोग के अस्पताल में संक्रमण का खतरा आकलन करने के लिए, ऑपरेटिंग मॉडल द्वारा दुर्घटना तथा आपातकालीन विभाग की संभावना सहित एक आम भविष्यवाणी मॉडल की भविष्यवाणी एक मरीज जैसे इंटेल और तीव्र मेडिकल संयुक्त रूप से विकसित रूप में प्रवेश करती है तेजी से प्रतिक्रिया टीम मॉडल, की भविष्यवाणी करने में इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड से डेटा जो रोगियों त्वरित प्रतिक्रिया हस्तक्षेप टीम की जरूरत के अनुसार। एक ही समय में इस मॉडल पर, अस्पताल जल्दी से उचित आपातकालीन कर्मियों और उपकरण, पा सकते हैं जिससे इतिहास का उपयोग कर प्रतिक्रिया समय डेटा को छोटा मॉडल द्वारा किए गए प्रयोगों में, तेजी से प्रतिक्रिया समूह हस्तक्षेप के लिए रोगी की आवश्यकता का आकलन करने की सटीकता लगभग 80% थी।
इमेजिंग विश्लेषण
उपयोग भी कृत्रिम बुद्धि महत्वपूर्ण आवेदनों की चिकित्सा के क्षेत्र में गहरी सीखने चिकित्सा छवि विश्लेषण तकनीक से एक है। इंटेल इस संबंध में सहयोग करने के लिए उद्योग भागीदारों के साथ काम कर रहा है, चिकित्सा छवियों पूर्ण अध्ययन प्रौद्योगिकी का उपयोग कर के विश्लेषण जीई हेल्थकेयर, के सहयोग से ट्यूमर का पता लगाने के एक जीई हेल्थकेयर इंटेल ® Xeon ® स्केलेबल मंच, इमेजिंग डिवाइस की कुल लागत 25% से जीई हेल्थकेयर के इमेजिंग समाधान के साथ संयुक्त प्रयोग से कम हो गया है, इंटेल जिऑन स्केलेबल मंच मदद कर सकते हैं रेडियोलॉजिस्ट दक्षता रीडिंग को सुधारने, पहली छवि प्रदर्शन समय 2 सेकंड से कम हो गया है, और सभी अध्ययन लोड समय को 8 सेकंड से कम कर दिया गया है।
वर्चुअल सेवा
ऐ चौथे उपयोग के मामले में एक आभासी सुदूर सेवा प्रतिनिधि है। टेलीमेडिसिन अनुप्रयोगों व्यवसायों और उपभोक्ताओं के लिए अमीर समाधान प्रदान करते हैं, रोगी चिकित्सा रोबोट InTouch स्वास्थ्य के एक प्रतिनिधि एक उपन्यास समाधान है। एक ही समय में , जिससे वीडियो डेटा सेट पैदा स्ट्रोक के दूरदराज के निदान के मामले में उदाहरण के लिए, कृत्रिम बुद्धि समाधान के विकास के लिए इस्तेमाल किया जा सकता, और आगे नैदानिक निदान में सुधार, मॉडल-आधारित शिक्षा की गहराई रोगी, जो नैदानिक सटीकता में सुधार कर सकते हैं और के प्रारंभिक स्ट्रोक विशेषताओं पहचाना जा सकता है निदान और उपचार के समय को महत्वपूर्ण रूप से छोटा करें।
आभासी वास्तविकता
ऐ पांचवें उपयोग के मामले आभासी वास्तविकता सहायक की अगली पीढ़ी तैयार करना है। भविष्य में, कृत्रिम बुद्धि आभासी वास्तविकता इंटरैक्टिव सत्र में भाग लेने वालों के जवाब में हो सकता है। मरीजों आभासी पर्यावरण के साथ बातचीत कर सकते हैं और हालत परिवर्तन है कि हो सकता निरीक्षण करने के लिए। शल्य चिकित्सा प्रशिक्षण, कृत्रिम बुद्धि छवि का विश्लेषण, और फिर शीर्ष सर्जनों की सर्वोत्तम प्रथाओं की पहचान करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, और इन तरीकों सिमुलेशन में खिलाया जा सकता है, और सुधार करने के लिए समय के साथ प्राप्त करने के लिए जारी रख सकते हैं।
संक्षेप में, स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र के डिजिटल परिवर्तन संक्रमण की प्रक्रिया में नए अवसर लाने के लिए, चिकित्सा डेटा आभ्यंतर क्षमता व्यापार प्रक्रियाओं और रोगी अनुभव को बढ़ाने के रूप में आयोजित किया जाना चाहिए। क्षमता आगे कम्प्यूटेशनल विश्लेषण, स्वास्थ्य सेवा में कृत्रिम बुद्धि बढ़ाने के लिए के साथ आवेदन परिदृश्यों के क्षेत्र अधिक प्रचुर मात्रा में हो जाएगा।