病気のモニタリング
慢性疾患のリスクをケアまたは患者リピート入院の設立計画を遵守しなくても、患者の特性に基づいて推定した場合の疾患サーベイランスの分野では、機械学習や認知予測モデルに基づくシステムでは、医師が低下することがあります。このような早期介入が大幅に患者の医療費を削減することができます。モンテフィオーリ健康システムがインテル®Xeonプロセッサ®プロセッサに基づくデータ分析プラットフォームを展開し、プラットフォームは、臨床医が患者にとって最善の治療法を決定するのを助けるために、リアルタイムで生の大量のデータを分析することができます計画はまた、呼吸不全のリスクのある患者を識別するために、標準化されたモデルを利用することができますので、医療従事者は、命を救うとリソースを節約するためにタイムリーな介入するために、早期警戒措置をとることができます。
臨床環境
一般的な予測モデルには、院内感染のリスクを評価するための電子カルテデータの使用、患者が事故室に入る可能性を予測するための運用モデルなどが含まれます。IntelとSharp Healthcareが共同開発迅速応答チームモデルは、電子カルテ内のデータに基づいて、どの患者が迅速な対応チームの介入を必要とするのかを予測することができ、同時に、対応する緊急要員および装置を迅速に見つけることができ、応答時間を短縮します。モデルによって行われた実験では、迅速な反応群介入の患者の必要性を推定する精度は約80％であった。
画像解析
インテルは、医学分野における人工知能技術の重要な応用分野の1つであり、業界のパートナーと協力して、腫瘍検出のための徹底的な学習技術を使用して医療画像を分析しています。 GE Healthcareは、インテル®Xeon®Scalable Platformを使用して、イメージング機器の総所有コストを25％削減します。GE Healthcareのイメージングソリューションを使用することで、放射線医師の読影効率を向上させることができます。最初の画像表示時間は2秒未満に短縮され、研究負荷時間はすべて8秒未満に短縮されました。
仮想サービス
人工知能の第4の使用例は、遠隔医療に代表されるバーチャルサービスです。遠隔医療の応用は企業や消費者にとってより豊かなソリューションを提供します。例えば、遠隔卒中疾患診断の場合、深い学習ベースのモデルは、患者の早期卒中特性を識別することができ、診断精度を改善し、診断と治療の時間を大幅に短縮します。
バーチャルリアリティ
人工知能の5番目のユースケースは、次世代のバーチャルリアリティアシスタントを作成することです。将来、人工知能は、バーチャルリアリティセッションにおける参加者のインタラクションに対応することができ、仮想環境と対話し、外科的訓練の面では、人工知能を用いて画像を分析し、外科医のベストプラクティスを特定することができます。これらの方法は、シミュレーションにフィードバックされ、時間の経過とともに改善されます。
要約すると、デジタル変換は医療と保健分野において新たな機会をもたらしました。変革の過程で、医療機関はデータをビジネスプロセスと患者体験を強化するためのコア機能として使用する必要があります。フィールドアプリケーションのシナリオはより豊富になります。