질병 모니터링
만성 질환의 위험을 관리 또는 환자의 반복 입원의 설립 계획을 준수하지 않고, 환자의 특성에 따라 추정 된 경우 질병 감시의 영역에서, 기계 학습 또는인지 예측 모델에 기반 시스템, 의사가 저하 될 수 있습니다. 이러한를 조기 개입은 크게 환자의 의료 비용을 줄일 수 있습니다. 몬테 피오레 의료 시스템은 인텔 ® 제온 기반의 데이터 분석 플랫폼을 구축 ® 프로세서는 실시간으로 원시 많은 양의 데이터를 분석 할 수있는 플랫폼, 임상의가 환자를위한 최선의 치료를 결정하는 데 도움이 계획은 또한 표준화 된 모델의 사용은 호흡 부전의 위험 환자를 식별 할 수 있으므로 의료 종사자는 생명을 구하고 자원을 보존하기 위해 적시에 개입하기 위해 조기 경보 조치를 취할 수 있습니다.
임상 환경
기계 학습 기반 모델은 임상 환경에서도 사용할 수 있습니다. 일반적인 예측 모델에는 병원에서 습득 한 감염의 위험을 평가하기위한 전자 의료 기록 데이터 사용, 환자가 사고실에 들어올 확률을 예측하는 운영 모델 등이 포함됩니다. Intel 및 Sharp Healthcare는 공동 개발합니다 신속 대응 팀 모델은 전자 의료 기록의 데이터를 기반으로 신속한 대응 팀의 개입이 필요한 환자를 예측할 수 있으며 동시에 대응 응급 직원 및 장비를 신속하게 찾아 응답 시간을 단축 할 수 있습니다. 이 모델에 의해 수행 된 실험에서, 신속한 반응 군 개입에 대한 환자의 필요성을 추정하는 정확도는 약 80 %이다.
이미징 분석
의료 분야에서 인공 지능 기술의 중요한 응용 분야 중 하나 인이 분야와 관련하여 인텔은 업계 파트너와 협력하여 종양 탐지를위한 심층적 인 학습 기술을 사용하여 의료 영상을 분석하고 GE Healthcare, GE Healthcare는 Intel® Xeon® Scalable Platform을 사용하여 이미징 장비의 총 소유 비용을 25 % 절감합니다 GE Healthcare의 이미징 솔루션과 함께 Intel Xeon Extensible Platform은 방사선 의사의 판독 효율성을 높일 수 있습니다. 첫 번째 이미지 표시 시간이 2 초 미만으로 감소되고 모든 학습로드 시간이 8 초 미만으로 단축됩니다.
가상 서비스
인공 지능의 네 번째 사용 사례는 원격 진료로 대표되는 가상 서비스로, 원격 진료 응용 프로그램은 기업 및 소비자를위한보다 풍부한 솔루션을 제공합니다. 병원용 의료 로봇 인 InTouch Health는 새로운 솔루션의 대표자 중 하나입니다. 결과 비디오 데이터 세트는 임상 진단을 더욱 향상시키기 위해 인공 지능 솔루션을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 원격 뇌졸중 질환 진단의 경우, 심층 학습을 기반으로 한 모델은 환자의 조기 뇌졸중 특성을 파악한 다음 진단 정확도를 높입니다. 진단 및 치료 시간을 대폭 단축합니다.
가상 현실
AI 다섯 번째 사용 사례는 가상 현실 조수의 다음 세대를 만드는 것입니다. 향후, 인공 지능이 가상 현실 상호 작용하는 세션 참가자의 응답이 될 수 있습니다. 환자는 가상 환경과 상호 작용할 수 있으며, 발생할 수있는 조건 변화를 관찰 할 수 있습니다. 수술 훈련 측면에서 인공 지능을 사용하여 이미지를 분석하여 최고 외과 의사의 모범 사례를 파악할 수 있으며 이러한 방법을 시뮬레이션으로 피드백 할 수 있으며 시간이 지남에 따라 개선 될 수 있습니다.
즉, 보건 의료 분야의 디지털 변환은 의료 데이터가 비즈니스 프로세스와 환자 경험을 향상 할 수있는 핵심 역량으로 조직되어야한다, 전환 과정에서 새로운 기회를 가져올 수 있습니다. 더 건강의 전산 분석, 인공 지능을 향상 할 수있는 기능으로 현장 적용 시나리오가 더 풍부해질 것입니다.