Monitoramento de doenças
No campo da vigilância de doenças, os médicos podem usar um modelo preditivo baseado em aprendizado de máquina ou sistemas cognitivos para estimar o risco de doenças crônicas com base nas características do paciente, sem se ater a um determinado plano de cuidados ou permitindo que os pacientes repitam o tratamento. A intervenção precoce pode reduzir significativamente os custos do paciente O Montefiore Health System implanta uma plataforma de análise de dados baseada no processador Intel® Xeon® que analisa grandes quantidades de dados brutos em tempo real para ajudar os médicos a determinar o melhor tratamento para os pacientes. Planejamento - Ao mesmo tempo, o modelo normativo também pode ser usado para identificar o risco de insuficiência respiratória em pacientes, de modo que o pessoal médico possa tomar medidas de alerta precoce para intervir a tempo de salvar vidas e conservar recursos.
Ambiente clínico
No cenário clínico também pode usar o modelo baseado na aprendizagem de máquina, um modelos de previsão comuns, incluindo o uso de registros médicos eletrônicos para avaliar o risco de infecção no hospital, a probabilidade de acidente e departamento de emergência por modelos operacionais prever um paciente entra, como Intel e Sharp Medical desenvolvido em conjunto o modelo de equipe de resposta rápida, de acordo com dados do prontuário eletrônico em predizer quais pacientes precisam equipe de intervenção de reacção rápida. ao mesmo tempo, este modelo, o hospital pode rapidamente encontrar o pessoal de emergência e equipamento adequado, encurtando assim os dados de tempo de resposta, utilizando a história Nos experimentos realizados pelo modelo, a precisão de estimar a necessidade do paciente de intervenção rápida em grupo de reação é de cerca de 80%.
Análise de imagens
Use também é um dos aprendizagem profunda de imagem médica tecnologia de análise no campo da medicina de inteligência importantes aplicações artificiais. Intel tem trabalhado com parceiros da indústria para cooperar neste sentido, a análise de imagens médicas utilizando a tecnologia de aprendizagem profundidade para detectar tumores em colaboração com a GE Healthcare, GE healthcare Intel ® Xeon ® plataforma escalável, o custo total do dispositivo de imagem foi reduzida em 25% com o uso combinado com soluções de imagem da GE healthcare, Intel Xeon plataforma escalável que pode ajudar radiologistas melhorar a leitura eficiência, O primeiro tempo de exibição da imagem é reduzido para menos de 2 segundos e todo o tempo de carregamento do estudo é reduzido para menos de 8 segundos.
Serviço virtual
AI caso quarta uso é um representante do serviço de telemedicina virtual. Aplicações de telemedicina fornecer soluções mais ricos para empresas e consumidores, um representante do internamento robô médica InTouch Saúde é uma nova solução. Ao mesmo tempo, , gerando assim os conjuntos de dados de vídeo pode ser usado para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial, e melhorar ainda mais o diagnóstico clínico, por exemplo, no caso de diagnóstico remoto de acidente vascular cerebral, a profundidade da aprendizagem baseada em modelo pode ser identificado características AVC precoce do paciente, o que pode melhorar a precisão do diagnóstico e Encurtar significativamente o tempo de diagnóstico e tratamento.
Realidade virtual
O quinto caso de uso de inteligência artificial é a criação de assistentes de realidade virtual de próxima geração, no futuro, a inteligência artificial pode responder às interações dos participantes em sessões de realidade virtual, interagir com ambientes virtuais e observar possíveis mudanças em sua condição. Em termos de treinamento cirúrgico, a inteligência artificial pode ser usada para analisar imagens para identificar as melhores práticas dos cirurgiões, que podem ser realimentadas e melhoradas continuamente ao longo do tempo.
Em resumo, a transformação digital trouxe novas oportunidades na área médica e da saúde.No processo de transformação, as organizações médicas devem usar os dados como capacidade central para aprimorar os processos de negócios e a experiência do paciente.Com a melhoria das capacidades de análise computacional, a inteligência artificial está no campo da medicina e da saúde. Cenários de aplicação de campo serão mais abundantes.