شناسایی بیماری ها
در این منطقه از نظارت بر بیماری، با سیستم های مبتنی بر یادگیری ماشین یا مدل پیش بینی شناختی، دکتر ممکن است رنج می برند اگر خطر ابتلا به بیماری های مزمن بر اساس ویژگی های بیمار برآورد شد، بدون نیاز به پایبندی به طرح تاسیس از مراقبت و یا بستری شدن در بیمارستان تکرار بیمار است. چنین مداخله زودهنگام تا حد زیادی می تواند به کاهش هزینه های پزشکی بیماران. سیستم سلامت مونته فیور مستقر یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر اینتل ® ® های Xeon پردازنده های این پلت فرم می توانید حجم زیادی از داده های خام را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل، برای کمک به پزشکان تعیین بهترین درمان برای بیماران طرح همچنین می توانید با استفاده از مدل های استاندارد برای شناسایی بیماران در معرض خطر نارسایی تنفسی، بنابراین کارکنان مراقبت های بهداشتی می تواند اقدامات هشدار زودهنگام به منظور مداخله به موقع را برای نجات جان و حفاظت از منابع.
محیط بالینی
در محیط بالینی همچنین می توانید مدل بر اساس یادگیری ماشین استفاده کنید، یک مدل پیش بینی های رایج از جمله استفاده از سوابق پزشکی الکترونیکی برای ارزیابی خطر ابتلا به عفونت در بیمارستان، احتمال تصادف و اورژانس توسط مدل عامل پیش بینی یک بیمار مانند اینتل و شارپ پزشکی به طور مشترک توسعه وارد مدل سریع تیم واکنش، با توجه به داده ها از پرونده پزشکی الکترونیکی در پیش بینی که بیماران نیاز سریع تیم مداخله واکنش است. در همان زمان این مدل، بیمارستان می تواند به سرعت پیدا کردن مناسب پرسنل اورژانس و تجهیزات، در نتیجه کوتاه شدن داده های زمان پاسخ با استفاده از تاریخ در آزمایش های انجام شده بر اساس مدل، دقت برآورد نیاز بیمار به مداخله گروهی واکنش سریع حدود 80٪ بود.
تجزیه و تحلیل تصویربرداری
استفاده نیز یکی از یادگیری عمیق فن آوری تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی در زمینه پزشکی از هوش برنامه های مهم مصنوعی. اینتل کار کرده است با شرکای صنعت به همکاری در این زمینه، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی با استفاده از فناوری های آموزشی عمق برای تشخیص تومور در همکاری با GE بهداشت و درمان، یک GE بهداشت و درمان اینتل ® ® های Xeon پلت فرم مقیاس پذیر، هزینه های کلی از دستگاه تصویربرداری تا 25٪ با استفاده ترکیبی با راه حل های تصویربرداری GE بهداشت و درمان کاهش می یابد، پردازنده های Xeon اینتل پلت فرم مقیاس پذیر است که می تواند کمک به بهبود خواندن رادیولوژیست بهره وری، اولین زمان نمایش تصویر به کمتر از 2 ثانیه کاهش می یابد و تمام زمان بار مطالعه به کمتر از 8 ثانیه کاهش می یابد.
سرویس مجازی
AI مورد استفاده چهارم یک نماینده خدمات پزشکی از راه دور مجازی است. برنامه های کاربردی پزشکی از راه دور ارائه راه حل های غنی تر برای کسب و کار و مصرف کنندگان، یک نماینده از ربات پزشکی بستری INTOUCH بهداشت راه حل رمان است. در همان زمان ، در نتیجه تولید مجموعه داده های ویدئویی را می توان برای توسعه راه حل های هوش مصنوعی به عنوان مثال در مورد تشخیص از راه دور از سکته مغزی استفاده می شود، و بیشتر بهبود تشخیص بالینی،، عمق یادگیری مبتنی بر مدل را می توان شناسایی ویژگی های سکته مغزی اولیه بیمار، که می تواند دقت تشخیصی را بهبود بخشد و زمان تشخیص و درمان را بطور قابل توجهی کوتاه کنید.
واقعیت مجازی
AI مورد استفاده پنجم است که برای ایجاد نسل بعدی دستیار واقعیت مجازی است. در آینده، هوش مصنوعی می تواند در واقعیت مجازی شرکت کنندگان جلسه تعاملی پاسخ باشد. بیماران می توانند با محیط مجازی در تعامل است، و برای مشاهده تغییرات وضعیت که ممکن است رخ دهد. از لحاظ آموزش جراحی، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل تصاویر برای شناسایی بهترین شیوه های جراحان برتر استفاده شود. این روش ها می تواند به شبیه سازی بازگردانده شود و در طول زمان می تواند به طور مداوم بهبود یابد.
در کوتاه مدت، دگرگونی های دیجیتال از حوزه سلامت و بهداشت را به فرصت های جدید در روند انتقال قدرت، اطلاعات پزشکی باید به عنوان یک توانایی هسته به منظور افزایش فرآیندهای کسب و کار و تجربه بیمار سازمان یافته است. با قابلیت افزایش بیشتر تجزیه و تحلیل محاسباتی، هوش مصنوعی در بهداشت و درمان سناریوهای برنامه کاربردی کاربرد فراوانی دارند.