Мониторинг заболеваний
В области эпиднадзора за болезнями врачи могут использовать предсказательную модель, основанную на компьютерном обучении или когнитивных системах, для оценки риска хронических заболеваний на основе характеристик пациента, не придерживаясь установленного плана ухода или позволяя пациентам повторять госпитализацию. Раннее вмешательство может значительно снизить расходы пациентов. Система здравоохранения Montefiore развертывает платформу анализа данных на базе процессора Intel® Xeon®, которая анализирует большое количество необработанных данных в реальном времени, чтобы помочь клиницистам определить наилучшее лечение пациентов. Планирование. В то же время нормативная модель также может использоваться для определения риска респираторной недостаточности у пациентов, чтобы медицинский персонал мог принимать меры раннего предупреждения, чтобы вмешаться вовремя, чтобы спасти жизни и сохранить ресурсы.
Клиническая среда
Модели, основанные на механизме обучения, также могут использоваться в клинической среде. Общие прогностические модели включают использование электронных данных медицинской записи для оценки риска инфекций, приобретенных в больницах, и операционных моделей для прогнозирования вероятности поступления пациентов в отделение неотложной помощи и неотложной помощи. Корпорация Intel и Sharp Healthcare совместно разрабатывают Модель команды быстрого реагирования может предсказать, какие пациенты нуждаются в вмешательстве команды быстрого реагирования на основе данных в электронных медицинских документах. В то же время больница может быстро найти соответствующий персонал и оборудование для аварийной ситуации, тем самым сократив время отклика. В экспериментах, проведенных моделью, точность оценки потребности пациента в оперативном вмешательстве реакционной группы составляла около 80%.
Анализ изображений
Использование глубокого обучения для анализа медицинских изображений также является одним из важных применений технологий искусственного интеллекта в медицинской области. В этой связи Intel сотрудничала с промышленными партнерами для анализа медицинских изображений с использованием технологии глубокого обучения для выявления опухолей. В сотрудничестве с GE Healthcare, GE Healthcare использует масштабируемую платформу Intel® Xeon® для снижения общей стоимости владения оборудованием для обработки изображений на 25%. Благодаря работе с решениями для изображений GE Healthcare платформа Intel Xeon Extensible может помочь радиологам повысить эффективность чтения. Первое время отображения изображения уменьшилось до менее чем 2 секунд, и все время обучения уменьшилось до менее 8 секунд.
Виртуальный сервис
Четвертый случай использования искусственного интеллекта - это виртуальная услуга, представленная телемедициной. Применение телемедицины обеспечивает более богатое решение для бизнеса и потребителей. InTouch Health, госпитализированный медицинский робот, является одним из представителей новых решений. Полученный в результате набор данных видео может использоваться для разработки решений для искусственного интеллекта для дальнейшего улучшения клинической диагностики. Например, в случае диагностики диагноза удаленных инсультов модель на основе глубокого обучения может идентифицировать характеристики раннего удара пациента, что, в свою очередь, улучшает диагностическую точность и Значительно сократить время диагностики и лечения.
Виртуальная реальность
Пятый случай использования искусственного интеллекта заключается в создании помощников виртуальной реальности следующего поколения. В будущем искусственный интеллект может реагировать на взаимодействие участников в сеансах виртуальной реальности. Пациенты могут взаимодействовать с виртуальными средами и наблюдать возможные изменения в их состоянии. С точки зрения хирургического обучения, искусственный интеллект может использоваться для анализа изображений для определения лучших практик лучших хирургов. Эти методы могут быть возвращены в моделирование и со временем могут быть улучшены.
Таким образом, цифровая трансформация принесла новые возможности в области медицины и здравоохранения. В процессе трансформации медицинские организации должны использовать данные в качестве основной возможности для улучшения бизнес-процессов и опыта пациентов. При дальнейшем совершенствовании возможностей вычислительного анализа искусственный интеллект находится в области медицины и здравоохранения. Сценарии применения приложений будут более многочисленными.