Monitoreo de enfermedades
En el ámbito de la vigilancia de la enfermedad, con los sistemas basados en el aprendizaje de máquina o modelo predictivo cognitiva, el médico puede sufrir si se estima su riesgo de enfermedad crónica en función de las características del paciente, sin tener que cumplir con el plan establecido de la atención o el paciente la hospitalización de repetición. Tal la intervención temprana puede reducir en gran medida los costos médicos de los pacientes. Sistema de salud Montefiore desplegó una plataforma de análisis de datos basado en el procesador Intel ® Xeon ®, la plataforma puede analizar grandes volúmenes de datos sin procesar en tiempo real, para ayudar a los médicos a determinar el mejor tratamiento para los pacientes plan también puede hacer uso de modelos estandarizados para identificar pacientes con riesgo de insuficiencia respiratoria, por lo que el personal de salud puede tomar medidas de alerta temprana con el fin de la intervención a tiempo para salvar vidas y conservar los recursos.
Entorno clínico
En el ámbito clínico también puede utilizar el modelo basado en el aprendizaje de máquina, unos modelos de predicción comunes, incluyendo el uso de registros médicos electrónicos para evaluar el riesgo de infección en el hospital, la probabilidad de servicio de urgencias por los modelos operativos predicen un paciente entra como Intel y Sharp médico desarrollado conjuntamente el rápido modelo de equipo de respuesta, según los datos de la historia clínica electrónica en la predicción de qué pacientes necesitan un rápido equipo de intervención de reacción. al mismo tiempo, este modelo, el hospital puede encontrar rápidamente el personal y el equipo de emergencia adecuado, acortando así los datos de tiempo de respuesta utilizando la historia los experimentos para probar el modelo, el paciente necesita estimado equipo de respuesta rápida tasa de precisión de la intervención de aproximadamente 80%.
Análisis de imágenes
El uso del aprendizaje profundo para analizar imágenes médicas es también una de las aplicaciones más importantes de la tecnología de inteligencia artificial en el campo médico. En este sentido, Intel ha colaborado con socios de la industria para analizar imágenes médicas utilizando tecnología de aprendizaje en profundidad para la detección de tumores. GE Healthcare Intel ® Xeon ® plataforma escalable, el costo total del dispositivo de imagen se ha reducido en un 25% por el uso combinado con soluciones de imagen de GE Healthcare, Intel Xeon plataforma escalable que puede ayudar a los radiólogos a mejorar la lectura eficiencia, El primer tiempo de visualización de la imagen se redujo a menos de 2 segundos, y todo el tiempo de carga del estudio se redujo a menos de 8 segundos.
Servicio virtual
caso cuarto uso AI es un representante del servicio de telemedicina virtual. aplicaciones de telemedicina proporcionan soluciones más ricas para empresas y consumidores, un representante de los pacientes hospitalizados robot médica InTouch Health es una solución novedosa. Al mismo tiempo, , generando de este modo los conjuntos de datos de vídeo se puede utilizar para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial, y mejorar aún más el diagnóstico clínico, por ejemplo en el caso de diagnóstico a distancia de accidente cerebrovascular, la profundidad del aprendizaje basado en el modelo puede ser identificado características de accidente cerebrovascular precoz del paciente, que puede mejorar la exactitud de diagnóstico y Reduce significativamente el tiempo de diagnóstico y tratamiento.
Realidad virtual
El quinto caso de uso de inteligencia artificial es crear asistentes de realidad virtual de próxima generación. En el futuro, la inteligencia artificial puede responder a las interacciones de los participantes en sesiones de realidad virtual. Los pacientes pueden interactuar con entornos virtuales y observar posibles cambios en su condición. En términos de entrenamiento quirúrgico, la inteligencia artificial se puede utilizar para analizar imágenes para identificar las mejores prácticas de los mejores cirujanos. Estos métodos pueden retroalimentarse en simulaciones y mejorarse continuamente con el tiempo.
En resumen, la transformación digital del campo de la salud para traer nuevas oportunidades en el proceso de transición, los datos médicos deberán organizarse como una capacidad esencial para mejorar los procesos de negocio y la experiencia del paciente. Con la posibilidad de mejorar aún más el análisis computacional, inteligencia artificial en la asistencia sanitaria Los escenarios de aplicaciones de campo serán más abundantes.