بیماری کی نگرانی
بیماری کی نگرانی کے علاقے میں، مشین لرننگ یا علمی امکانات ماڈل پر مبنی نظام کے ساتھ، ڈاکٹر دائمی بیماری کے خطرے کی دیکھ بھال یا مریض دوبارہ ہسپتال میں قائم کی منصوبہ بندی پر عمل کرنے کے لئے بغیر، مریض کی خصوصیات کی بنیاد پر اندازہ لگایا گیا تو شکار ہو جائیں. اس طرح ابتدائی مداخلتی نہایت مریضوں کے طبی اخراجات کو کم کر سکتے ہیں. Montefiore صحت کے نظام انٹیل ® Xeon کی بنیاد پر ایک اعداد و شمار کے تجزیہ کے پلیٹ فارم تعینات ® پروسیسرز، پلیٹ فارم حقیقی وقت میں خام ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر سکتے ہیں، طبی ماہرین مریضوں کے لئے بہترین علاج تعین کرنے میں مدد کرنے کے لئے منصوبہ بندی بھی معیاری ماڈل کے استعمال سے سانس کی ناکامی کے خطرے میں مریضوں کی شناخت کے لئے بنا سکتے ہیں، اس لیے صحت کی دیکھ بھال کے کارکنوں کی زندگیوں کو بچانے اور وسائل کے تحفظ کے لئے بروقت مداخلت کرنے کے لئے ابتدائی انتباہ کے اقدامات لے سکتے ہیں.
کلینکل ماحول
طبی ترتیب میں بھی مشین لرننگ پر مبنی ماڈل کا استعمال کر سکتے ہیں، ہسپتال میں انفیکشن کے خطرے کا اندازہ کرنے کے الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ کے استعمال، آپریٹنگ ماڈل کی طرف سے ایکسیڈنٹ اور ایمرجنسی ڈپارٹمنٹ کے امکانات سمیت ایک عام پیشن گوئی کے ماڈل کی پیشن گوئی ایک مریض جیسے انٹیل اور تیز میڈیکل مشترکہ طور پر تیار داخل ریپڈ رسپانس ٹیم ماڈل، کی پیشن گوئی میں الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ سے اعداد و شمار کے مریضوں میں تیزی سے رد عمل کی مداخلت کی ٹیم کی ضرورت ہے جس کے مطابق. ایک ہی وقت میں اس ماڈل میں، ہسپتال فوری طور پر مناسب ہنگامی اہلکاروں اور سامان، تلاش کر سکتے ہیں، اس طرح تاریخ کا استعمال کرتے ہوئے جواب وقت کے اعداد و شمار قصر ماڈل کی طرف سے کئے گئے تجربات میں، تیزی سے ردعمل گروپ کے مداخلت کے لئے مریض کی ضرورت کا اندازہ کرنے کی درستگی تقریبا 80 فیصد تھی.
امیجنگ تجزیہ
استعمال بھی مصنوعی ذہانت اہم ایپلی کیشنز کی طبی میدان میں گہری سیکھنے طبی تصویر تجزیہ ٹیکنالوجی کی ایک ہے. انٹیل نے اس سلسلے میں تعاون کرنے صنعتی شراکت داروں کے ساتھ کام کر رہی ہے، گہرائی سیکھنے کی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے طبی تصاویر کا تجزیہ GE ہیلتھ کیئر، کے تعاون سے ٹیومر کا پتہ لگانے کے لئے ایک GE صحت کی دیکھ بھال انٹیل ® Xeon ® توسیع پذیر پلیٹ فارم، امیجنگ کا آلہ کی مجموعی لاگت 25 فیصد تک GE صحت کی دیکھ بھال کی امیجنگ حل کے ساتھ مل کر استعمال طرف سے کم ہے، انٹیل Xeon مدد ملے توسیع پذیر پلیٹ فارم ہے، radiologists کے کارکردگی پڑھنے بہتر بنا سکتے ہیں پہلی تصویر ڈسپلے کا وقت کم سے کم 2 سیکنڈ تک کم ہوگیا، اور تمام مطالعہ لوڈ کا وقت 8 سیکنڈ سے بھی کم تھا.
مجازی سروس
AI چوتھے استعمال کا معاملہ ایک مجازی ٹیلی میڈیسن سروس کے نمائندے ہیں. ٹیلیمیڈیسن ایپلی کیشنز کاروباری اداروں اور صارفین کے لئے امیر کے حل فراہم کرتے ہیں داخل مریضوں کو طبی روبوٹ InTouch صحت کے ایک نمائندے کو ایک ہی وقت میں ایک ناول کا حل ہے. ، اس طرح کی ویڈیو کے اعداد و شمار کے سیٹ پیدا دل کے دورے کا ریموٹ تشخیص کی صورت میں مثال کے طور پر مصنوعی ذہانت کے حل کی ترقی کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور مزید طبی تشخیص کو بہتر بنانے، ماڈل کی بنیاد پر سیکھنے کی گہرائی مریض، تشخیصی کی درستگی کو بہتر بنانے کے کر سکتے ہیں اور جس کے ابتدائی فالج خصوصیات کی نشاندہی کی جا سکتی ہے تشخیص اور علاج کے وقت کافی کم.
مجازی حقیقت
AI پانچویں استعمال کے کیس ورچوئل رئیلٹی اسسٹنٹ کی اگلی نسل پیدا کرنے کے لئے ہے. مستقبل میں، مصنوعی ذہانت ورچوئل رئیلٹی انٹرایکٹو سیشن کے شرکاء جواب میں ہو سکتا ہے. مریض مجازی ماحول کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں، اور ہو سکتا ہے کہ حالت تبدیلیوں کا مشاہدہ کرنے کے لئے. جراحی کی تربیت، مصنوعی ذہانت کی تصویر کا تجزیہ، اور پھر سب سے سرجنوں کے بہترین طریقوں کی شناخت کے لئے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور ان طریقوں نقلی میں کھلایا جا سکتا ہے، اور بہتر بنانے کے لئے وقت کے ساتھ وصول کرنے کے لئے جاری رکھ سکتے ہیں.
مختصر میں، صحت کی دیکھ بھال میدان کی ڈیجیٹل تبدیلی کے نئے مواقع منتقلی کے عمل میں، مزید کمپیوٹیشنل تجزیہ، صحت کی دیکھ بھال میں مصنوعی ذہانت کو بڑھانے کے لئے کی صلاحیت کے ساتھ لانے کے لئے طبی ڈیٹا کاروباری عمل اور مریض کے تجربے کو بڑھانے کے لئے ایک کور کی صلاحیت کے طور پر منعقد کیا جانا چاہئے. درخواست منظرنامے کے میدان زیادہ پرچر ہو جائے گا.