P:
Dlaczego głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są tak ważne w telemedycynie?
ZA:Dziedziny uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji mają wiele ekscytujących zastosowań w medycynie, a zwłaszcza w telezdrowie.
Jedną z największych i najbardziej pierwotnych z tych synergii jest przegląd dokumentów. IBM ujawnia, w jaki sposób jego program Watson Health jest w stanie analizować miliony stron informacji medycznych w ciągu kilku sekund i wyciągać wnioski, które można wykorzystać do diagnozy, porównania i nie tylko. Ogromna moc maszyn do obsługi dużych ilości danych jest połączona z umiejętnościami analitycznymi i decyzyjnymi w technologiach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
| Bezpłatne pobieranie: Uczenie maszynowe i dlaczego to ma znaczenie |
Oprócz uczenia się informacji, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą również zapewnić nowe możliwości w badaniu pacjentów. Na przykład w radiologii algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować skany radiologiczne i inne zasoby, aby znaleźć dowody na wyniki i realia, które mogą pomóc ludzkim decydentom.
Jako kolejny przykład kształtujący siłę uczenia maszynowego i diagnozy, zasoby Narodowego Instytutu Zdrowia dokumentują automatyczną analizę obrazowania siatkówki, która może pomóc w wykryciu niektórych rodzajów utraty wzroku związanych z cukrzycą.
Oprócz wszystkich powyższych, które są bardzo istotną i przełomową funkcjonalnością, istnieje również szereg sposobów, w jakie uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą pomóc w codziennej rzeczywistości telemedycyny. Od planowania, konsultacji i badania, przez diagnozę, aż po fakturowanie, tego rodzaju technologie będą mogły zautomatyzować proces telezdrowia.
We wczesnej telemedycynie koncepcja była stosunkowo prosta - zamiast być fizycznie obecnym, aby wykonywać połączenia domowe lub konsultować się lub badać pacjenta z odległych obszarów, lekarze używali wideokonferencji i powiązanych technologii.
Jednak dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji lekarze będą mogli połączyć to z narzędziami wspomagającymi podejmowanie decyzji - technologie automatyzacji wykonają wiele pracy. Lekarze dokonają przeglądu i zarejestrują się - zamiast być wspieranym tylko przez wideokonferencje, lekarze będą również wspierani przez kluczowe technologie wspomagające, które same myślą i uczą się. To radykalnie zmieni dziedzinę telemedycyny wkrótce i raczej na stałe.
