虽然完全由人工智能驱动的世界的影响仍然是一个谜,但逐渐显而易见的是,人工智能可以很快为我们提供更准确的解决方案▯▯,解决之前未被发现的健康问题。虽然医疗保健的数字化转型仍然缓慢而谨慎,但在过去五。年中,超过 90%的医院 已从纸质系统转向电子系统。

  医疗记录的历史对于及时治疗仍然至关重要▯▯▯。可以使用预测分析在早期阶段诊断危及生命的风险▯▯。这使医生能够迅速做出决定并有效地采取行动▯▯,以挽救生命和不必要的成本。

  有趣的是,像谷歌和CareSkore这样的公司正在努力使诊断变得更简单,目的是缩短测试和治疗之间的时间▯。在 谷歌内心;深处卫生 项目,虽然在起步阶段,打算用AI学习最有效的治疗不同的患者。医疗记录的挖掘可能在几分钟内完成▯▯▯,为早期诊断和所需治疗留,下足够的空间。

  另一家公司 CareSkore基于芝加哥的云驱动预测分析平台,应用机器学习来预测死亡率。去年▯▯▯,它获得了430万美元的资金来推动其概念,其中包括告?知医生更有可能跳过预约但未服用药物的患者。使用预测分析,CareSkore可以向医”疗保健组织更新患者的再入院率,以及其他信息,如住院风险和死亡风险。然后,医生可以使用这些数据提供适当的帮助和建议。有趣的是,如果出、现新症状▯▯▯,患者可以使用相同的技术通知医生并提出进一步的问题。该系统使用23个环境数据源▯▯,包括谷歌地图和谷歌API,来衡量临床▯▯,社会,行为,地理,和患者的经济数据。过滤允许用户专注于有意义的数据▯▯,以消除所有噪音▯▯▯。

  今年早些时候▯▯▯, 斯坦福大学 报告说▯▯▯,其计算机科学家▯▯▯,皮肤科医,生和工程师正在训练一种算法,以发现与皮肤癌相关的皮疹和痣,这可能有助于更早地发现病情。该软件使用深度学习的数据库图像▯,这是一种模仿大脑神经网络的人工智能▯▯。

  研究人员目前正在进行研究▯▯,以提供基于计算机视觉的辅助技术解决方案,并彻底改变截肢患者的护理。

  根据 最近的统计数据▯▯▯,美国有多达50万名上肢截肢者,每年截肢18.5万次。人工智能驱动的方法可以让截肢的人用假肢检测事物,就像真手一样,改变他们的生活。

  今年,纽卡斯尔大学的生物医学研究 人员开发了一种带有人工智能相机的仿生肢体。原型假肢可以通过在安装的相机中应用计算机视觉技术来抓取物体▯▯▯,该相机评估物体的形状和尺寸。研究人员使用深度学习来识别佩戴者可以自动获得的500个这样的物体。到目前为止▯▯,神经网络允许识别被训练识别的对象,这意味着只要需要:识别新对象▯▯,AI存储器就需要升级。

  人,工智能也正在彻底改变视障人士的生活▯。为了通过人工智能建立视力, Aipoly帮助超过35万视力障碍人士使用Aipoly Vision探索世界。该应用程序允许神经网络在手机上运行▯▯,​​了解相机的输入,并描述它看到的,内容。它还▯:可以识别颜色和对象,并且在即将推出的版本中,甚至可以理解复杂场景以及它附近物体的位置和关系▯▯。

  一个名为EyeSense的类似应用程序 也在为盲人和视障人士提供独立性方面取得进展。独特的设计由先进的计算机视觉和人工智能技术提供支持,可以解释视觉世界并为您大声描述。

  为了让AI在一个可以从中受益最多的行业发。挥其全部潜力▯▯▯,结果必须令人放心和准?确。一个重要的障碍是与基本医疗保健需求创建AI解决方案相关的成本。安全访问数据也是一个问题▯▯,这可能会延迟在常规医疗中心引入AI▯▯▯。

  然而▯,如果AI在试验和测试阶段的成功率仍然很高,准确的预测可以加强早期诊断▯▯▯,降低误诊治疗的成本,并彻底改变现有、的医:疗保健系统。

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2019年04月04日

人工智能正在改变医疗诊断假肢和视力辅助

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