K:
Miért olyan fontosak a mély tanulás, a gépi tanulás és az AI a távorvoslásban?
A:A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia terén számos izgalmas alkalmazás van az általános orvosi, és különösen a tele-egészségügy területén.
Ezen szinergiák egyik legnagyobb és legelsődleges eleme a dokumentum áttekintése. Az IBM feltárja, hogy a Watson Health programja miként képes másodpercek alatt több millió oldalnyi orvosi információ elemzésére, és következtetések levonására szolgál, amelyek felhasználhatók a diagnózishoz, az összehasonlításhoz és így tovább. A gépek hatalmas erejét nagy mennyiségű adat kezelésére kombinálják az analitikus és döntéshozó bátorsággal a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológiáiban.
| Ingyenes letöltés: Gépi tanulás és miért számít? |
Az információkkal való foglalkozáson túl azonban a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia új képességeket is hozhat a betegek vizsgálatában. Például a radiológiában a gépi tanulási algoritmusok megvizsgálhatják a radiológiai vizsgálatokat és egyéb forrásokat, hogy bizonyítékokat találjanak az eredményekről és a valóságról, amelyek az emberi döntéshozókat irányíthatják.
A gépi tanulás és a diagnózis hatalmas formáló példájaként a Nemzeti Egészségügyi Intézet forrásaiban a retinális képalkotás automatizált elemzését dokumentálják, amely segíthet a cukorbetegséghez kapcsolódó látásvesztés bizonyos típusainak felderítésében.
A fentieken túlmenően, amely nagyon lényeges és úttörő funkcionalitást kínál, számos olyan módszer létezik, amellyel a gépi tanulás és az AI segítheti a távorvoslás napi realitásait. Az ütemezéstől a konzultációig és a vizsgálatig, a diagnosztizálástól a számlázásig az ilyen típusú technológiák képesek lesznek a tele-egészségügyi folyamat automatizálására.
A korai távorvoslásban a koncepció viszonylag egyszerű volt - ahelyett, hogy fizikailag jelen volt volna házhívások kezdeményezésére, vagy távoli területekről származó betegek konzultálására vagy megvizsgálására, az orvosok videokonferenciát és a kapcsolódó technológiákat alkalmaztak.
A gépi tanulással és az AI-vel az orvosok azonban ezt kombinálhatják a döntéstámogató eszközökkel - az automatizálási technológiák sok munkát megtesznek. Az orvosok felülvizsgálják és aláírják - ahelyett, hogy csak videokonferenciával támogatnák, az orvosokat olyan kulcsfontosságú segítő technológiák támogatják, amelyek önállóan gondolkodnak és tanulnak. Ez drasztikusan megváltoztatja a telemedicina területét hamarosan és meglehetősen tartósan.
