Der wurdt ferwachte dat keunstmjittige yntelliginsje in transformaasjekrêft wurdt op it mêd fan sûnenssoarch.Dus hoe profitearje dokters en pasjinten fan 'e ynfloed fan AI-oandreaune ark?
De hjoeddeistige sûnenssektor is heul folwoeksen en kin wat grutte feroaringen meitsje.Fan chronike sykten en kanker oant radiology en risiko-beoardieling liket de sûnenssektor ûntelbere kânsen te hawwen om technology te brûken om krekter, effisjinter en effektive yntervinsjes yn pasjintesoarch yn te setten.
Mei de ûntwikkeling fan technology hawwe pasjinten hegere en hegere easken foar dokters, en it oantal beskikbere gegevens bliuwt te groeien op in alarmearjend taryf.Keunstmjittige yntelliginsje sil in motor wurde om de trochgeande ferbettering fan medyske soarch te befoarderjen.
Yn ferliking mei tradisjonele analyze en technology foar klinyske beslútfoarming hat keunstmjittige yntelliginsje in protte foardielen.As it learalgoritme ynteraksje mei de trainingsgegevens, kin it krekter wurde, wêrtroch dokters ungewoane ynsjoch kinne krije oer diagnoaze, ferpleechproses, behannelingfariabiliteit en pasjintresultaten.
Op it 2018 World Artificial Intelligence Medical Innovation Forum (wmif) holden troch Partners Healthcare, hawwe medyske ûndersikers en klinyske saakkundigen útwurke oer de technologyen en fjilden fan 'e medyske yndustry dy't it meast wierskynlik in wichtige ynfloed hawwe op' e oannimmen fan keunstmjittige yntelliginsje yn 'e folgjende dekade.
Anne kiblanksi, MD, CO-foarsitter fan wmif yn 2018, en Gregg Meyer, MD, haad akademysk offisier fan Partners Healthcare, seine dat dit soarte fan "subversion" brocht nei elk yndustrygebiet it potensjeel hat om signifikante foardielen te bringen foar pasjinten en hat breed saaklik súkses potinsjeel.
Mei help fan saakkundigen fan partners sûnenssoarch, ynklusyf Dr Keith Dreyer, heechlearaar Harvard Medical School (HMS), haad gegevenswittenskiplike offisier fan partners, en Dr Katherine andreole, direkteur fan ûndersyksstrategy en operaasjes by Massachusetts General Hospital (MGH) , foarstelde 12 manieren dat AI medyske tsjinsten en wittenskip revolúsjonearje sil.
1. Unify tinken en masine fia harsens kompjûter ynterface
It brûken fan komputer om te kommunisearjen is gjin nij idee, mar it meitsjen fan in direkte ynterface tusken technology en minsklik tinken sûnder toetseboerd, mûs en werjefte is in frontierûndersykfjild, dat wichtige tapassing hat foar guon pasjinten.
Nervous systeem sykten en trauma kinne guon pasjinten ferlieze it fermogen fan betsjuttingsfolle petear, beweging en ynteraksje mei oaren en harren omjouwing.Brain kompjûter ynterface (BCI) stipe troch keunstmjittige yntelliginsje kin weromsette dy basis ûnderfinings foar pasjinten dy't soargen oer it ferliezen fan dizze funksjes foar altyd.
"As ik in pasjint yn 'e neurologyske intensive care-ienheid sjoch dy't ynienen de fermogen om te hanneljen of te sprekken ferliest, hoopje ik syn fermogen om te kommunisearjen de oare deis te herstellen," sei Leigh Hochberg, MD, direkteur fan it sintrum foar neurotechnology en neurorehabilitaasje by Massachusetts General Hospital (MGH).Troch it brûken fan harsenskomputerynterface (BCI) en keunstmjittige yntelliginsje, kinne wy de nerven aktivearje yn ferbân mei hânbeweging, en wy moatte de pasjint yn 'e heule aktiviteit op syn minst fiif kear kinne kommunisearje mei oaren, lykas it brûken fan ubiquitêre kommunikaasjetechnologyen lykas as tabletkompjûters of mobile tillefoans."
Brain-komputer-ynterface kin de leefberens fan pasjinten mei amyotrofyske laterale sklerose (ALS), beroerte of atresiasyndroam sterk ferbetterje, lykas 500000 pasjinten mei spinalkordblessuere wrâldwiid elk jier.
2.Ontwikkelje de folgjende generaasje fan stralingsark
Stralingsôfbyldings krigen troch magnetyske resonânsjeôfbylding (MRI), CT-scanners en röntgenfoto's jouwe net-invasive sichtberens yn it ynterieur fan it minsklik lichem.In protte diagnostyske prosedueres fertrouwe lykwols noch op fysike weefselmonsters krigen troch biopsie, dy't it risiko fan ynfeksje hat.
Eksperts foarsizze dat yn guon gefallen keunstmjittige yntelliginsje de folgjende generaasje fan radiology-ark ynskeakelje sil genôch en detaillearre genôch wêze om de fraach nei libbene weefselmonsters te ferfangen.
Alexandra golby, MD, direkteur fan ôfbylding begeliede neurosurgery by Brigham Women's Hospital (BWh), sei, "wy wolle it team foar diagnostyske ôfbylding gearbringe mei sjirurgen as yntervinsjonele radiologen en patologen, mar it is in grutte útdaging foar ferskate teams om gearwurking te berikken. en konsistinsje fan doelen. As wy wolle dat radiology de ynformaasje leveret dy't op it stuit beskikber is fan weefselmonsters, dan sille wy yn steat wêze moatte om heul nauwe noarmen te berikken om de basisfeiten fan elke opjûne piksel te kennen.
Sukses yn dit proses kin kliïnten ynskeakelje om de algemiene prestaasjes fan 'e tumor krekter te begripen, ynstee fan behannelingbesluten te nimmen basearre op in lyts part fan' e attributen fan 'e maligne tumor.
AI kin ek de invasiviteit fan kanker better definiearje, en it behannelingdoel better bepale.Derneist helpt keunstmjittige yntelliginsje om "virtuele biopsie" te realisearjen en ynnovaasje te befoarderjen op it mêd fan Radiology, dy't har ynsette foar it brûken fan ôfbyldingsbasearre algoritmen om de fenotypyske en genetyske skaaimerken fan tumors te karakterisearjen.
3.Expand medyske tsjinsten yn underserved of ûntwikkeljen gebieten
It gebrek oan oplaat sûnenssoarchferlieners yn ûntwikkelingslannen, ynklusyf ultrasoundtechnici en radiologen, sil de kânsen op it brûken fan medyske tsjinsten gâns ferminderje om it libben fan pasjinten te rêden.
De gearkomste wiisde út dat d'r mear radiologen wurkje yn seis sikehûzen yn Boston mei de ferneamde Longwood Avenue as yn alle sikehûzen yn West-Afrika.
Keunstmjittige yntelliginsje kin helpe om de ynfloed fan in kritysk tekoart oan kliïnten te ferminderjen troch guon fan 'e diagnostyske ferantwurdlikheden oer te nimmen dy't normaal oan minsken wurde tawiisd.
Bygelyks, in AI-ôfbyldingsark kin röntgenfoto's fan 'e boarst brûke om de symptomen fan tuberkuloaze te ûndersykjen, meastentiids mei deselde krektens as in dokter.Dizze funksje kin wurde ynset fia in applikaasje foar providers yn boarne earme gebieten, ferminderjen fan de needsaak foar betûfte diagnostyske radiologen.
"Dizze technology hat in grut potensjeel om sûnenssoarch te ferbetterjen," sei Dr. jayashree kalpathy Cramer, assistint neuroscience en associate professor of Radiology by Massachusetts General Hospital (MGH)
Untwikkelders fan AI-algoritme moatte lykwols it feit soarchfâldich beskôgje dat minsken fan ferskate nasjonaliteiten of regio's unike fysiologyske en miljeufaktoren kinne hawwe, dy't de prestaasjes fan 'e sykte kinne beynfloedzje.
"Bygelyks, de befolking beynfloede troch sykte yn Yndia kin hiel oars wêze fan dy yn 'e Feriene Steaten," sei se.As wy dizze algoritmen ûntwikkelje, is it heul wichtich om te soargjen dat de gegevens de syktepresintaasje en it ferskaat fan 'e befolking fertsjintwurdigje.Wy kinne net allinich algoritmen ûntwikkelje op basis fan ien populaasje, mar ek hoopje dat it in rol kin spylje yn oare populaasjes."
4.Reduce it gebrûk lêst fan elektroanyske sûnens records
Elektroanysk sûnensrekord (har) hat in wichtige rol spile yn 'e digitale reis fan' e sûnenssektor, mar dizze transformaasje hat in protte problemen brocht yn ferbân mei kognitive oerlêst, einleaze dokuminten en wurgens fan brûkers.
Elektroanyske sûnensrekord (har) ûntwikkelders brûke no keunstmjittige yntelliginsje om in mear yntuïtive interface te meitsjen en routines te automatisearjen dy't in protte tiid fan brûkers nimme.
Dr Adam Landman, fise-presidint en haadynformaasjeoffisier fan Brigham sûnens, sei dat brûkers it measte fan har tiid besteegje oan trije taken: klinyske dokumintaasje, oarderynfier en sortearjen fan har postfakken.Spraakherkenning en diktee kinne helpe om klinyske dokumintferwurking te ferbetterjen, mar ark foar natuerlike taalferwurking (NLP) kin net genôch wêze.
"Ik tink dat it nedich wêze kin om feter te wêzen en wat feroaringen te beskôgjen, lykas it brûken fan fideo-opname foar klinyske behanneling, krekt lykas plysjes dy't kamera's drage," sei Landman.Keunstmjittige yntelliginsje en masine learen kinne dan brûkt wurde om dizze fideo's te yndeksearjen foar takomstige opheljen.Krekt as Siri en Alexa, dy't thús assistinten foar keunstmjittige yntelliginsje brûke, sille firtuele assistinten yn 'e takomst nei it bêd fan pasjinten brocht wurde, wêrtroch kliïnten ynbêde yntelliginsje kinne brûke om medyske opdrachten yn te fieren."
AI kin ek helpe by it behanneljen fan routine oanfragen fan postfakken, lykas drugsoanfollingen en notifikaasje fan resultaten.It kin ek helpe om taken te prioritearjen dy't wirklik de oandacht fan kliïnten nedich binne, wêrtroch it makliker is foar pasjinten om har taaklisten te ferwurkjen, tafoege Landman.
5.Risk fan antibiotika ferset
Antibiotikaresistinsje is in groeiende bedriging foar minsken, om't oergebrûk fan dizze wichtige medisinen liede kin ta de evolúsje fan superbaktearjes dy't net mear reagearje op behanneling.Multi-drug-resistente baktearjes kinne serieuze skea feroarsaakje yn 'e sikehûsomjouwing, en elk jier tsientûzenen pasjinten fermoardzje.Clostridium difficile allinich kostet sawat $ 5 miljard yn 't jier foar it Amerikaanske sûnenssoarchsysteem en feroarsaket mear as 30000 deaden.
De EHR-gegevens helpe by it identifisearjen fan ynfeksjepatroanen en markearje it risiko foardat de pasjint begjint symptomen te sjen.It brûken fan masine-learen en ark foar keunstmjittige yntelliginsje om dizze analyzes te riden kinne har krektens ferbetterje en rapper en krekter warskôgings meitsje foar soarchoanbieders.
"Kunstmjittige yntelliginsje-ark kinne oan ferwachtingen foldwaan foar ynfeksjekontrôle en antibiotika-resistinsje," sei Dr. Erica Shenoy, plakferfangend direkteur fan ynfeksjekontrôle by Massachusetts General Hospital (MGH).As se dat net dogge, dan sil elkenien mislearje.Om't sikehûzen in protte EHR-gegevens hawwe, as se se net folslein brûke, as se gjin yndustry meitsje dy't tûker en rapper binne yn klinyske proefûntwerp, en as se gjin EHR's brûke dy't dizze gegevens meitsje, se sille face falen."
6.Create krekter analyze foar patologyske bylden
Dr Jeffrey golden, haad fan patology-ôfdieling by Brigham Women's Hospital (BWh) en heechlearaar patology by HMS, sei dat patologen ien fan 'e wichtichste boarnen fan diagnostyske gegevens leverje foar in folslein oanbod fan medyske tsjinstferlieners.
"70% fan besluten oer sûnenssoarch binne basearre op patologyske resultaten, en tusken 70% en 75% fan alle gegevens yn EHR's komme fan patologyske resultaten," sei er.En hoe krekter de resultaten binne, hoe earder de juste diagnoaze sil wurde makke.Dit is it doel dat digitale patology en keunstmjittige yntelliginsje in kâns hawwe om te berikken."
Analyse fan djippe pikselnivo's op grutte digitale ôfbyldings kinne dokters subtile ferskillen erkennen dy't minskene eagen kinne ûntkomme.
"Wy binne no op it punt kommen wêr't wy better kinne beoardielje oft kanker rap of stadich sil ûntwikkelje, en hoe't jo de behanneling fan pasjinten kinne feroarje op basis fan algoritmen ynstee fan klinyske stadia of histopatologyske klassifikaasje," sei Golden.It sil in grutte stap foarút wêze."
Hy foege ta, "AI kin ek de produktiviteit ferbetterje troch it identifisearjen fan funksjes fan belang yn dia's foardat kliïnten de gegevens besjen. AI kin troch dia's filterje en ús liede om de juste ynhâld te sjen, sadat wy beoardielje kinne wat wichtich is en wat net. Dit ferbetteret de effisjinsje fan it brûken fan patologen en fergruttet de wearde fan har stúdzje fan elk gefal.
Bring yntelliginsje nei medyske apparaten en masines
Slimme apparaten nimme konsuminteomjouwings oer en leverje apparaten fariearjend fan realtime fideo yn 'e kuolkast oant auto's dy't ôflieding fan bestjoerder detectearje.
Yn in medyske omjouwing binne yntelliginte apparaten essensjeel foar it kontrolearjen fan pasjinten yn ICU's en op oare plakken.It brûken fan keunstmjittige yntelliginsje om de mooglikheid te ferbetterjen om de efterútgong fan 'e betingst te identifisearjen, lykas oanjaan dat sepsis ûntwikkelet, of de belibbing fan komplikaasjes kin resultaten signifikant ferbetterje en behannelingkosten kinne ferminderje.
"As wy prate oer it yntegrearjen fan ferskate gegevens oer it sûnenssoarchsysteem, moatte wy ICU-dokters yntegrearje en warskôgje om sa betiid mooglik yn te gripen, en dat de aggregaasje fan dizze gegevens net in goed ding is dat minsklike dokters kinne dwaan," sei Mark Michalski , útfierend direkteur fan it klinyske gegevens Science Center by BWh.It ynfoegjen fan tûke algoritmen yn dizze apparaten fermindert de kognitive lêst op dokters en soarget derfoar dat pasjinten sa rap mooglik wurde behannele."
8.promoting immunotherapy foar kanker behanneling
Immunoterapy is ien fan 'e meast kânsrike manieren om kanker te behanneljen.Troch it eigen ymmúnsysteem fan it lichem te brûken om maligne tumors oan te fallen, kinne pasjinten eigensinnige tumors oerwinne.Lykwols, mar in pear pasjinten reagearje op it hjoeddeiske immunotherapy regimen, en onkologen noch hawwe net in krekte en betroubere metoade om te bepalen hokker pasjinten sille profitearje fan it regimen.
Algoritmen foar masine-learen en har fermogen om heul komplekse datasets te syntetisearjen kinne de unike genkomposysje fan yndividuen ferklearje en nije opsjes leverje foar doelgerichte terapy.
"Koartlyn hat de meast spannende ûntwikkeling checkpoint-ynhibitoren west, dy't proteïnen blokkearje produsearre troch bepaalde ymmúnsellen," ferklearret Dr. Long Le, direkteur fan komputaasjepatology en technologyûntwikkeling by it wiidweidige diagnostyksintrum fan Massachusetts General Hospital (MGH).Mar wy begripe noch altyd net alle problemen, dat is hiel yngewikkeld.Wy hawwe perfoarst mear pasjintgegevens nedich.Dizze behannelingen binne relatyf nij, dus net in protte pasjinten nimme se eins.Dêrom, oft wy gegevens moatte yntegrearje binnen in organisaasje as oer meardere organisaasjes, it sil in wichtige faktor wêze yn it fergrutsjen fan it oantal pasjinten om it modelproses te riden."
9.Turn elektroanyske sûnensrecords yn betroubere risikofoarsizzers
Elektroanysk sûnensrekord (har) is in skat fan pasjintgegevens, mar it is in konstante útdaging foar oanbieders en ûntwikkelders om in grutte hoemannichte ynformaasje op in krekte, tydlike en betroubere manier te ekstrahearjen en te analysearjen.
Problemen mei gegevenskwaliteit en yntegriteit, kombineare mei betizing fan gegevensformaten, struktureare en net-strukturearre ynfier en ûnfolsleine records, meitsje it lestich foar minsken om krekt te begripen hoe't se in sinfolle risikostratifikaasje, foarsizzende analyse en klinyske beslútstipe kinne útfiere.
Dr. Ziad OBERMEYER, assistint heechlearaar emergency medicine by Brigham Women's Hospital (BWh) en assistint heechlearaar oan Harvard Medical School (HMS), sei: "D'r is wat hurd wurk te dwaan om gegevens yn ien plak te yntegrearjen. Mar in oar probleem is te begripen wat minsken krije as se in sykte yn it elektroanyske sûnensrekord (har) foarsizze. Minsken kinne hearre dat keunstmjittige yntelliginsje-algoritmen depresje of beroerte kinne foarsizze, mar fine dat se eins in ferheging fan de kosten fan beroerte foarsizze. It is hiel oars as de streek sels."
Hy gie troch, "fertrouwe op MRI-resultaten liket in mear spesifike dataset te leverjen. Mar no moatte wy tinke oer wa't MRI betelje kin? Dus de definitive foarsizzing is net it ferwachte resultaat. "
NMR-analyze hat in protte suksesfolle ark foar risiko-score en stratifikaasje makke, foaral as ûndersikers djippe leartechniken brûke om nije ferbiningen te identifisearjen tusken skynber net-relatearre datasets.
OBERMEYER is lykwols fan betinken dat it garandearjen dat dizze algoritmen de foaroardielen dy't ferburgen binne yn 'e gegevens net identifisearje, krúsjaal is foar it ynsetten fan ark dy't klinyske soarch wirklik kinne ferbetterje.
"De grutste útdaging is om derfoar te soargjen dat wy krekt witte wat wy foarsizze foardat wy de swarte doaze begjinne te iepenjen en te sjen hoe't wy kinne foarsizze," sei hy
10.Monitoring sûnensstatus fia wearable apparaten en persoanlike apparaten
Hast alle konsuminten kinne no sensors brûke om gegevens oer sûnenswearde te sammeljen.Fan smartphones mei staptracker oant draachbere apparaten dy't de heule dei hertslach folgje, kinne op elk momint mear en mear sûnensrelatearre gegevens wurde generearre.
It sammeljen en analysearjen fan dizze gegevens en it oanfoljen fan de ynformaasje levere troch pasjinten fia applikaasjes en oare apparaten foar thúsmonitoring kinne in unyk perspektyf leverje foar yndividuele en folkssûnens.
AI sil in wichtige rol spylje by it ekstrahearjen fan aksjebere ynsjoggen út dizze grutte en ferskaat database.
Mar Dr Omar arnout, in neurosjirurch by it Brigham Women's Hospital (BWh), CO-direkteur fan it sintrum foar komputative neuroscience-resultaten, sei dat it ekstra wurk kin nimme om pasjinten te helpen oanpasse oan dizze yntime, trochgeande monitoringgegevens.
"Wy wiene eartiids frij frij om digitale gegevens te ferwurkjen," sei hy.Mar as gegevenslekken foarkomme by Cambridge analytics en Facebook, sille minsken mear en foarsichtiger wêze oer wa't te dielen hokker gegevens se diele."
Pasjinten hawwe de neiging om har dokters mear te fertrouwen as grutte bedriuwen lykas Facebook, foege hy ta, wat koe helpe it ongemak fan it leverjen fan gegevens foar grutskalige ûndersyksprogramma's te ferminderjen.
"It is wierskynlik dat draachbere gegevens in wichtige ynfloed sille hawwe, om't de oandacht fan minsken heul tafallich is en de sammele gegevens heul rûch binne," sei arnout.Troch trochgeande korrelige gegevens te sammeljen, binne gegevens mear kâns om dokters te helpen bettere soarch foar pasjinten."
11.meitsje smartphones in krêftich diagnostyk ark
Eksperts leauwe dat ôfbyldings krigen fan tûke tillefoans en oare boarnen op konsumintnivo in wichtige oanfolling sille wurde foar klinyske kwaliteitsôfbylding, foaral yn ûnderbetsjinne gebieten as ûntwikkelingslannen, troch troch te gean mei it brûken fan de krêftige funksjes fan draachbere apparaten.
De kwaliteit fan 'e mobile kamera wurdt elk jier ferbettere, en it kin ôfbyldings generearje dy't kinne wurde brûkt foar AI-algoritme-analyse.Dermatology en ophthalmology binne iere begunstigden fan dizze trend.
Britske ûndersikers hawwe sels in ark ûntwikkele om ûntwikkelingssykten te identifisearjen troch bylden fan gesichten fan bern te analysearjen.It algoritme kin diskrete funksjes detectearje, lykas de mandibelline fan 'e bern, de posysje fan eagen en noas, en oare attributen dy't gesichtsabnormaliteiten kinne oanjaan.Op it stuit kin it ark gewoane ôfbyldings oerienkomme mei mear dan 90 sykten om klinyske beslútstipe te leverjen.
Dr Hadi shafiee, direkteur fan it mikro / nano medisinen en digitale sûnenslaboratoarium by Brigham Women's Hospital (BWh), sei: "de measte minsken binne foarsjoen fan krêftige mobile tillefoans mei in protte ferskillende sensors ynboud. It is in geweldige kâns foar ús. Hast allegear yndustry spilers binne begûn te bouwen Ai software en hardware yn harren apparaten. It is gjin tafal. Yn ús digitale wrâld wurde mear as 2,5 miljoen terabytes oan gegevens generearre alle dagen. Op it mêd fan mobile telefoans, fabrikanten leauwe dat se kinne brûke dit gegevens foar keunstmjittige yntelliginsje om mear personaliseare, rapper en yntelliginte tsjinsten te leverjen."
It brûken fan tûke tillefoans om ôfbyldings te sammeljen fan 'e eagen, hûdlêsjes, wûnen, ynfeksjes, drugs of oare ûnderwerpen fan pasjinten kinne helpe om it tekoart oan saakkundigen yn ûnderbetsjinne gebieten oan te pakken, wylst de tiid om beskate klachten te diagnostisearjen ferminderje.
"D'r kinne yn 'e takomst wat wichtige eveneminten wêze, en wy kinne profitearje fan dizze kâns om guon wichtige problemen fan syktebehear yn it soarchpunt op te lossen," sei shafiee
12. Ynnovearjen fan klinyske beslútfoarming mei AI op bêd
As de sûnenssektor oergiet op tsjinsten basearre op fergoeding, is it hieltyd mear fuort fan passive sûnenssoarch.Previnsje foar chronike sykte, akute sykte-eveneminten en hommelse ferfal is it doel fan elke provider, en de kompensaasjestruktuer lit har úteinlik prosessen ûntwikkelje dy't aktive en foarsizzende yntervinsje kinne berikke.
Keunstmjittige yntelliginsje sil in protte basistechnologyen foar dizze evolúsje leverje, troch it stypjen fan foarsizzende analyse en ark foar klinyske beslútstipe, om problemen op te lossen foardat providers de needsaak realisearje om aksje te nimmen.Keunstmjittige yntelliginsje kin betiid warskôging jaan foar epilepsy of sepsis, dy't normaal in djipgeande analyze fan heul komplekse datasets fereasket.
Brandon Westover, MD, direkteur fan klinyske gegevens by Massachusetts General Hospital (MGH), sei dat masine learen ek kin helpe by it stypjen fan de trochgeande foarsjenning fan soarch foar kritysk sike pasjinten, lykas dy yn koma nei hertstilstân.
Hy ferklearre dat dokters ûnder normale omstannichheden de EEG-gegevens fan dizze pasjinten moatte kontrolearje.Dit proses is tiidslinend en subjektyf, en de resultaten kinne ferskille mei de feardigens en ûnderfining fan kliïnten.
Hy sei "By dizze pasjinten kin de trend stadich wêze.Soms as dokters wolle sjen oft immen herstelt, kinne se ien kear elke 10 sekonden nei gegevens sjen.Om te sjen oft it is feroare fan 10 sekonden fan gegevens sammele yn 24 oeren is lykwols as te sjen as it hier yn 'e tuskentiid groeid is.As algoritmen foar keunstmjittige yntelliginsje en grutte hoemannichten gegevens fan in protte pasjinten lykwols wurde brûkt, sil it makliker wêze om te passen wat minsken sjogge mei patroanen op lange termyn, en kinne guon subtile ferbetteringen fûn wurde, dy't ynfloed hawwe op 'e beslútfoarming fan dokters yn' e ferpleechkunde ."
It brûken fan keunstmjittige yntelliginsjetechnology foar klinyske beslútstipe, risikoscore en betide warskôging is ien fan 'e meast tasizzende ûntwikkelingsgebieten fan dizze revolúsjonêre metoade foar gegevensanalyse.
Troch it leverjen fan krêft foar in nije generaasje ark en systemen, kinne kliïnten de nuânses fan sykte better begripe, ferpleechtsjinsten effektiver leverje en problemen foarôf oplosse.Keunstmjittige yntelliginsje sil in nij tiidrek ynliede fan it ferbetterjen fan de kwaliteit fan klinyske behanneling, en spannende trochbraken meitsje yn pasjintesoarch.
Post tiid: Aug-06-2021
