Očakáva sa, že umelá inteligencia sa stane transformačnou silou v oblasti zdravotnej starostlivosti.Ako teda lekári a pacienti profitujú z vplyvu nástrojov poháňaných AI?
Dnešné odvetvie zdravotníctva je veľmi vyspelé a môže urobiť niekoľko zásadných zmien.Od chronických chorôb a rakoviny po rádiológiu a hodnotenie rizík sa zdá, že zdravotnícky priemysel má nespočetné množstvo príležitostí na využitie technológie na nasadenie presnejších, efektívnejších a efektívnejších zásahov do starostlivosti o pacientov.
S rozvojom technológií majú pacienti stále vyššie požiadavky na lekárov a počet dostupných údajov neustále rastie alarmujúcou rýchlosťou.Umelá inteligencia sa stane motorom na podporu neustáleho zlepšovania lekárskej starostlivosti.
V porovnaní s tradičnou analýzou a technológiou klinického rozhodovania má umelá inteligencia mnoho výhod.Keď algoritmus učenia interaguje s tréningovými údajmi, môže sa stať presnejším, čo umožňuje lekárom získať bezprecedentné poznatky o diagnóze, ošetrovateľskom procese, variabilite liečby a výsledkoch pacientov.
Na svetovom fóre o medicínskych inováciách umelej inteligencie (wmif) v roku 2018, ktoré organizovala spoločnosť Partners Healthcare, výskumní pracovníci v oblasti medicíny a klinickí experti rozpracovali technológie a oblasti lekárskeho priemyslu, ktoré budú mať s najväčšou pravdepodobnosťou významný vplyv na prijatie umelej inteligencie v budúcnosti. desaťročie.
Anne kiblanksi, MD, CO predsedníčka wmif v roku 2018, a Gregg Meyer, MD, hlavný akademický riaditeľ Partners Healthcare, uviedli, že tento druh „podvracania“ prinesený do každej priemyselnej oblasti má potenciál priniesť pacientom značné výhody a má široké potenciál obchodného úspechu.
S pomocou odborníkov z partnerskej zdravotnej starostlivosti, vrátane Dr. Keitha Dreyera, profesora Harvardskej lekárskej fakulty (HMS), vedúceho oddelenia pre vedu údajov partnerov, a Dr. Katherine andreole, riaditeľky výskumnej stratégie a operácií v Massachusetts General Hospital (MGH) , navrhol 12 spôsobov, ktorými AI spôsobí revolúciu v lekárskych službách a vede.
1. Zjednoťte myslenie a stroj prostredníctvom rozhrania mozgu a počítača
Využitie počítača na komunikáciu nie je nová myšlienka, ale vytvorenie priameho rozhrania medzi technológiou a ľudským myslením bez klávesnice, myši a displeja je hraničnou oblasťou výskumu, ktorá má pre niektorých pacientov dôležité uplatnenie.
Choroby nervového systému a trauma môžu spôsobiť, že niektorí pacienti stratia schopnosť zmysluplnej konverzácie, pohybu a interakcie s ostatnými a ich prostredím.Mozgové počítačové rozhranie (BCI) podporované umelou inteligenciou môže pacientom, ktorí sa obávajú, že tieto funkcie navždy stratia, obnoviť tieto základné skúsenosti.
"Ak uvidím pacienta na neurologickej jednotke intenzívnej starostlivosti, ktorý náhle stratí schopnosť konať alebo hovoriť, dúfam, že mu na druhý deň obnovím schopnosť komunikovať," povedala MUDr. Leigh Hochbergová, riaditeľka centra pre neurotechnológiu a neurorehabilitáciu Massachusetts General Hospital (MGH).Pomocou mozgového počítačového rozhrania (BCI) a umelej inteligencie dokážeme aktivovať nervy súvisiace s pohybom ruky a mali by sme byť schopní prinútiť pacienta komunikovať s ostatnými aspoň päťkrát počas celej aktivity, napríklad pomocou všadeprítomných komunikačných technológií ako napr. ako tablety alebo mobilné telefóny."
Mozgové počítačové rozhranie môže každoročne výrazne zlepšiť kvalitu života pacientov s amyotrofickou laterálnou sklerózou (ALS), mŕtvicou alebo syndrómom atrézie, ako aj 500 000 pacientov s poranením miechy na celom svete.
2. Vyvinúť ďalšiu generáciu radiačných nástrojov
Radiačné snímky získané magnetickou rezonanciou (MRI), CT skenermi a röntgenovými lúčmi poskytujú neinvazívnu viditeľnosť do vnútra ľudského tela.Mnohé diagnostické postupy sa však stále spoliehajú na fyzické vzorky tkaniva získané biopsiou, ktorá predstavuje riziko infekcie.
Odborníci predpovedajú, že v niektorých prípadoch umelá inteligencia umožní ďalšej generácii rádiologických nástrojov, aby boli dostatočne presné a podrobné, aby nahradili dopyt po vzorkách živých tkanív.
Alexandra golby, MD, riaditeľka obrazom riadenej neurochirurgie v Brigham Women's Hospital (BWh), povedala: „Chceme spojiť diagnostický zobrazovací tím s chirurgmi alebo intervenčnými rádiológmi a patológmi, ale pre rôzne tímy je to obrovská výzva dosiahnuť spoluprácu. a konzistentnosť cieľov. Ak chceme, aby rádiológia poskytovala informácie, ktoré sú v súčasnosti dostupné zo vzoriek tkaniva, potom budeme musieť byť schopní dosiahnuť veľmi blízke štandardy, aby sme poznali základné fakty každého daného pixelu.“
Úspech v tomto procese môže lekárom umožniť presnejšie porozumieť celkovému výkonu nádoru, a nie robiť rozhodnutia o liečbe založené na malej časti atribútov malígneho nádoru.
AI môže tiež lepšie definovať invazívnosť rakoviny a vhodnejšie určiť cieľ liečby.Okrem toho umelá inteligencia pomáha realizovať „virtuálnu biopsiu“ a podporuje inovácie v oblasti rádiológie, ktorá sa zaviazala používať algoritmy založené na obrázkoch na charakterizáciu fenotypových a genetických charakteristík nádorov.
3. Rozšíriť lekárske služby v nedostatočne obsluhovaných alebo rozvojových oblastiach
Nedostatok vyškolených poskytovateľov zdravotnej starostlivosti v rozvojových krajinách vrátane ultrazvukových technikov a rádiológov výrazne zníži šance na využitie lekárskych služieb na záchranu životov pacientov.
Stretnutie poukázalo na to, že v šiestich nemocniciach v Bostone so slávnou Longwood Avenue pracuje viac rádiológov ako vo všetkých nemocniciach v západnej Afrike.
Umelá inteligencia môže pomôcť zmierniť dopad kritického nedostatku lekárov tým, že prevezme niektoré z diagnostických zodpovedností, ktoré sa bežne pripisujú ľuďom.
Zobrazovací nástroj AI môže napríklad pomocou röntgenových snímok hrudníka skúmať príznaky tuberkulózy, zvyčajne s rovnakou presnosťou ako lekár.Táto funkcia môže byť nasadená prostredníctvom aplikácie pre poskytovateľov v oblastiach s nedostatkom zdrojov, čím sa znižuje potreba skúsených diagnostických rádiológov.
"Táto technológia má veľký potenciál zlepšiť zdravotnú starostlivosť," povedala Dr. jayashree kalpathy Cramer, asistentka neurovedy a docentka rádiológie v Massachusetts General Hospital (MGH).
Vývojári algoritmov AI však musia starostlivo zvážiť skutočnosť, že ľudia rôznych národností alebo oblastí môžu mať jedinečné fyziologické a environmentálne faktory, ktoré môžu ovplyvniť priebeh choroby.
"Napríklad populácia postihnutá chorobami v Indii môže byť veľmi odlišná od tej v Spojených štátoch," povedala.Keď vyvíjame tieto algoritmy, je veľmi dôležité zabezpečiť, aby údaje reprezentovali prezentáciu choroby a rozmanitosť populácie.Môžeme nielen vyvíjať algoritmy založené na jednej populácii, ale tiež dúfať, že môže hrať úlohu v iných populáciách."
4.Znížte zaťaženie elektronických zdravotných záznamov
Elektronický zdravotný záznam (jej) zohral dôležitú úlohu na digitálnej ceste zdravotníckeho priemyslu, no táto transformácia priniesla množstvo problémov súvisiacich s kognitívnym preťažením, nekonečnými dokumentmi a únavou používateľov.
Vývojári elektronických zdravotných záznamov (jej) teraz používajú umelú inteligenciu na vytvorenie intuitívnejšieho rozhrania a automatizáciu rutín, ktoré používateľovi zaberajú veľa času.
Dr. Adam Landman, viceprezident a hlavný informačný riaditeľ spoločnosti Brigham Health, povedal, že používatelia trávia väčšinu svojho času troma úlohami: klinickou dokumentáciou, zadávaním objednávok a triedením svojich schránok.Rozpoznávanie reči a diktovanie môže pomôcť zlepšiť spracovanie klinických dokumentov, ale nástroje na spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) nemusia stačiť.
"Myslím si, že možno bude potrebné byť odvážnejší a zvážiť niektoré zmeny, ako napríklad použitie videozáznamu na klinickú liečbu, rovnako ako polícia používa kamery," povedal Landman.Umelá inteligencia a strojové učenie sa potom môžu použiť na indexovanie týchto videí pre budúce vyhľadávanie.Rovnako ako Siri a Alexa, ktorí doma používajú asistentov umelej inteligencie, virtuálni asistenti sa v budúcnosti dostanú k lôžku pacientov, čo lekárom umožní používať zabudovanú inteligenciu na zadávanie lekárskych príkazov."
Umelá inteligencia môže tiež pomôcť zvládnuť rutinné požiadavky z doručenej pošty, ako sú doplnky k liekom a oznamovanie výsledkov.Môže tiež pomôcť uprednostniť úlohy, ktoré skutočne vyžadujú pozornosť lekárov, čo pacientom uľahčí spracovanie ich zoznamov úloh, dodal Landman.
5. Riziko rezistencie na antibiotiká
Rezistencia na antibiotiká je rastúcou hrozbou pre ľudí, pretože nadmerné používanie týchto kľúčových liekov môže viesť k vývoju superbaktérií, ktoré už nereagujú na liečbu.Baktérie rezistentné voči viacerým liekom môžu spôsobiť vážne škody v nemocničnom prostredí, pričom každoročne zabijú desiatky tisíc pacientov.Len Clostridium difficile stojí americký systém zdravotnej starostlivosti približne 5 miliárd dolárov ročne a spôsobuje viac ako 30 000 úmrtí.
Údaje EHR pomáhajú identifikovať vzory infekcie a upozorniť na riziko skôr, ako sa u pacienta začnú prejavovať symptómy.Používanie nástrojov strojového učenia a umelej inteligencie na riadenie týchto analýz môže zlepšiť ich presnosť a vytvárať rýchlejšie a presnejšie upozornenia pre poskytovateľov zdravotnej starostlivosti.
"Nástroje umelej inteligencie môžu splniť očakávania v oblasti kontroly infekcií a odolnosti voči antibiotikám," povedala Dr. Erica Shenoy, zástupkyňa riaditeľa kontroly infekcií v Massachusetts General Hospital (MGH).Ak to neurobia, všetci zlyhajú.Pretože nemocnice majú veľa údajov EHR, ak ich nevyužívajú naplno, ak nevytvárajú odvetvia, ktoré sú inteligentnejšie a rýchlejšie v navrhovaní klinických skúšok, a ak nepoužívajú EHR, ktoré tieto údaje vytvárajú, budú čeliť neúspechu."
6. Vytvorte presnejšiu analýzu patologických obrazov
Dr. Jeffrey golden, vedúci oddelenia patológie v Brigham Women's Hospital (BWh) a profesor patológie na HMS, povedal, že patológovia poskytujú jeden z najdôležitejších zdrojov diagnostických údajov pre celý rad poskytovateľov lekárskych služieb.
„70 % rozhodnutí v oblasti zdravotnej starostlivosti je založených na patologických výsledkoch a 70 % až 75 % všetkých údajov v EHR pochádza z patologických výsledkov,“ povedal.A čím presnejšie sú výsledky, tým skôr bude stanovená správna diagnóza.To je cieľ, ktorý má digitálna patológia a umelá inteligencia šancu dosiahnuť."
Hlboká analýza na úrovni pixelov na veľkých digitálnych obrázkoch umožňuje lekárom rozpoznať jemné rozdiely, ktoré môžu uniknúť ľudským očiam.
"Teraz sme sa dostali do bodu, keď môžeme lepšie posúdiť, či sa rakovina bude vyvíjať rýchlo alebo pomaly, a ako zmeniť liečbu pacientov na základe algoritmov a nie na základe klinických štádií alebo histopatologického gradingu," povedal Golden.Bude to obrovský krok vpred."
Dodal: "AI môže tiež zvýšiť produktivitu tým, že identifikuje funkcie, ktoré nás zaujímajú na snímkach predtým, ako lekári skontrolujú údaje. Umelá inteligencia môže filtrovať snímky a viesť nás tak, aby sme videli správny obsah, aby sme mohli posúdiť, čo je dôležité a čo nie. To zlepšuje efektívnosť využívania patológov a zvyšuje hodnotu ich štúdie každého prípadu.
Prineste inteligenciu do lekárskych zariadení a strojov
Inteligentné zariadenia preberajú spotrebiteľské prostredie a poskytujú zariadenia od videa v reálnom čase vo vnútri chladničky až po autá, ktoré detegujú rozptýlenie vodiča.
V medicínskom prostredí sú inteligentné zariadenia nevyhnutné na monitorovanie pacientov na jednotkách intenzívnej starostlivosti a inde.Použitie umelej inteligencie na zvýšenie schopnosti identifikovať zhoršenie stavu, ako je indikovanie vývoja sepsy alebo vnímanie komplikácií, môže výrazne zlepšiť výsledky a môže znížiť náklady na liečbu.
"Keď hovoríme o integrácii rôznych údajov v rámci systému zdravotnej starostlivosti, musíme integrovať a upozorniť lekárov na JIS, aby zasiahli čo najskôr, a že agregácia týchto údajov nie je dobrá vec, ktorú môžu ľudskí lekári urobiť," povedal Mark Michalski. , výkonný riaditeľ klinického dátového vedeckého centra v BWh.Vloženie inteligentných algoritmov do týchto zariadení znižuje kognitívnu záťaž lekárov a zabezpečuje, že pacienti budú liečení čo najrýchlejšie."
8.podpora imunoterapie pri liečbe rakoviny
Imunoterapia je jedným z najsľubnejších spôsobov liečby rakoviny.Použitím vlastného imunitného systému tela na napadnutie malígnych nádorov môžu byť pacienti schopní prekonať tvrdohlavé nádory.Na súčasný režim imunoterapie však reaguje len málo pacientov a onkológovia stále nemajú presnú a spoľahlivú metódu, ako určiť, pre ktorých pacientov bude režim profitovať.
Algoritmy strojového učenia a ich schopnosť syntetizovať veľmi zložité súbory údajov môžu byť schopné objasniť jedinečné génové zloženie jednotlivcov a poskytnúť nové možnosti pre cielenú terapiu.
"Najvzrušujúcejším vývojom v poslednej dobe boli inhibítory kontrolných bodov, ktoré blokujú proteíny produkované určitými imunitnými bunkami," vysvetľuje Dr. Long Le, riaditeľ výpočtovej patológie a vývoja technológií v komplexnom diagnostickom centre Massachusetts General Hospital (MGH).Ale stále nerozumieme všetkým problémom, čo je veľmi komplikované.Určite potrebujeme viac údajov o pacientoch.Tieto liečby sú relatívne nové, takže ich v skutočnosti neberie veľa pacientov.Či už teda potrebujeme integrovať údaje v rámci organizácie alebo viacerých organizácií, bude to kľúčový faktor pri zvyšovaní počtu pacientov, ktorí budú riadiť proces modelovania."
9. Premeňte elektronické zdravotné záznamy na spoľahlivé prediktory rizika
Elektronický zdravotný záznam (jej) je pokladom údajov o pacientoch, ale pre poskytovateľov a vývojárov je neustálou výzvou extrahovať a analyzovať veľké množstvo informácií presným, včasným a spoľahlivým spôsobom.
Problémy s kvalitou a integritou údajov spolu so zmätkom vo formáte údajov, štruktúrovaným a neštruktúrovaným vstupom a neúplnými záznamami sťažujú ľuďom presne pochopiť, ako vykonávať zmysluplnú stratifikáciu rizika, predikčnú analýzu a podporu klinického rozhodovania.
Dr. Ziad OBERMEYER, odborný asistent urgentnej medicíny v Brigham Women's Hospital (BWh) a odborný asistent na Harvardskej lekárskej fakulte (HMS), povedal: "Je potrebné urobiť nejakú tvrdú prácu, aby sme integrovali údaje na jedno miesto. Ďalším problémom je však pochopenie čo ľudia dostanú, keď predpovedajú chorobu v elektronickom zdravotnom zázname (jej). Ľudia môžu počuť, že algoritmy umelej inteligencie dokážu predpovedať depresiu alebo mŕtvicu, ale zistia, že v skutočnosti predpovedajú zvýšenie nákladov na mŕtvicu. Je to veľmi odlišné od pohladiť sa."
Pokračoval: "Zdá sa, že spoliehanie sa na výsledky MRI poskytuje konkrétnejší súbor údajov. Teraz však musíme premýšľať o tom, kto si môže dovoliť MRI? Takže konečná predpoveď nie je očakávaným výsledkom."
Analýza NMR priniesla mnoho úspešných nástrojov na hodnotenie rizika a stratifikáciu, najmä keď výskumníci používajú techniky hlbokého učenia na identifikáciu nových spojení medzi zdanlivo nesúvisiacimi súbormi údajov.
OBERMEYER sa však domnieva, že zabezpečenie toho, aby tieto algoritmy neidentifikovali odchýlky skryté v údajoch, je rozhodujúce pre nasadenie nástrojov, ktoré môžu skutočne zlepšiť klinickú starostlivosť.
„Najväčšou výzvou je uistiť sa, že presne vieme, čo sme predpovedali, skôr ako začneme otvárať čiernu skrinku a skúmať, ako predpovedať,“ povedal.
10. Monitorovanie zdravotného stavu prostredníctvom nositeľných zariadení a osobných zariadení
Takmer všetci spotrebitelia môžu teraz používať senzory na zhromažďovanie údajov o zdravotnej hodnote.Od smartfónov s krokomerom až po nositeľné zariadenia, ktoré sledujú srdcovú frekvenciu po celý deň, je možné kedykoľvek generovať stále viac a viac údajov týkajúcich sa zdravia.
Zhromažďovanie a analýza týchto údajov a dopĺňanie informácií poskytovaných pacientmi prostredníctvom aplikácií a iných domácich monitorovacích zariadení môže poskytnúť jedinečnú perspektívu pre zdravie jednotlivcov a davu.
Umelá inteligencia bude hrať dôležitú úlohu pri získavaní praktických poznatkov z tejto veľkej a rôznorodej databázy.
Ale Dr. Omar arnout, neurochirurg z Brigham Women's Hospital (BWh), CO riaditeľ centra pre výsledky výpočtovej neurovedy, povedal, že to môže vyžadovať ďalšiu prácu, aby pomohla pacientom prispôsobiť sa týmto intímnym, priebežným monitorovacím údajom.
„Kedysi sme mohli úplne slobodne spracovávať digitálne údaje,“ povedal.Ale keďže dochádza k únikom údajov v Cambridge analytics a na Facebooku, ľudia budú čoraz opatrnejší, s kým majú zdieľať aké údaje."
Pacienti majú tendenciu dôverovať svojim lekárom viac ako veľkým spoločnostiam ako Facebook, dodal, čo by mohlo pomôcť zmierniť nepohodlie pri poskytovaní údajov pre rozsiahle výskumné programy.
"Je pravdepodobné, že nositeľné údaje budú mať významný vplyv, pretože pozornosť ľudí je veľmi náhodná a zhromaždené údaje sú veľmi hrubé," povedal Arnout.Neustálym zhromažďovaním podrobných údajov je pravdepodobnejšie, že údaje pomôžu lekárom lepšie sa starať o pacientov."
11.urobte z inteligentných telefónov výkonný diagnostický nástroj
Odborníci sa domnievajú, že snímky získané z inteligentných telefónov a iných zdrojov na úrovni spotrebiteľov sa stanú dôležitým doplnkom zobrazovania v klinickej kvalite, najmä v oblastiach s nedostatočnou obsluhou alebo v rozvojových krajinách, vďaka pokračovaniu vo využívaní výkonných funkcií prenosných zariadení.
Kvalita mobilného fotoaparátu sa každým rokom zlepšuje a dokáže generovať obrázky, ktoré možno použiť na analýzu algoritmov AI.Dermatológia a oftalmológia sú prvými príjemcami tohto trendu.
Britskí vedci dokonca vyvinuli nástroj na identifikáciu vývojových chorôb pomocou analýzy obrázkov detských tvárí.Algoritmus dokáže detekovať diskrétne znaky, ako je detská čeľusť, poloha očí a nosa a ďalšie atribúty, ktoré môžu naznačovať abnormality tváre.V súčasnosti dokáže tento nástroj porovnať bežné snímky s viac ako 90 ochoreniami a poskytnúť tak klinickú podporu pri rozhodovaní.
Dr Hadi shafiee, riaditeľ laboratória mikro/nano medicíny a digitálneho zdravia v Brigham Women's Hospital (BWh), povedal: "Väčšina ľudí je vybavená výkonnými mobilnými telefónmi s mnohými rôznymi zabudovanými senzormi. Je to pre nás skvelá príležitosť. Takmer všetci priemyselní hráči začali vo svojich zariadeniach budovať softvér a hardvér Ai. Nie je to náhoda. V našom digitálnom svete sa každý deň vygeneruje viac ako 2,5 milióna terabajtov dát. V oblasti mobilných telefónov výrobcovia veria, že to dokážu využiť údaje pre umelú inteligenciu, aby mohla poskytovať personalizovanejšie, rýchlejšie a inteligentnejšie služby."
Používanie inteligentných telefónov na zhromažďovanie snímok pacientových očí, kožných lézií, rán, infekcií, liekov alebo iných predmetov môže pomôcť vyriešiť nedostatok odborníkov v oblastiach s nedostatočnou obsluhou a zároveň skrátiť čas na diagnostiku určitých sťažností.
"V budúcnosti môžu nastať nejaké významné udalosti a my môžeme využiť túto príležitosť na vyriešenie niektorých dôležitých problémov manažmentu chorôb v oblasti starostlivosti," povedal shafiee.
12. Inovácia klinického rozhodovania s AI pri posteli
Keďže sa zdravotnícky priemysel mení na spoplatnené služby, čoraz viac sa vzďaľuje od pasívnej zdravotnej starostlivosti.Prevencia pred chronickým ochorením, akútnymi chorobnými príhodami a náhlym zhoršením je cieľom každého poskytovateľa a kompenzačná štruktúra mu v konečnom dôsledku umožňuje rozvíjať procesy, ktorými možno dosiahnuť aktívny a prediktívny zásah.
Umelá inteligencia poskytne mnoho základných technológií pre tento vývoj podporou prediktívnej analýzy a nástrojov na podporu klinického rozhodovania, aby vyriešila problémy skôr, ako si poskytovatelia uvedomia potrebu konať.Umelá inteligencia môže poskytnúť včasné varovanie pred epilepsiou alebo sepsou, čo si zvyčajne vyžaduje hĺbkovú analýzu veľmi zložitých súborov údajov.
Brandon Westover, MD, riaditeľ klinických údajov v Massachusetts General Hospital (MGH), uviedol, že strojové učenie by tiež mohlo pomôcť podporiť poskytovanie starostlivosti o kriticky chorých pacientov, ako sú pacienti v kóme po zástave srdca.
Vysvetlil, že za normálnych okolností musia lekári kontrolovať EEG údaje týchto pacientov.Tento proces je časovo náročný a subjektívny a výsledky sa môžu líšiť v závislosti od schopností a skúseností lekárov.
Povedal: „U týchto pacientov môže byť trend pomalý.Niekedy, keď chcú lekári zistiť, či sa niekto zotavuje, môžu sa pozrieť na údaje monitorované raz za 10 sekúnd.Zistiť, či sa zmenilo z 10 sekúnd údajov zozbieraných za 24 hodín, je však ako pozerať sa na to, či medzičasom vlasy narástli.Ak sa však použijú algoritmy umelej inteligencie a veľké množstvo údajov od mnohých pacientov, bude jednoduchšie porovnať to, čo ľudia vidia, s dlhodobými vzormi a možno nájsť nejaké jemné vylepšenia, ktoré ovplyvnia rozhodovanie lekárov v ošetrovateľstve. ."
Použitie technológie umelej inteligencie na podporu klinického rozhodovania, hodnotenie rizika a včasné varovanie je jednou z najsľubnejších oblastí vývoja tejto revolučnej metódy analýzy údajov.
Poskytnutím výkonu pre novú generáciu nástrojov a systémov môžu lekári lepšie pochopiť nuansy choroby, efektívnejšie poskytovať ošetrovateľské služby a riešiť problémy vopred.Umelá inteligencia zaháji novú éru zlepšovania kvality klinickej liečby a prinesie vzrušujúce prelomy v starostlivosti o pacientov.
Čas odoslania: august-06-2021
