3人工智能可以扰乱医疗方式。

由史蒂夫·怀特赫斯特

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作为进步的人工智能制作,正在改变患者和提供商等医疗经验。这里有一些AI的医疗保健行业规模较大分歧的。

新的数据预测,市场对AI驱动的医疗技术将在短短三年超过$ 6十亿。这从它只是四年前的6亿$估值显著的飞跃。浪涌是由不断增长的需求很大程度上是在消费者和验收基于虚拟电子,数据驱动和护理,更方便,四通八达,并负担得起的保健欲望的驱使。

而它的娱乐猜测这些应用到医疗保健的未来,还有今天正在进行几个用例哪些承诺,改变我们思考准备的方式,在单和人群提供服务。这三个领域突显其中,Ai正在使已经交付,治疗和护理的报销影响。

生物监测

通过系统的数据收集广泛,分析和传播追踪疾病的患病率,治疗方法和患者的反应具有基于明确的证据,以帮助我们微调治疗方案的潜力什么是工作,什么不是在各种疾病状态和人群。

例如,分析细菌感染及耐药模式可以帮助我们防止像MRSA,已经通过创建过度本质抗生素疾病蔓延。通过汇总和分析数据具有​​人工智能的病人,我们可以检测并解决大规模的模式和疾病的因果关系患病率和帮助参与打击一些最常见和最昂贵的预防疾病的传播。

风险评估和风险调整

使用AI预测的风险因素为单个或群体由于病人能不能给我们巨大的力量,积极干预和停止或潜在的医疗预防威胁。同时,我们必须小心就成为算法不是过于依赖,因为照顾模式还是非常个性化和地方,我们可以使用预测性评估来预测风险。

通过分析人口数据普遍,我们就可以在看似轶事否则事件识别身份的图案。回访是一个例子:根据条件之间的历史模式的分析,我们可以预测的可能性,患者将治疗相同条件下的返回在特定的时间段。如果我们可以预测ESTA模式,临床医生可以进行积极的宣传,以确保患者随访酌情补充他们的药物等。留在道路上的健康。

当我们可以从不同的医疗环境,包括实验室,专家出诊等的连接数据和分析结构化和非结构化数据都使用自然语言处理,我们有更多的权力来识别风险的模式。健康计划也可以用这种方法来获得完整的识别人群的健康危险更准确的图片。通过利用人工智能进行协调的回顾与前瞻分析,风险企业可以优化他们的调整方案,找出差距和机会,以改善患者和付款人的结果。

穿戴式设备和实时健康评估

使用可穿戴的从2014年起已经增加了两倍多,而90%的消费者现在说他们愿意分享健康数据他们的可穿戴式医疗与他们的供应商。 ESTA具有巨大的潜力,给患者和医生实时洞察整体健康,帮助更好地管理慢性疾病和急性条件现场之前他们变得严重。

例如,监控心脏病患者的生命体征的能力可以帮助发现潜在的远程急性事件指标,并允许服务提供者采取干预措施。一个警告这里,但问题在于,设备制造商和医生一定要谨慎,如何用他们目前的数据给消费者,以避免不必要的烦心的引起烦恼和忧虑。数据必须以避免混乱和压力负责任和有充足的耐心教育呈现。

AI技术,帮助通过向供应商提供更详细的信息,同时减少可凭认知负荷,大大提高了效率,有效地提供护理。重要的是要承认的AI那就是 - 永远应该是 - 一个补充专业知识,旁边一个供应商合作,以帮助做出治疗决定。在许多方面,嗳模仿医师的思维过程和方法,使用测试和已知的相关性来证实或否认的假设。但是,它仍然必须明智地通过WHO供应商使用的知道病人和他或她的生活方式和环境因素。

有了人工智能作为补充技术,患者可以更深入地了解目前自己的健康,发现护理更适合他们的需求,帮助他们积极主动的水平和经营管理自己的健康。

 

这篇文章是从写史蒂夫·怀特赫斯特 信息管理 并通过合法授权 newscred 出版商网络。请直接将问题legal@newscred.com牌。

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