Машинное обучение набирает обороты, и мы стали свидетелями потрясающих инноваций, которые еще несколько лет назад казались невозможными. В сфере здравоохранения мы наблюдаем значительные улучшения в ориентированности на пациента, однако путь пациента по-прежнему остается сложным и разносторонним.
В основе этого путешествия лежит эффективное использование постоянно растущих объемов исследований, данных и, как следствие, возможность применять машинное обучение или другие типы ИИ. Каждый пациент должен быть наделен полномочиями и информирован о своих возможностях участия в клинических испытаниях, которые могут предложить методы лечения, спасающие или значительно улучшающие качество их жизни.
Группа известных экспертов поделится своими мыслями о стремлении создать надежные прогностические и предписывающие инструменты для ускоренной идентификации и назначения нужных пациентов для нужных исследований в нужное время с особым акцентом на автоматизацию и оптимизацию частей клинического лечения. пробный процесс, который в настоящее время выполняется вручную:
- Адаптация базовой технологии к приложениям для конкретных заболеваний, которые предоставляют конечным пользователям уникальную ценность
- Обмен передовым опытом в отношении приоритизации регистрации, приверженности и лучших результатов для здоровья пациентов.
- Объединение опыта вычислений и здравоохранения с данными и партнерскими отношениями с системами здравоохранения
Эксперт:
· Д-р Джонатан Шеффилд, генеральный директор Сети клинических исследований NIHR.
· Эйрини Шлоссер, генеральный директор и председатель Dyania Health
· Димитрис Илиопулос, доктор философии. Главный научный сотрудник и соучредитель Dyania Health
