Переход к медицинскому обслуживанию и администрированию на основе информации был ускорен технологическими достижениями. Информационные системы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения имеют решающее значение для современного междисциплинарного подхода к улучшению результатов здравоохранения, который включает в себя сложные модели визуализации и адаптированные генетические модели терапии.
Искусственный интеллект — это, по сути, большая эволюция в области компьютерных наук. ИИ изменил способ вычислений и выполнения задач, упростив и автоматизировав их. Искусственный интеллект — это способ, с помощью которого машина узнает о закономерностях и способах и, используя свой интеллект, дает желаемые результаты. ИИ учится на различных наборах данных, а затем, когда его спрашивают, любой запрос отвечает в соответствии с знаниями, полученными из данных. ИИ сделал жизнь людей очень удобной и легкой. ИИ сильно отличается от обычного программирования, так как в обычном программировании мы определяем определенный набор сценариев, и при запросе результат дается из определенного набора ответов, но в случае ИИ мы разрабатываем алгоритм таким образом, чтобы машина обучалась. используя данные и алгоритм, дает результат и продолжает учиться самостоятельно. Самое главное для ИИ — это данные. Количество данных прямо пропорционально обучению и повышению производительности алгоритма.
Искусственный интеллект (ИИ) играет все более важную роль в мире за последние несколько десятилетий. Чего большинство людей не осознает, так это того, что искусственный интеллект проявляется различными способами, которые оказывают большое влияние на повседневную жизнь. Алгоритмы искусственного интеллекта используются для улучшения взаимодействия с пользователем при входе в социальные сети, электронную почту, службы доставки транспортных средств и онлайн-платформы розничной торговли. Медицинская отрасль, особенно в области диагностики и управления лечением, является одной из важных областей, где ИИ быстро развивается. Поскольку существует риск того, что искусственный интеллект может превзойти человеческие рабочие места и способности, проводится много исследований, чтобы выяснить, может ли искусственный интеллект помочь с клиническими суждениями, поддержать человеческие суждения и повысить эффективность лечения.
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые все чаще используются в современном бизнесе и повседневной жизни, также применяются в здравоохранении. ИИ может помочь отрасли здравоохранения различными способами, начиная от ухода за пациентами и заканчивая административным обслуживанием.
Давайте посмотрим, как искусственный интеллект внедряется в отрасли здравоохранения:
Машинное обучение. Это наиболее распространенная форма искусственного интеллекта, используемая в сфере здравоохранения. Это широкая техника, которая лежит в основе многих подходов к ИИ и технологиям здравоохранения, и существует множество ее вариаций. Благодаря этому мы можем предсказать, какой процесс лечения подходит для пациента. Машинное обучение требует большого количества данных, чтобы точно предсказать результат.
Обработка естественного языка. Понимание человеческого языка было одной из важнейших целей ИИ с самого начала. Многие модели НЛП имеют формы анализа речи или текста с последующим переводом. Одним из важных применений НЛП в здравоохранении является понимание и анализ клинических документов. Модель НЛП будет очень полезна при анализе неструктурированных клинических заметок, что невероятно поможет донести ценную информацию до пациентов.
Экспертная система на основе правил. В 1980-х годах и позже экспертные системы, основанные на версиях правил «если-то», были наиболее распространенной технологией искусственного интеллекта в здравоохранении. По сей день искусственный интеллект обычно используется в здравоохранении для принятия клинических решений. Экспертные системы обычно заручаются помощью специалистов-людей и инженеров для создания большого набора правил в определенной области знаний.
Применение для диагностики и лечения:приложение для диагностики и леченияна протяжении многих лет является основой ИИ в здравоохранении. практика, потому что не были богом в диагностике по отношению к людям.
Административное приложение. В административной сфере существуют различные сервисы, реализующие ИИ. Хотя ИИ в административных службах не так сильно меняет правила игры по сравнению с уходом за пациентами. Хотя ИИ в административном плане будет очень полезен в таких службах, как управление медицинскими картами, клиническая документация, управление доходами и обработка требований.
Будущее ИИ. Самая большая проблема, с которой сталкивается ИИ в здравоохранении, — это не внедрение новых технологий, а их адаптация к повседневному образу жизни.
Искусственный интеллект превосходит людей в выполнении конкретных задач, поскольку работает более эффективно, точнее, за меньшее время и имеет меньшую стоимость. Сочетание искусственного интеллекта и робототехники в области медицины огромно. ИИ играет большую роль в экосистеме здравоохранения. Вот несколько способов, которыми ИИ влияет на здравоохранение:
Поддержание здоровья.Приложения и приложения на основе искусственного интеллекта побуждают людей вести более здоровый образ жизни и помогают вести активный образ жизни. людей и может обеспечить более оптимальную обратную связь.
Раннее обнаружение. ИИ предназначен для обнаружения таких заболеваний, как рак, в течение длительного времени. Благодаря этому ИИ в большинстве случаев заболевания выявляются на ранней стадии и точно, что позволяет как пациенту, так и врачу принимать соответствующие меры лечения.
Диагностика. Существуют различные программы на основе искусственного интеллекта, которые могут хранить так много медицинской информации, каждую медицинскую карту, симптомы, закономерности и лечение в мире намного быстрее, чем люди. Машинное обучение объединяется с нейронаукой системы, а затем становится похожей на человеческий мозг.
Исследования. Одним из недавних применений ИИ в здравоохранении являются исследования и открытие лекарств. Существует потенциал для резкого сокращения как времени вывода на рынок новых фармацевтических препаратов, так и их цен за счет направления текущих достижений в области искусственного интеллекта на оптимизацию процессов поиска и повторного использования лекарств.
