Публикации по теме 'healthcare-technology'
Машинное обучение в здравоохранении
Это эпоха цифровизации и автоматизации. Все было сделано автоматически и быстрее, чем в стандартном темпе. Та же вера наблюдается и в сфере здравоохранения. Кроме того, технология также улучшилась намного лучше и эффективнее, что повлияло на общее здравоохранение, направленное на освоение машинного обучения, изменения в общей сфере здравоохранения.
В наши дни во многих отношениях сфера здравоохранения претерпевает метаморфозы с помощью алгоритмов машинного обучения. Опыт и принятие..
Как мы находим записи, когда не знаем, где искать
Разработка эффективного индивидуального потока для поиска медицинской документации
"Как я могу получить свои медицинские записи?"
Это один из самых частых запросов в здравоохранении. С Коммутатором Datavant мы сокращаем время и количество шагов , необходимых для получения пациентами своих медицинских карт. Но медицинские документы запрашивают не только пациенты — значительное количество запросов на медицинские документы поступает, например, от страховых компаний, вносящих..
Практические примеры использования синтетических медицинских изображений
Недавно опубликованная статья по радиологии проливает свет на потенциал синтетической медицинской визуализации. Вот мой вывод:
Что такое синтетическая медицинская визуализация? Это означает использование изображений одного метода (например, МРТ) для создания (поддельных) изображений другого метода (например, КТ). В основном это достигается с помощью GAN (генеративно-состязательных сетей), обученных на данных обоих методов.
Но зачем беспокоиться? Алгоритм, описанный в статье,..
Как машинное обучение меняет здравоохранение в Google и не только
Как машинное обучение меняет здравоохранение в Google и не только
Google и другие специалисты используют алгоритмы для выявления рака при медицинском сканировании, прогнозирования результатов визитов в больницу и т. д. Вот как.
Машинное обучение - искусство использования закономерностей в данных для прогнозирования - способно преобразовать практически все отрасли, от финансов, розничной торговли и маркетинга до цифровых помощников и беспилотных автомобилей. Но когда дело доходит..
Как машинное обучение может сэкономить миллиарды для отрасли здравоохранения (2 минуты чтения)
По мере того, как медицинские организации перешли от бумажных транзакций к электронным записям, они получили доступ к большим массивам данных, которые прокладывают путь к скрытой важной информации.
При тщательном анализе эти данные могут открыть двери для неиспользованных идей, которые при обнаружении могут привести к важным деталям и наблюдениям.
Важным аспектом здесь является то, что большая часть данных (около 80%) приходится на неструктурированные данные, которые присутствуют в..
Руководство по инструментам аннотации с открытым исходным кодом для медицинских изображений
Просмотр и аннотирование медицинских данных, изображений и видео является важной и частой задачей для многих практикующих врачей в отрасли здравоохранения.
Отправной точкой для многих при оценке того, как выполнить эту задачу, будет начать с инструментов аннотирования медицинских изображений с открытым исходным кодом — эти инструменты популярны в медицинском секторе и могут быть разумным способом сэкономить деньги на начальном этапе. в проекте аннотирования набора данных изображения..
Hitaya_OneAPI: Здравоохранение для малообеспеченных сообществ
Здравоохранение является нишевой областью беспокойства. В связи с повышенным спросом на лечение по сравнению с тревожным уровнем заболеваемости на карту поставлена доступность. Часто организации здравоохранения вводят людей в заблуждение ради денег. К сожалению, в большинстве сценариев малообеспеченные сообщества становятся жертвами таких ловушек торговли органами и других уголовных преступлений или тратят все свои сбережения после перехода из одной организации в другую...
