Публикации по теме 'healthcare'


От данных к диагностике: как машинное обучение меняет облик здравоохранения
В сфере здравоохранения объем и сложность медицинских данных постоянно растут, что затрудняет эффективный анализ и интерпретацию этих данных клиницистами и исследователями. Однако разработка алгоритмов машинного обучения (МО) может революционизировать способ анализа и использования медицинских данных для диагностики и лечения пациентов. Алгоритмы машинного обучения предназначены для обучения на основе данных и создания прогнозов или решений на основе этого обучения. В контексте..
Обучение во время работы: техническое исследование извлечения дополненной генерации, моделей ChatGPT…
Введение Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения в области медицинского программного обеспечения катализирует замечательные преобразования. В этой статье представлен всесторонний анализ моделей Retieve Augmented Generation (RAG), ChatGPT, Azure OpenAI и Azure Cognitive Services, что проливает свет на понимание, проблемы и успехи. RAG объединяет ретриверы и генераторы в единую комплексную модель, используя существующие данные для создания сложной аналитической..
Искусственный интеллект в здравоохранении
Введение Искусственный интеллект относится к моделированию поведения людей, чтобы машины можно было запрограммировать на выполнение разумного поведения и имитацию человеческих действий. Это раздел информатики, занимающийся созданием умных машин, которые могут выполнять действия, обычно требующие человеческого интеллекта. Доступность огромных объемов данных, более быстрая вычислительная мощность и развитие технологий в области машинного обучения и глубокого обучения обеспечивают..
«Революция в здравоохранении с помощью машинного обучения: многообещающее будущее»
Машинное обучение быстро превратилось в революционную технологию в здравоохранении, способную изменить все аспекты отрасли. Алгоритмы машинного обучения способны анализировать огромные объемы медицинских данных и генерировать идеи, которые могут улучшить результаты лечения пациентов, улучшить выявление заболеваний и повысить эффективность оказания медицинской помощи. Поскольку внедрение машинного обучения продолжает расти, становится все более очевидным потенциальное применение этой..
За последние десятилетия расходы на здравоохранение выросли более чем в 31 раз за последние четыре десятилетия, с 353 долларов на человека в 1970 году до 11 582 долларов в…
За последние четыре десятилетия расходы на здравоохранение выросли более чем в 31 раз с 353 долларов на человека в 1970 году до 11 582 долларов в 2019 году. Это увеличивает финансовое бремя не только для правительств, но и для отдельных лиц и их семей. Диагноз болезни часто может означать погружение в нищету для пациентки и ее семьи. Если мы хотим преодолеть эту проблему, наша система здравоохранения должна стать более эффективной. Это означает, что нам нужно лечить пациентов лучше и с..
Возникновение медицинского ИИ: как машинное обучение меняет здравоохранение
Ключ к раскрытию полного потенциала больших данных в здравоохранении Вы, наверное, слышали выражение «Здоровье — это богатство». Многие современные специалисты по данным и разработчики ИИ изучают возможности ИИ в улучшении здоровья человека. ИИ и машинное обучение очень быстро развивались за последние 5 лет, и впереди еще долгий путь, а также знания для создания регулируемых систем ИИ. Машинное обучение может быть очень полезным в прогнозировании определенного заболевания,..
Цифровые мечты в Карибском бассейне и перспективы ИИ в здравоохранении
Когда мы росли в Доминиканской Республике, у нас часто не было электричества и чистой воды, не говоря уже о компьютере. Детство сопровождалось нищетой, болезнями, передающимися комарами, и некачественным образованием. Тем не менее, как и остальная часть моей культуры, я был очарован иностранными фильмами, в которых показывали роботов и экраны, которые разговаривали с людьми и помогали им выполнять сложные вычисления и принимать жизненные решения. Я всегда хотел, чтобы компьютер..