Публикации по теме 'healthcare'
Что нам не хватает
Безумное увлечение машинным обучением в медицине полезно, только если оно основано на достоверных данных
В течение многих лет мы слышим один и тот же рефрен о цифровой трансформации здравоохранения. «Уход, ориентированный на пациента» - это более качественное, индивидуализированное и более приятное лечение. «Персонализированная медицина», воплощенная в жизнь магией геномики, гарантирует, что каждый пациент получит правильное лечение в нужное время. С «ИИ и машинным обучением» бот -..
Потенциал ИИ и машинного обучения в здравоохранении
Медицинские предприятия испытывают большие нагрузки в век, основанный на данных. Инвестиции в интеллектуальные решения для более эффективного принятия решений обусловлены желанием повысить качество обслуживания и качество обслуживания пациентов при одновременном снижении затрат на оказание медицинских услуг.
ИИ предлагает ряд преимуществ по сравнению с традиционной аналитикой и методами принятия клинических решений. Алгоритмы обучения могут становиться более точными и точными по мере..
Обучение ИИ-врача
Некоторые из первых приложений искусственного интеллекта в здравоохранении были в диагностике — например, это был большой толчок в экспертных системах, где вы стремитесь создать базу знаний, которая позволяет программному обеспечению быть таким же хорошим, как человек-клиницист. Экспертные системы достигли своего пика в конце 1980-х годов, но требовали большого количества знаний для кодирования людьми, у которых было много других дел. Аппаратное обеспечение также было проблемой для ИИ в..
Создайте отношения «многие-2-один» и «один-2-много» в OpenERP.
Создайте отношения «многие-2-один» и «один-2-много» в OpenERP.
В OpenERP мы можем очень легко создавать отношения «много-один» и «один-много-много» между моделями, создавая поля «много-один» и «один-многий». Вам просто нужно объявить поле в _columns , а затем использовать это поле, как обычно, в остальном программировании и представлениях.
Я создал небольшой модуль для объяснения, который называется больница, у меня есть два объекта пациент и доктор . Чтобы установить..
Может ли машинное обучение устранить расовые различия в медицине в Америке?
Спросите почти любого чернокожего американца, обращающегося за медицинской помощью, и у него есть хотя бы одна история о случае, когда врач оказывал им некачественную помощь. На самом деле, если у них нет преданного, и обычно Черного, терапевта, шансы, что большинство их переживаний отрицательны. Хотя эта проблема существует уже сотни лет, благодаря таким платформам, как Tiktok, все больше врачей открыто признают долгую историю медицины в отношении расизма.
Медицинский расизм в..
Машинное обучение в здравоохранении: 5 новых вариантов использования
Машинное обучение (МО) – это быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию в здравоохранении. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа больших наборов данных о пациентах для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые можно использовать для улучшения диагностики, лечения и профилактики заболеваний.
В этой статье мы рассмотрим пять последних разработок и выдающихся примеров использования машинного обучения в здравоохранении.
Диагностика..
Преобразование компаний, занимающихся здравоохранением и медицинским оборудованием, с помощью машинного обучения
Введение. Машинное обучение стало мощным инструментом в сфере здравоохранения, коренным образом изменив методы работы поставщиков медицинских услуг и компаний, производящих медицинское оборудование. Используя большие объемы данных и передовые алгоритмы, машинное обучение может улучшить уход за пациентами, улучшить диагностику, оптимизировать планы лечения и стимулировать инновации. В этом блоге мы рассмотрим различные применения машинного обучения в здравоохранении и то, как оно..
