Публикации по теме 'healthcare'


Машинное обучение для вовлечения пациентов в здравоохранение
Постановка задачи В сфере здравоохранения взаимодействие с пациентами является важной частью совместной работы медицинских работников и пациентов для улучшения здоровья. В течение всего процесса принятия решений, основанного на состоянии здоровья пациента, чем больше пациент остается вовлеченным в процесс, тем более надежные решения могут быть приняты в соответствии с данными пациента, записанными в ходе этого процесса. Кроме того, пациенты, которые активно участвуют в этом..
Машинное обучение в сфере здравоохранения
Давным-давно в далекой-далекой галактике жители имели доступ к передовой медицинской помощи, которую оказывали роботы. Медицинские дроиды из Звездных войн могли диагностировать и лечить своих пациентов благодаря экстраординарным знаниям и множеству встроенных хирургических инструментов. У них были дополнительные бонусные навыки в рассуждении и общении со своими пациентами — любым видом с любой планеты, говорящим на любом языке. Их постельные манеры были, конечно, безупречны. Однако..
Медицинские приложения для науки о данных
В начале 21 века одной из самых больших проблем, с которыми столкнулась индустрия здравоохранения, была обработка данных. Некоторые поставщики медицинских услуг внедрили систему электронных медицинских карт (EHR), но не все были на борту. Это системы, которые компьютеризируют и хранят медицинские записи с целью сбора, хранения, передачи, получения, связывания, извлечения или манипулирования данными исключительно для предоставления медицинских услуг пациентам. Раньше адаптация EHR..
Можем ли мы действительно доверять ИИ? Пример оценщика сердечного приступа.
Простое описание «принятия решения», вероятно, представило бы процесс как простую функцию, имеющую ввод и генерирующую вывод. Этот функциональный подход - это не только способ организации ваших вычислений или наиболее фундаментальный компонент исчисления, но, помимо этого, он также является фундаментальным компонентом того, как работает механизм «принятия решений». Этот феномен влияет на нашу жизнь по-разному, например, еда, которую вы хотите съесть на ужин, пункт назначения для следующего..
Последние достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения в сфере здравоохранения
«Нам не нужна магия, чтобы изменить мир. Мы уже несем всю необходимую нам силу внутри себя. У нас есть сила воображать лучше. «-Дж.К. Роулинг В этом мире современных технологий мы стремимся делать вещи лучше, если не лучше, в интересах человечества. Мы продолжаем вводить новшества и ускорять ресурсы, особенно в сфере здравоохранения, чтобы оказывать максимальную помощь людям. Мы никогда не перестаем изобретать и разрабатывать новые способы улучшения оказания медицинской помощи...
Исследования NeurIPS 2018
Очень рад возможности посетить NeurIPS. Хотя плакатов было слишком много, чтобы их можно было тщательно просмотреть, ниже приведена предвзятая выборка плакатов, которые привлекли мое внимание, и у меня было время их прочитать. Как правило, это статьи, которые хотя бы косвенно относятся к работе, которой я сейчас занимаюсь. НЛП Facebook сделал несколько захватывающих объявлений/семинаров для PyTorch, и с учетом скорой интеграции Tensorboard, возможно, будет что-то, что можно попробовать..
Машинное обучение на периферии уже здесь.
Автор Филип Доу Одна из наших целей doc.ai - привнести возможности машинного обучения на устройства, которые мы используем каждый день. В недавнем посте о медицинских селфи наш соучредитель и главный операционный директор Сэм Де Брауэр написал о преимуществах использования машинного интеллекта на периферийных устройствах, таких как наши мобильные телефоны, включая скорость, конфиденциальность и персональный контроль. В этом посте она рассказала о новой модели мобильного машинного..