Публикации по теме 'healthcare'


Отчет призывает руководителей здравоохранения развернуть инструменты искусственного интеллекта против киберпреступности
В новом отчете предупреждается, что искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение могут стать одним из лучших средств защиты от киберпреступлений в сфере здравоохранения — и справятся с этим лучше, чем существующие в настоящее время стратегии реагирования на инциденты. Согласно белой книге Института критически важных инфраструктурных технологий, отрасль здравоохранения демонстрирует вялую кибергигиену, фальшивые и франкенштейновские сети, практически единодушное отсутствие групп..
Применение методов интеллектуального анализа данных к медицинским временным рядам: эмпирическое тематическое исследование в…
Абстрактный Одна из основных проблем в области медицины сегодня заключается в том, как использовать огромное количество данных, которые генерирует эта область. Для этого требуются подходы, способные открывать знания, полезные для принятия решений в области медицины. Временные ряды — это типы данных, которые распространены в медицинской сфере и требуют специальных методов и инструментов анализа, особенно если информация, представляющая интерес для специалистов, сосредоточена в..
Автоматизированное медицинское кодирование с использованием НЛП
В сфере здравоохранения США страховые компании и врачи играют важную роль — как в обеспечении качественного ухода, так и в своевременном возмещении расходов пациентов. Кроме того, для пациентов важна быстрая обработка медицинских карт, тем более что расходы на здравоохранение иногда могут стать очень высокими. Во многих случаях обработка документов передается сторонним организациям для ручного чтения сотен страниц и извлечения медицинских кодов. Медицинское кодирование само по себе..
Преобразование радиологии и диагностической визуализации с помощью ИИ
от Мэдисон Макнейр ИИ трансформирует медицинские приложения в радиологии и диагностической визуализации, по сути, используя возможности миллионов вторых мнений . Благодаря обучению моделей машинного обучения нового поколения с использованием опыта миллионов высококвалифицированных и опытных врачей модели искусственного интеллекта все чаще превосходят любого врача во многих задачах медицинской визуализации. Не зная многого о том, что происходит в медицине, некоторые могут..
Медицина через объектив компьютера
Диагностика множества различных заболеваний, от различных видов рака до инфекционных заболеваний, таких как пневмония, во многом зависит от таких методов визуализации, как рентген, компьютерная томография, МРТ, ультразвук и биопсия. Изображения, полученные с помощью этих методов, обычно читаются медицинским работником, который затем ставит диагноз на основе того, что видно на изображении. В эпоху технологий идея разработки инструментов поддержки принятия клинических решений, которые..
Прогнозирование усыновителей пациентов с помощью глубокого обучения
Ключевые выводы: Глубокое обучение автоматически обрабатывает сложные наборы данных с минимальным набором функций. В результате специалисты здравоохранения подбирают пациентам необходимое лечение намного быстрее, чем они могли с помощью предыдущих моделей машинного обучения. Плюсы и минусы различных моделей предикторов. Какие существуют модели предикторов? Как аналитики могут выбрать правильный, исходя из конкретной бизнес-цели и правильного баланса интерпретируемости и..
MedCAT | Анализ и подготовка набора данных
Построение, статистика и предварительная обработка электронных медицинских карт (EHR) из набора данных MIMIC-III. Один из наиболее важных шагов при выполнении любого вида машинного обучения - это понять набор данных и убедиться, что то, чего мы хотим достичь, на самом деле возможно. Итак, прежде чем продолжить нашу основную цель - анализ связи между возрастом и заболеваниями, мы сначала покажем некоторую базовую статистическую информацию о наборе данных MIMIC-III и подготовим EHR для..