Публикации по теме 'healthcare'


Машинное обучение в здравоохранении
В настоящее время весь мир переживает период испытаний в связи с внезапным кризисом в области здравоохранения. Это привело к цифровой революции в сфере здравоохранения. Увеличение объемов данных и принятие сложных решений в сфере здравоохранения делает управление данными важным аспектом. Произошел взрыв данных, и происходят замечательные преобразования. Сегодня примерно 30% мировых данных генерируется сектором здравоохранения. Кроме того, согласно одной из статей внутреннего..
«ДАВАЙТЕ УБЕДИМСЯ, ЧТО МЫ НЕ ВЫПУСКАЕМ ИСКУССТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОНСТРОВ, КОТОРЫЕ БУДУТ ГИПЕРДИАГНОСТИРОВАТЬ БОЛЕЕ…
«ДАВАЙТЕ УБЕДИМСЯ, ЧТО МЫ НЕ ВЫПУСКАЕМ ИСКУССТВЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОНСТРОВ, КОТОРЫЕ БУДУТ ПЕРЕДИАГНОСТИРОВАТЬ, ПЕРЕЛЕЧАТЬ И НАВОДЯТ НА ПАЦИЕНТОВ» Адам Табриз, доктор медицины
ИИ для здравоохранения: перспективы и вызовы (часть II)
Разговор с доктором Ксавьером Аматриэном, соучредителем и техническим директором Curai Доктор. Аматриайн и я обсудили COVID-19 и, в более широком смысле, перспективы и проблемы ИИ для здравоохранения. Мы говорили о носимых устройствах, цифровых двойниках, конфиденциальности и государственном регулировании и т. д. Мы разошлись по тематикам общего искусственного интеллекта, машинного обучения с привлечением экспертов, федеративного обучения, внеплановых прогнозов и многих других тем...
Синтетические медицинские данные: все, что вам нужно знать
Часто самой сложной частью обучения модели машинного обучения является получение правильных данных. Это еще более верно для областей, где данные особенно конфиденциальны и конфиденциальны, таких как здравоохранение. Вот почему команды специалистов по обработке и анализу данных сейчас обращаются к синтетическим медицинским данным, чтобы иметь возможность создавать необходимые данные на лету. В этой статье мы представим синтетические медицинские данные, а также рассмотрим некоторые из..
Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью машинного обучения
"Машинное обучение" Прогнозирование сердечных заболеваний с помощью машинного обучения I. Загрузите набор данных II. Python — обработка III. Python — применение алгоритма машинного обучения IV. Анализ I. Загрузка набора данных Перейдите сюда, чтобы загрузить данные: Заболевания сердца UCI | Kaggle II. Python — обработка После того, как вы загрузили .csv, включите редактор Python. Импортируйте pandas и добавьте CSV-файл в качестве фрейма данных, используя этот..
Наука о данных для здравоохранения
«Когда у нас будут все данные онлайн, это будет здорово для человечества. Это необходимое условие для решения многих проблем, с которыми сталкивается человечество». ~ Роберт Кайо Индустрия здравоохранения генерирует большие наборы данных полезной информации о демографии пациентов, планах лечения, результатах медицинских осмотров, страховке, этапе развития медицины и т. д. Почти 30% мирового объема данных генерируется отраслью здравоохранения, включая электронные медицинские карты..
Внедрение искусственного интеллекта в диагностику и лечение новых трансплантатов сердца.
Введение Искусственный интеллект (ИИ) меняет подход клиницистов к лечению пациентов. В ретроспективном обзоре мы ранее показали, что применение электрокардиограммы с усилением AI (AI-ECG) у пациентов отделения неотложной помощи с одышкой может идентифицировать систолическую дисфункцию левого желудочка (LVSD) с высокой диагностической точностью. Поскольку внутренние и внешние проверки алгоритма ИИ-ЭКГ дали одинаково точные результаты, можно рассмотреть возможность широкого применения..