Публикации по теме 'medical'
Наука о данных в фармацевтической промышленности
Фармацевтическая промышленность все чаще обращается к науке о данных, чтобы помочь разрабатывать новые лекарства и быстрее выводить их на рынок. Используя всю мощь данных, фармацевтические компании могут быстрее и точнее определять потенциальные мишени для новых лекарств, оптимизировать клинические испытания и предсказывать, какие пациенты с наибольшей вероятностью будут реагировать на конкретное лечение.
Кроме того, наука о данных может помочь фармацевтическим компаниям лучше понять..
10 стратегических причин, по которым Lactapp Women’s Health привлекла меня
Так почему же я присоединился к Lactapp в качестве советника совета директоров? Вот мой топ-10:
1) Впечатляющая тяга!
В 2017 году благодаря органическому росту 1 из 4 испанских кормящих женщин стали пользователями! Всего за 12 месяцев Lactapp провела 150 000 консультаций по грудному вскармливанию .
2) Долгосрочный сильный органический спрос
Круглосуточная поддержка грудного вскармливания имеет огромный масштабируемый спрос - предсказуемые кризисы грудного вскармливания..
Прогнозирование затрат на госпитализацию и медицинское обслуживание с использованием ИИ.
Медицинские расходы являются одними из самых частых повторяющихся расходов в жизни человека. Искусственный интеллект играет все более важную роль, помогая медицинским организациям решать новые и сложные задачи в ключевых случаях использования.
Приложение Medicare от Blinx AI — это комплексный инструмент для пациентов, страховой отрасли и даже пользователей, связанных с медицинской отраслью. Он анализирует такие данные, как расходы на лекарства, данные о потребителях, побочные эффекты..
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..
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..
Ускорение регенеративной медицины с помощью ИИ
Привет, это Джаноме. Я напишу статью о методологии применения ИИ в регенеративной медицине, которую я называю RIML (рекурсивное интегрированное машинное обучение). Я могу создавать документы по мере необходимости, но в основном пишу все в уме.
В RIML моделирование конкретных организованных структур или функций (таких как путь Hedgehog, инсулин, iPS-клетки и т. д.) выводится из моделей белков в более низком масштабе. Моделирование этих белков далее выводится из моделей аминокислот в..
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..
