Tržišni trendovi induktora: analiza analiza umjetne inteligencije u medicini
Jan 06, 2020
Ostavi poruku
Koje su prednosti AI u kombinaciji s medicinskim snimanjima?
Posljednjih godina, brzim razvojem mobilnog interneta, interneta stvari i ostalih tehnologija u nastajanju, količina podataka generirana od različitih terminalnih uređaja postaje sve veća i veća. Prema predviđanjima relevantnih agencija, količina velikih podataka porast će na 44zb u 2020. Razumije se da je do 80% tih podataka iz nestrukturiranih podataka, kao što su tekst, slika, video, itd. Međutim, zbog tehničko usko grlo, postojeći IT sustav ne može prepoznati te nestrukturirane podatke, pa ti podaci poput „smeća“ postaju bezvrijedni. Kognitivna tehnologija umjetne inteligencije nezaobilazan je proizvod ere velikih podataka. On ne samo da može identificirati veliki broj nestrukturiranih podataka, već također pruža uvid u podatke (kognitivno računanje je koncept koji je predložio IBM. S tehničkog stajališta kognitivno računarstvo i umjetna inteligencija imaju mnogo toga zajedničkog, poput strojnog učenja, duboko učenje i drugi aspekti su vrlo slični, ali samo umjetna inteligencija Kao dimenzija kognitivnog računarstva, umjetna inteligencija naglašava čineći strojeve ljudskim, dok kognitivno računanje naglašava rasuđivanje i učenje te kako kombinirati takve sposobnosti s konkretnim poslovnim aplikacijama i riješiti poslovne probleme . Shi Dongfeng, poslužiteljsko rješenje za IBM-ov hardverski sistem Velike Kine, jednom je rekao da je kognitivno računanje način razmišljanja i poimanja svijeta "poput ljudskih bića", s tri izvanredne karakteristike razumijevanja, razmišljanja i učenja, te su u stanju razumjeti. različiti oblici nestrukturiranih podataka, kako bi se generirali uvidi u podatke, pomažu preduzećima da brzo dobiju podatke na uvidima iz složenih masovnih podataka i donošenje preciznijih poslovnih odluka.
U stvari, neka visokotehnološka poduzeća u zemlji i inozemstvu koristila su ove napredne tehnologije, kao što su kognitivno računarstvo i duboko učenje, na polju medicinskih snimanja, a postojao je i "doktor robot", s IBM-ovim "dr. Watsonom" kao najreprezentativniji. Pod pozadinom domaćih medicinskih informacija i hijerarhijske dijagnoze i liječenja, tržišni prostor umjetne inteligencije i medicinske slike raste.
Za ljekare su memorijski kapacitet i vrijeme mozga ograničeni. Većina ljekara ne može pročitati i razumjeti najnovije desetine hiljada istraživačkih radova, a kamoli da se prisjeti desetaka hiljada bolesti od kojih mogu bolovati ljudska bića. Ali za različite AI „liječnik robot“ može kontinuirano učiti od velikog broja medicinskih referentnih knjiga, medicinskih časopisa, priručnika za kliničku dijagnozu, medicinskih elektroničkih zapisa, pa sve do elektroničkih medicinskih kartona spomenutih u Enciklopediji, rječnika, knjiga, vijesti, pa čak i scenarija filmova putem tehnologije dubokog učenja i mogu na vrijeme pohraniti gotovo sva najnovija medicinska znanja. Šta više, doktori robota mogu primijeniti ono što su naučili. Kroz tehnologiju kognitivne analize, s ogromnim podacima prikupljenim iz raznih kanala, mogu se brzo dati „mišljenja“ kako bi se liječnici mogli uputiti u donošenju odluka o dijagnozi i liječenju i neće dovesti do nedostatka dijagnoze ili pogrešne dijagnoze zbog ljudskih emocija. Istovremeno pacijenti mogu brže dobiti medicinske usluge, a medicinske ustanove mogu uštedeti troškove.
Prije toga, kognitivna analiza više od 90% nestrukturiranih podataka medicinske slike uvijek je bila prazna, jer uključuje veliku medicinsku analizu slike slike i računalno kognitivnu računalnu tehnologiju, s visokim tehničkim pragom, i kognitivna tehnologija samo nadoknađuje ovaj tehnički jaz pa se komercijalna vrijednost umjetne inteligencije u polju medicinske slike ne može zanemariti. Prema podacima koje je IBM pružio, u stranim je zemljama već 2014. godine IBM-ov "Dr. Watson" zaposlen u MD Anderson Cancer Center u Sjedinjenim Državama i proglašen je za "najboljeg stručnjaka za rak u budućnosti. "i" Bog medicine ". Procjenjuje se da je Watsonova dijagnostička tačnost 73%.
Kombinacija umjetne inteligencije i medicinskog imidža ima mnoge prednosti, uključujući pacijente, ljekare i medicinski tretman. Pacijenti mogu brže završiti zdravstveni pregled, dobiti preciznije prijedloge dijagnoze i personalizirane prijedloge liječenja; za liječnike mogu smanjiti vrijeme čitanja, pomoćnu dijagnozu, smanjiti vjerojatnost pogrešne dijagnoze i potaknuti moguće nuspojave; za medicinski tretman dubinsko učenje može poboljšati stopu pripreme i sustavno smanjiti troškove liječenja.
AI pomaže brzo nositi zemlju za liječenje?
ABI istraživanje, organizacija za istraživanje tržišta, predviđa da će industrija nosivih uređaja ući u razdoblje eksplozije i popularizacije u narednih pet godina. Procjenjuje se da će globalni iznos isporuke uređaja u 2018. godini dostići 485 milijuna jedinica, što odgovara skali prodaje od 19 milijardi američkih dolara. Može se vidjeti kako je tržišni prostor Nosivih uređaja ogroman. Ahadome predviđa da nosiva tehnologija čini najmanje 50% nosivih uređaja u zdravstvu. Može se reći da je medicinsko liječenje najperspektivnije područje primjene nosivih uređaja koji će se ubuduće "temeljito" pokvariti.
Odnos između umjetne inteligencije i nosivih medicinskih uređaja prilično je "blizak", što igra ulogu u promicanju brzog slijetanja nosivih medicinskih uređaja. Nosni uređaji dovest će do revolucije u industriji medicinskih proizvoda, koja ne može samo nadzirati glukozu u krvi, krvni pritisak, rad srca, udio kiseonika u krvi, tjelesnu temperaturu, respiratornu stopu i druge pokazatelje zdravlja ljudi u bilo koje vrijeme i bilo gdje, već će se koristiti i za lečenje različitih bolesti Može se čak koristiti za nadgledanje raznih hroničnih bolesti.
Za više informacija kontaktirajte nas na sales@xfullstar.com