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患者如何从人工智能中获益

来源:51CTO.COM 2023-05-03 14:36:47 0浏览 收藏

对于一个科技周边开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《患者如何从人工智能中获益》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!

今天,先进的机器已经被开发出来执行以往由人类执行的任务,比如分析和解释数据,帮助解决问题。

患者如何从人工智能中获益

虽然机器学习(ML)已经被广泛应用于许多行业,但人工智能(AI)在医疗保健领域的使用和应用仍然相对较新。直到最近才看到人工智能从学术界和研究实验室转移到医院。人工智能被用于评估风险,做出知情的诊断,并执行精确的外科手术。今天,人工智能被用于所有类型的医疗专业和服务,包括健康照护、手术优先排序、药物发现或生存分析。

人工智能在医疗保健领域带来重大好处的一些关键领域包括:

公共卫生和大数据

AI擅长分析医疗机构收集的大数据,可以快速准确分析数据。这些数据有助于进行积极的风险评估,缩小公共卫生方面的差距,并解释行为、遗传和环境因素如何影响人口健康。

通过将这些信息与诊断数据相结合,人工智能为患者治疗方案提供了一种全面的方法。

人工智能在人口研究中最显著的好处之一是基于遗传、行为和社会因素预测高危人群。其在公共卫生领域的潜力是巨大的,现在正被医疗机构利用,为患者提供更个性化的、数据驱动的护理,并帮助改善结果。

临床决策

在医学上,任何疾病的鉴别诊断都是复杂的。鉴别诊断需要时间、劳力和金钱才能得到明确的诊断。人工智能大大简化了这一过程。机器学习算法可以比传统方法更快、更准确地做出最终诊断。同时在临床诊断中使用人工智能还减少了人为诊断错误,并更加快速地治疗严重疾病。

人工智能工具可以梳理大量的患者临床数据,这对及时诊断和早期治疗有很大帮助。特别是自动化机器学习(AML)的使用,在帮助自动化数据分析过程方面发挥了很大作用。AML使用自动算法选择、结果可视化和改进的解释。而数据分析能更准确地指导决策,以改善临床医生的决策过程。这反过来可以改善诊断和治疗,并影响患者的生存和死亡率。

人工智能辅助手术

人工智能的另一个突出领域是它在机器人手术中的应用。电子技术的进步促进了机器人的发展,现在可以进行精细的手术。外科医生仍然控制着机器人,但机器人可以进行微型解剖,并进入人类手无法做到的微妙空间。

机器人的手臂具有精确的动作,可以非常精确地对大脑和心脏进行复杂的操作。这已被证明可以降低失血风险和减少并发症。此外,机器人手术的所有数据都可以保存,便于外科医生的学习和培训。

平衡医疗资源

生活在边远乡村地区的人通常很难找到专家。等待时间可能会很长,人们将不得不前往大城市。这不仅给病人带来不便,而且费用也很昂贵。

有了人工智能,初级保健医生可以评估所有类型的疾病患者,无论他们生活在城市还是农村地区。例如,人工智能机器人可以筛查眼部疾病,并将图像发送给专家,由专家推荐治疗方法。这对患者非常有益,因为诊断迅速,治疗可以立即开始。

在农村地区使用人工智能使初级保健医生能够有效地对需要紧急治疗的患者和可以有效管理的患者进行分类。

在资源匮乏的地区,人工智能在解读胸部x光片、CT扫描、PET扫描和核磁共振成像(MRI)等成像研究时,有助于诊断。初级保健医生不需要等待几天或几周才能从放射科医生专家那里得到解读。人工智能可以在现场非常准确地解读这些图像。对于患者来说,这意味着无需再等待诊断结果,可以节省时间。

总之,在农村地区开发人工智能数字基础设施可以使这些地区的人们获得最先进的医疗诊断和更快的护理。

优化效率

医疗保健机构是具有成千甚至上万名患者、大量患者数据以及广泛相互关联的流程和系统的复杂实体。这往往会降低效率,导致病人等待时间过长,在某些情况下,甚至导致延误或错过预约。

数据显示,人工智能可以快速转换电子医疗记录中的大量患者数据,确保没有患者掉队或错过预约。此外,人工智能可以根据可用资源对服务进行优先排序,并通过优化工作流提高收入周期绩效。

医疗保健领域的人工智能对于医疗机构内外作用都是巨大的

无论是在医疗机构内部还是外部,人工智能在医疗保健领域的潜力都是巨大的。医院面临着持续的财政挑战。人工智能可以帮助弥补运营效率低下、成本上升和医护人员短缺的问题。人工智能等技术将有助于改善药物的获取和交付,同时改善患者的治疗结果。

随着人工智能不断涌入医疗保健的各个层面,大量的医疗数据可以被正确地提取和分析。人工智能读取的数据可以为复杂疾病的病因提供更深入的见解。临床医生可以依靠人工智能来识别病情,并从指导中受益,以确定有效的治疗策略。


今天关于《患者如何从人工智能中获益》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于人工智能,医疗保健,数据的内容请关注golang学习网公众号!

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