


Künstliche Intelligenz ist das empfohlene Rezept für fachkundige Hilfe und Patientenversorgung
Übersetzer |. Angehörige der Gesundheitsberufe profitieren von der Anwendung des maschinellen Lernens (ML), das es ihnen ermöglicht, elektronische Gesundheitsakten (EHRs) zu verarbeiten und ihre Diagnose- und Behandlungsfähigkeiten zu verbessern. KI beseitigt nicht nur die Auswirkungen des menschlichen Faktors im Gesundheitswesen, Automatisierung und ML machen auch Pflegekräfte und Ärzte produktiver und verschaffen ihnen tiefere Einblicke, sodass sie mehr Zeit haben, ihren Patienten eine bessere, individuellere Betreuung zu bieten.
Die Vorteile künstlicher Intelligenz für das Gesundheitswesen beschränken sich nicht nur auf die Verarbeitung medizinischer Dokumente: Die automatisierte Verarbeitung künstlicher Intelligenz kann sich wiederholende Aufgaben erleichtern und menschliche Fehler reduzieren. Gleichzeitig wird künstliche Intelligenz auch dazu genutzt, die Arbeitseffizienz von Chirurgen zu verbessern und medizinische Verfahren zu beschleunigen, sodass Patienten eine personalisierte Behandlung erfahren und der medizinische Behandlungsprozess vereinfacht wird. Darüber hinaus verbessern KI-gesteuerte Lernalgorithmen die diagnostische Bildgebung und die Identifizierung von Infektionsmustern.
Obwohl künstliche Intelligenz viele Annehmlichkeiten für das Gesundheitswesen mit sich bringt, sind Lösungen für künstliche Intelligenz durch die Kosten der Softwareentwicklung und die Komplexität unterstützender Programme begrenzt. Darüber hinaus beklagen medizinische Experten häufig die mangelnde Interpretierbarkeit von KI-Technologien und die fehlende Sensitivitätsanalyse für die endgültige Lösung. Aber glücklicherweise legen No-Code-KI-Lösungen die KI-Kontrolle in die Hände von Ärzten.
Wie künstliche Intelligenz das Gesundheitswesen verändert
- Data Governance – Datenschutzbestimmungen wie HIPAA sollen Patientendaten schützen, können aber auch die Entwicklung automatisierter Anwendungen behindern. Damit KI weiterhin neue Anwendungen in der Therapie und im EHR-Management findet, müssen die Auswirkungen der Datenschutzgesetze berücksichtigt werden.
- Optimieren Sie elektronische Aufzeichnungen – Daten sind oft auf mehrere Datenbanken verteilt und jeder Datentyp hat seine eigene Datenstruktur. Daher müssen fragmentierte Informationen zentralisiert und standardisiert werden, um die Patientenbehandlung zu unterstützen.
- Mangel an Datenwissenschaftlern – Es besteht ein anhaltender Mangel an Experten für künstliche Intelligenz. Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, und das U.S. Bureau of Labor Statistics schätzt, dass die Nachfrage bis 2030 um 33 % steigen wird.
Um diese Herausforderungen anzugehen und die KI-Technologie optimal zu nutzen, entwickeln medizinische Fachkräfte ihre eigenen KI-Lösungen mithilfe von No-Code-Plattformen. Durch die Beauftragung medizinischer Experten mit der Anwendungsgestaltung können KI-gesteuerte Prozesse einfacher und schneller erstellt werden, die den Verwaltungs- und Patientenanforderungen gerecht werden und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
Der Wert von No-Code-KI
Es gibt viele Situationen, die den Einsatz von No-Code-KI erfordern:
KI ist ideal für sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Pflege von Patientenakten oder Ausfüllen von Formularen. Künstliche Intelligenz wird zunehmend zur Erfassung und Verarbeitung von Daten eingesetzt, einschließlich Datenklassifizierung, Datenextraktion und Datenvalidierung, um Informationen mit anderen Datenquellen abzugleichen.
Künstliche Intelligenz ist für die Diagnose effektiv, da sie Informationen aus mehreren Datenquellen integrieren und analysieren kann. Beispielsweise kann KI Symptome mit möglichen Ursachen abgleichen, sodass Ärzte auf Diagnosedaten zurückgreifen können, die über ihr Fachwissen hinausgehen, und die Wahrscheinlichkeit einer Fehldiagnose verringern. Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, die Ursache von Krankheiten zu ermitteln, indem sie „Was-wäre-wenn“-Szenarien simuliert.
Maschinelles Lernen ermöglicht es, Ergebnisse durch lernende Algorithmen zu verbessern. Die Interaktion mit Trainingsdaten liefert zusätzliche Erkenntnisse und verbessert die Ergebnisse. Algorithmen des maschinellen Lernens helfen bei der Diagnose und Behandlung und erstellen ein Patientenprofil. Künstliche Intelligenz verbessert die Arbeitseffizienz und spart Zeit für Pflegekräfte und Ärzte, wodurch die Betriebskosten von Krankenhäusern gesenkt werden.
Da KI zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt wird, können Sie auch damit rechnen, dass mehr Low-Code-/No-Code-Tools auf den Markt kommen, die medizinisches Fachpersonal bei der Entwicklung eigener Lösungen unterstützen. Dieses entwicklerunabhängige Modell überträgt Experten die Verantwortung für die Entwicklung ihrer eigenen Anwendungen und ist die beste Möglichkeit, KI anzuwenden.
Es ist klar, dass künstliche Intelligenz die Art und Weise verändert, wie wir im Gesundheitswesen arbeiten. Der Einsatz von KI und ML zur Automatisierung von Routineaufgaben und zur Ergänzung neuer Diagnose- und Behandlungslösungen wird die Produktivität von Ärzten und Pflegekräften verdoppeln und ihnen mehr Zeit für das geben, was sie am besten können: Patienten behandeln und ihr Leben verbessern.
Einführung des Übersetzers
Cui Hao, 51CTO-Community-Redakteur, leitender Architekt, verfügt über 18 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung und Architektur sowie 10 Jahre Erfahrung in verteilter Architektur. Ehemals technischer Experte bei HP. Er ist bereit zu teilen und hat viele beliebte Fachartikel geschrieben, die mehr als 600.000 Mal gelesen wurden. Autor von „Distributed Architecture Principles and Practice“.
Originaltitel: Ärzte finden, dass künstliche Intelligenz das beste Rezept für fachkundige Hilfe und Patientenversorgung ist, Autor: Amir Atai
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
