


Wie können Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge das Gesundheitserlebnis der Patienten verbessern?
Obwohl wir noch weit von Robotern entfernt sind, die menschliche Gesundheitsdienste betreiben, hat das Internet der Dinge (IoT) das Potenzial, die Gesundheitsversorgung der Patienten zu revolutionieren. Die neue Realität nach COVID-19 bietet eine ideale Gelegenheit für Gesundheitsdienste, Patienten in den Mittelpunkt ihrer Gesundheitsreise zu stellen.
Es wurden große Fortschritte erzielt, aber es gibt noch Raum für Verbesserungen. Wie die KPMG-Umfrage „Connected Health: The New Reality of Healthcare“ ergab, geben 80 % der Führungskräfte im Gesundheitswesen kundenorientierten Strategien oberste Priorität, aber nur 10 % glauben, dass sie die Erwartungen der Patienten durchweg übertreffen. Darüber hinaus wurden digitale Barrieren, wie z. B. Schwierigkeiten beim Austausch von Patientendaten und Analysen, als die größten Lücken genannt.
Konnektivität kann das Gesundheitserlebnis von Patienten verbessern.
Indem es Geräten und Systemen ermöglicht, sich zu verbinden und Daten auszutauschen, trägt das IoT dazu bei, eine 360-Grad-Ansicht der Gesundheit eines Patienten bereitzustellen, und ermöglicht so Ärzten Entscheidungen schneller zu treffen. Die Fähigkeit von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten, bietet enormes Potenzial zur Verbesserung der Patientenversorgung.
Von der Vorsorge bis hin zu Intensivpflegediensten fördern diese Tools ein nahtloses, patientenorientiertes Gesundheitserlebnis im gesamten Versorgungskontinuum und unterstützen den Übergang der Gesundheitsbranche zu wertebasierten Pflegemodellen.
Wie Technologie die Gesundheitsversorgung von Patienten unterstützen kann
Auch wenn der Name etwas anderes vermuten lässt, liegt die wahre Stärke des Internets der Dinge in seiner Fähigkeit, Menschen zu helfen. Nirgendwo wird dies deutlicher als im Gesundheitswesen.
Für Patienten ermöglicht Gesundheitstechnologie einen besseren Zugang zu hochwertigen Gesundheitsdienstleistungen, die auf ihre Bedürfnisse und Vorlieben zugeschnitten sind.
Gesundheitstechnologie ermöglicht es Patienten:
- Pflege zu einem für sie passenden Zeitpunkt in einer Umgebung ihrer Wahl, beispielsweise zu Hause, zu erhalten.
- Führen Sie eine Fernüberwachung durch, um die vorbeugende Pflege und die rechtzeitige Durchführung von Interventionen zu unterstützen.
- Profitieren Sie von einem kontinuierlichen und kollaborativen Pflegeansatz, da wichtige Daten gesammelt, analysiert und unter den Ärzten geteilt werden.
- Erhalten Sie personalisierte Gesundheitseinblicke und Beratung über vernetzte medizinische Geräte.
WestMoretonMeCare-Programm ist ein gutes Beispiel. In diesem Projekt, einer Partnerschaft zwischen Philips und West Moreton Health Queensland, nutzen Patienten mit schwierigen Gesundheitszuständen die Fernüberwachung, um Gesundheitsindikatoren wie den Blutdruck zu messen und aufzuzeichnen und täglich mit einer Krankenschwester zu sprechen – und das alles bequem von ihrem Arbeitsplatz aus Eigenheim. Dies gibt den Patienten eine bessere Kontrolle über ihre Gesundheit und erleichtert bei Bedarf ein frühzeitiges Eingreifen von Ärzten wie Hausärzten oder Krankenschwestern. Dieser patientenzentrierte Ansatz führte zu einer Reduzierung der potenziell vermeidbaren Krankenhausaufenthalte um 35 %, während sich das Vertrauen der Patienten und ihre psychische Gesundheit verbesserten.
Die Flexibilität dieses Pflegemodells ermöglicht es WestMoretonMeCare, Programme zu skalieren, um COVID-19-Patienten bei der Genesung zu Hause zu unterstützen, wodurch der Bedarf an Krankenhausleistungen verringert und das Übertragungsrisiko verringert wird. Seit August 2021 wurde das Programm um die virtuelle Betreuung von Menschen mit Borderline-Persönlichkeitsstörung im Bereich der psychischen Gesundheit erweitert.
Auf der anderen Seite Australiens arbeitet Philips mit dem East Metropolitan Health Service in Westaustralien zusammen, um ein Pflegemodell bereitzustellen, das darauf ausgelegt ist, das Patientenerlebnis zu verbessern und die Gesundheitsergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Pflegekosten zu senken und Verbesserungen zu erzielen die Arbeit der Pflegedienstleister Life. Die Clinical Command Center-Lösung befindet sich im Royal Perth Hospital und betreut stationäre Patienten auf unteren Stationen und Intensivstationen. Es nutzt maschinelles Lernen und prädiktive Analysen, um die Verschlechterung des Patientenzustands vorherzusagen und diejenigen zu priorisieren, die am dringendsten eine Intervention benötigen. Dies trägt dazu bei, Krankenhausaufenthalte, Komplikationen, vermeidbare Transfers und Mortalität zu reduzieren.
Studien zeigen, dass diese Technologie die Erfahrungen und Ergebnisse der Patienten verbessern kann, darunter:
- Reduzierung der Sterblichkeit um 26 %.
- Die Aufenthaltszeit reduziert sich um 30 %3.
- 15 % der Patienten können früher nach Hause entlassen werden.
- Wie Technologie Klinikern und Führungskräften im Gesundheitswesen hilft.
Für Kliniker kann das IoT eine Echtzeit- und Längsschnittdatenerfassung sowie die Integration von Daten verschiedener medizinischer Geräte ermöglichen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können diese Daten in nützliche Erkenntnisse umwandeln, die mit klinischem Wissen kombiniert werden können, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Technologie kann auch Einblicke in die Betriebsleistung liefern und Probleme erkennen, bevor sie eskalieren, sodass Gesundheitsdienstleister Arbeitsabläufe, Kontinuität der Pflege und Kosteneffizienz optimieren können.
Für Führungskräfte im Gesundheitswesen und politische Entscheidungsträger kann Technologie Gesundheitsnetzwerke verbinden und Erkenntnisse liefern, um eine evidenzbasierte und datengesteuerte Strategie- und Richtlinienentwicklung zu erleichtern. Mithilfe der Datenanalyse kann beispielsweise der Bedarf an höheren Investitionen oder Ressourcen in verschiedenen Gemeinden ermittelt werden.
Digitale Gesundheit zum Mainstream machen
Die digitale Transformation steht für viele Führungskräfte im Gesundheitswesen an erster Stelle, wenn es darum geht, ein widerstandsfähiges und zukunftssicheres Gesundheitssystem aufzubauen. Laut Accentures Digital Health Technology Vision Report 5 2021 treibt die Technologie die „beschleunigte digitale Transformation“ voran und verändert Branchen und menschliche Erfahrungen. Sie fordern die Gesundheitsbranche dazu auf, gut im Wandel zu sein und „anerkennen, dass es ohne Technologieführerschaft keine Führung gibt“.
Wie KPMG betont, erfordert eine erfolgreiche digitale Transformation mehrere Schlüsselfähigkeiten, darunter reaktionsfähige Lieferketten und Abläufe, digitale Technologiearchitektur und ein integriertes Ökosystem von Partnern und Allianzen.
Australien verfügt über die Technologie und die Fähigkeiten, um die Zukunft der digitalen Gesundheit zu gestalten. Ihre Gesundheitssysteme können eine führende Rolle bei der Überwindung von Barrieren und der Umwandlung digitaler Innovationen in nachhaltige und integrierte Programme spielen.
Dies kann unterstützt werden durch:
- Umsetzung öffentlicher Richtlinien wie Zugang zu Innovationszuschüssen im Gesundheitswesen und Verbesserung der Ausbildung und Ausbildung von Praktikern.
- Priorisieren Sie Investitionen in Gesundheitstechnologielösungen.
- Verbessern Sie die Anpassungsfähigkeit und das Eintauchen der Patienten in die digitale Gesundheit.
- Partnerschaften fördern und Innovationen vorantreiben.
Es ist ersichtlich, dass die Zukunft der digitalen Gesundheit in einem kollaborativen Ökosystem aufgebaut wird, das den Menschen in den Mittelpunkt stellt und von Partnerschaften getragen wird.
Das Patientenerlebnis steht im Mittelpunkt der Innovation im Gesundheitswesen
Da Partnerschaften online gehen und neue Technologien zunehmend in das Gesundheitswesen integriert werden, können Patienten mit einer grundlegenden Veränderung des Gesundheitserlebnisses rechnen. Technologien wie die Fernüberwachung werden verbesserte Erfahrungen ermöglichen, die es Patienten ermöglichen, zu einem für sie passenden Zeitpunkt und an einem für sie geeigneten Ort Pflege zu erhalten, und gleichzeitig bessere Ergebnisse durch die frühzeitige Erkennung von Warnzeichen und einen schnelleren Zugang zu Interventionen fördern.
Gleichzeitig werden neue Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Erfahrung von Praktikern unterstützen. Ihre Fähigkeit, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, kann Ärzten dabei helfen, fundierte Gesundheitsentscheidungen zu treffen und fundierte Behandlungen anzubieten, die zu besseren Gesundheitsergebnissen führen.
Erhöhte Investitionen und die Einbindung von Interessengruppen können sicherstellen, dass das Gesundheitspotenzial ausgeschöpft wird und dass die Zukunft des Gesundheitswesens die Ergebnisse liefert, die Patienten und Ärzte gleichermaßen anstreben. Gleichzeitig engagieren wir uns für die Entwicklung von Lösungen, die das Patientenerlebnis verbessern und es Gesundheitsdienstleistern ermöglichen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, die als Leitfaden für die klinische Entscheidungsfindung dienen.
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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

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

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

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 |. 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

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
