


Welchen Einfluss werden technologische Durchbrüche auf die Zukunft des Gesundheitswesens haben?
- Der größte Paradigmenwechsel wird der Übergang von der primär im Krankenhaus erbrachten Pflege zur häuslichen Pflege sein.
- Die Gesundheitsbranche hat sich mithilfe modernster Technologien wie Telemedizin, elektronische Krankenakten, Übergang vom Krankenhaus zur häuslichen Pflege, Drohnentechnologie, Genomsequenzierung, digitalen Werkzeugen und künstlicher Intelligenz (KI) verändert. Es besteht kein Zweifel daran, dass die Pandemie die Akzeptanz und Weiterentwicklung der Gesundheitstechnologie beschleunigt hat. Patienten können jetzt schneller und einfacher medizinische Versorgung außerhalb des typischen Krankenhausumfelds in Anspruch nehmen, was den Komfort und die Zugänglichkeit für alle verbessert.
- Darüber hinaus hat das exponentielle Wachstum der Diagnostikbranche zum Wachstum der gesamten Gesundheitsbranche in Indien beigetragen. Moderne und hochwertige Diagnosemethoden haben das aktuelle Szenario erheblich verändert, da eine neue, digital gesteuerte Infrastruktur, die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert, traditionelle Diagnosemodalitäten ersetzt. Es ist nun möglich, das Auftreten von Diagnosefehlern und Fehldiagnosen zu reduzieren und die Behandlungsgenauigkeit durch detaillierte und genaue Berichte zu verbessern. Darüber hinaus garantieren diese Innovationen schnelle Ergebnisse, die der Gesundheitsbranche zugute kommen.
- Millionen Menschen wird von Gesundheitstechnologie-Unternehmern geholfen, die die Zukunft in die Gegenwart bringen. Das Gesundheitswesen hat aufgrund der Konvergenz dieser verschiedenen Technologien einen großen Paradigmenwechsel erlebt, der die Auswirkungen exponentiell verstärkt.
Nachfolgend werfen wir einen Blick auf einige der wichtigen technologischen Fortschritte, die sich auf die Zukunft des Gesundheitswesens auswirken werden:
Häusliche Pflege kann eine wertvollere und qualitativ hochwertigere Pflege bieten.
Der größte Paradigmenwechsel wird vor allem in der Gesundheitsversorgung stattfinden Krankenhaus Eine Verlagerung der Pflege zur häuslichen Pflege. Möglich machen dies innovative Tools wie Ultrabreitband-Radartechnologie, nicht-invasive Sensoren, die in Wohnumgebungen integriert sind, um alltägliche Aktivitäten zu überwachen, und tragbare Geräte, die es Ärzten ermöglichen, Dinge wie Elektrokardiogramme, Pulsoximetrie und Infrarot-Hauttemperaturen aus der Ferne zu überwachen. In diesem Fall kann das Krankenhaus als Kommandozentrale zur Überwachung des Gesundheitszustands des Patienten und als primärer Ort für die Durchführung von Operationen dienen.
Erhöhung der Investitionen in den digitalen Gesundheitsmarkt
Die Pandemie hat den Bedarf an fehlerfreien Echtzeitdaten und den Bedarf an Gesundheitssystemen, die technologisch dazu in der Lage sind, deutlich gemacht. Neben der Unterstützung der Datenerfassung ist die Technologie auch für die Datenorganisation und -analyse von entscheidender Bedeutung. Im heutigen unsicheren und chaotischen Gesundheitsumfeld können digitale Tools verwendet werden, um Patientenakten zu verwalten und zu verfolgen sowie wichtige Vorhersagen zu treffen. Bei richtiger Anwendung können künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Robotic Process Automation (RPA), Big Data Analytics, Blockchain-Technologie, Cloud Computing und Quantencomputing das bestehende Gesundheitssystem revolutionieren und auf den globalen Standard heben.
Es kann dabei helfen, nützliche Informationen für die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu erhalten, ohne das Gesundheitsumfeld zu belasten. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, diese Technologien zu skalieren und Ökosystemansätze zu schaffen, die den sozialen Nutzen von Daten maximieren.
Das Wachstum der Telemedizin
Da die Telemedizin weiterhin rasant wächst, sind elektronische Patientenakten eine große Hilfe. Elektronische Krankenakten sind hilfreich, da sie jederzeit verfügbar sind. Dies ist wichtig, da die meisten Patienten eine zweite Meinung eines anderen Spezialisten einholen.
Telemedizin ist eine revolutionäre Möglichkeit, Menschen und medizinisches Fachpersonal zu kommunizieren und zu versorgen. Zusätzlich zur intermittierenden Behandlung wird die Telemedizin weiterhin auf die Behandlung chronischer Erkrankungen und die Spezialversorgung, einschließlich psychosozialer Dienste, ausgeweitet. Patienten haben jetzt einfacheren Zugang zu bequemeren medizinischen Dienstleistungen. In diesem Zusammenhang wurde im Bundeshaushalt 2022 ein bundesweites Telemedizinpsychologisches Programm angekündigt.
Darüber hinaus können mit elektronischen Krankenakten die gesamte Krankengeschichte, Testergebnisse, Diagnosen und zugehörigen Daten des Patienten an einem zentralen Online-Standort gespeichert werden. Diese Daten ermöglichen präzisere und gezieltere Behandlungen und die Möglichkeit, persönliche Gesundheitsmuster aufzudecken.
Internet der Dinge (IoT)
Ein weiterer wichtiger Bereich, der ein erstaunliches Wachstum vorantreibt, ist das Internet der Dinge (IoT), das Technik und Gesundheitswesen zusammenbringt. Das Internet der Dinge (IoT) revolutioniert die Gesundheitsbranche, indem es Geräte, Systeme und Gegenstände, die von Milliarden Menschen auf der ganzen Welt verwendet werden, intelligent miteinander verbindet, um Daten effektiver zu nutzen und schnellere, fokussiertere und kontextbezogenere Entscheidungen zu ermöglichen.
Die Auswirkungen des IoT auf die Gesundheitsbranche sind enorm. Die Gesundheitsbranche entwickelt sich weltweit zu einem gut koordinierten, benutzerzentrierten und effizienteren System. Die fortschrittlichen Technologien des IoT treiben revolutionäre und lebensverbessernde Lösungen in der gesamten Gesundheitsbranche voran. IoT beschleunigt die Prozessautomatisierung und die Vorteile sind grenzenlos.
Nutzung der Leistungsfähigkeit der Drohnentechnologie
Durch den Einsatz von Drohnen wird die Gesundheitsbranche von einer schnelleren Probenentnahme, einem einfacheren Zugang zu abgelegenen Gebieten und der Bereitstellung von Gesundheitsversorgung in Städten der Stufen II/III/IV profitieren.
Drohnen tragen dazu bei, den Zugang zu hochwertiger Gesundheitsversorgung zu verbessern, indem sie die rechtzeitige und kostengünstige Lieferung medizinischer Hilfsgüter und Testproben gewährleisten. Drohnen helfen dabei, Konnektivitätsprobleme zu überwinden, da sie Artikel wie lebensrettende Medikamente, Notfallvorräte und Rezepte in abgelegene Gebiete wie Städte und Dörfer der Stufen II/III/IV liefern können. Gebiete, die zuvor von Straßen abgeschnitten und unzugänglich waren, sind nun zugänglich, was das Verkehrsnetz des Landes verbessert und die Gesundheitssituation stärkt.
Zum Beispiel werden Blutproben in temperaturempfindliche Aufbewahrungsboxen gelegt, die mit Drohnen verbunden sind, und dann zur Analyse an ein zuvor festgelegtes Labor geschickt. Durch die Lieferung von Drohnenproben können Mediziner schnell Labortestergebnisse erhalten, die für Diagnose und Behandlung erforderlich sind. Drohnentechnologie hilft, Zeit zu sparen und Verkehrsbehinderungen zu vermeiden.
Genomsequenzierung
Der Zugang zu hochmodernen Genomsequenzierungstechnologien wie NovaSeq6000 wird besonders vorteilhaft sein, da die Regierungen noch keine umfassenden Screening-Programme für genetische Störungen oder seltene Krankheiten implementiert haben. Die NovaSeq6000-Technologie bietet hohen Durchsatz und Flexibilität für Studien, die eine schnelle und kostengünstige Verarbeitung großer Datenmengen erfordern.
Es ist bekannt, dass es in verschiedenen geografischen Regionen Indiens, insbesondere in Nordindien, eine hohe Rate an familiären Mischehen und genetischen Problemen gibt, was das Risiko erhöht, dass Föten an seltenen Krankheiten leiden. Da das System nun verfügbar ist, profitieren Patienten in benachbarten Bundesstaaten und Territorien von kürzeren Testzeiten und Kosteneinsparungen.
Zusammenfassung
Mit Blick auf die Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, dass sich die Gesundheitsbranche auf ein Ziel konzentriert: sicherzustellen, dass jeder, unabhängig von den Umständen, Zugang zu hochwertiger und erschwinglicher Gesundheitsversorgung hat. Dank fortschrittlicher Technologien, die durch die Ausweitung der Mobilität noch leistungsfähiger geworden sind, wird dies möglich.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelchen Einfluss werden technologische Durchbrüche auf die Zukunft des Gesundheitswesens haben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

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

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

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

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
