


Wie werden das Internet der Dinge und künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Arzt und Patient verändern?
Gesundheitsfürsorge war noch nie ein leicht zu diskutierendes Thema. Ob in der Arztpraxis oder bequem zu Hause, über Gesundheit zu sprechen kann überwältigend sein. Die meisten Menschen gehen nicht gerne zum Arzt. Die Angst, der Arzt könnte ein Problem entdecken, oder die Scham, Fragen zu stellen, sind einige der Gründe, warum Menschen lieber einen Termin vereinbaren. Außerdem verbringt der Hausarzt etwas mehr als 15 Minuten mit dem Patienten, sodass nicht genug Zeit bleibt, um Probleme zu besprechen oder sich mit den Testergebnissen auseinanderzusetzen.
Über unsere Gesundheit sprechen wir meist nur bei unserem jährlichen Arztbesuch. Check-Ins sind also wichtig, aber sie liefern nur eine Momentaufnahme des Geschehens. Wir haben nicht die Angewohnheit, unsere Gesundheit jeden Tag zu überwachen, und wir haben auch nicht die Angewohnheit, sie aus der Ferne zu überwachen. Die kontinuierliche Verfolgung der Vitalfunktionen eines Patienten hilft Patienten und Ärzten, seinen Gesundheitszustand besser zu verstehen. Aus diesem Grund spielen vernetzte Geräte im Gesundheitsalltag eine immer größere Rolle.
Tatsächlich nutzen bis 2022 30 % der Ärzte Fernüberwachungsgeräte, ein Anstieg gegenüber 12 % im Jahr 2016 und fast eine Verdoppelung gegenüber 2019. Mithilfe künstlicher Intelligenz und des Internets der Dinge ist es mithilfe von Geräten wie Smart Patches, tragbaren Armbändern oder Smartwatches einfacher geworden, Indikatoren wie Puls, Temperatur, Sauerstoffsättigung, Blutdruck, Atemfrequenz und mehr zu verfolgen. Diese kontinuierliche Nachverfolgung verändert die Dynamik zwischen Patienten und Ärzten und bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Gesundheit eines Patienten und nicht nur eine Momentaufnahme einmal im Jahr.
IoT hilft, Patienten jederzeit und überall zu verfolgen.
IoT hilft vernetzten Geräten, Patienten zu überwachen und die Pflege jederzeit und überall durchzuführen. Diese Geräte sind unerlässlich, wenn es darum geht, kontinuierlich zuverlässige Gesundheitsdaten zu sammeln.
Diabetiker, die sich beispielsweise nicht auf regelmäßige Tests verlassen können, nutzen IoT-Geräte, um ihren Blutzuckerspiegel kontinuierlich zu überwachen. Von nicht-invasiven Geräten zur Glukoseüberwachung über kleine Spektrometer, die unter der Haut eines Patienten platziert werden, bis hin zu selbst verabreichtem Insulin hilft das Internet der Dinge Patienten, gesund zu bleiben und ihren Insulinspiegel zu kontrollieren. Frauen, die vor einer Hochrisikoschwangerschaft stehen, können vernetzte Geräte verwenden, um Veränderungen in der Gesundheit von Mutter und Fötus zu verfolgen. Unabhängig von der Situation können IoT-Geräte Leben retten. Zwischen Telemedizin, Wearables und Smart-Home-Geräten nutzen Senioren das IoT, um bequem von zu Hause aus mit ihren Ärzten in Kontakt zu treten oder in bestimmten Situationen eine Fernüberwachung durchzuführen und die Notwendigkeit persönlicher oder nicht wahrnehmbarer Termine zu reduzieren möglich.
IoT ermöglicht medizinischen Fachkräften die bestmögliche Versorgung. Da die Menschen immer gesundheitsbewusster werden, werden zunehmend vernetzte Geräte zur Überwachung der Patientengesundheit eingesetzt. Der Zugriff auf fortlaufende Echtzeitdaten kann Ärzten helfen, sich ein klareres Bild vom Gesundheitszustand eines Patienten zu machen, als nur in einem Bruchteil der Zeit während einer jährlichen Untersuchung. Diese umfangreichen Daten helfen Ärzten, bessere Entscheidungen zu treffen und die Qualität der Pflege zu verbessern.
Künstliche Intelligenz trifft wichtige Entscheidungen
Künstliche Intelligenz trägt dazu bei, das Leben der Menschen durch genauere Diagnosen und verbesserte Behandlungsmöglichkeiten zu verändern. Die von vernetzten Geräten gesammelten und von künstlicher Intelligenz verarbeiteten Daten helfen Ärzten letztlich dabei, wichtige Entscheidungen schnell zu treffen.
Der erste Schritt zum Verständnis, wie künstliche Intelligenz Ärzten und Patienten helfen kann, besteht darin, die verschiedenen Arten künstlicher Intelligenz und ihre Funktionsweise zu verstehen:
Computer Vision AI ermöglicht es Computern, aus digitalen Bildern oder Videos ein umfassendes Verständnis zu gewinnen. EndoBRAIN und EndoBRAIN-EYE sind Beispiele dafür, wie diese Art von KI auf Mikroskopsensoren eingesetzt werden kann, um Bilder und Videos während Koloskopien zu erfassen. Dank dieser Technologie wurde eine öffentliche Datenbank mit Koloskopievideos erstellt, die auf Anfrage verfügbar ist.
Tragbare Sensoren, die direkt auf der Haut getragen werden, können Gesundheitsdaten in Echtzeit sammeln und analysieren, was weit über den Rahmen intelligenter Pflaster hinausgeht. Ein neues hautähnliches Gerät, das derzeit entwickelt wird, könnte auftretende Gesundheitsprobleme erkennen, bevor die ersten Symptome auftreten. Das Gerät könnte möglicherweise auch eine personalisierte Analyse der gesammelten Gesundheitsdaten ermöglichen, ohne dass ein Arzt erforderlich ist.
Remote Patient Monitoring (RPM)-Geräte nutzen künstliche Intelligenz, um Echtzeitdaten zu erfassen und diese mit klinischen Daten zu kombinieren, um Patienten aus der Ferne zu überwachen und Ärzte über unerwünschte Arzneimittelwirkungen oder schwerwiegende Veränderungen bei Biomarkern zu informieren. AliveCor nutzt beispielsweise künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf EKG-Sensoren, um Ärzten und Patienten dabei zu helfen, jederzeit und überall personalisierte Herzdaten zu erhalten und besser zu verstehen, wie sie ihre Herzgesundheit verwalten können.
Die Fähigkeit der Künstlichen Intelligenz, große Datensätze zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu generieren, hilft dabei, den Gesundheitszustand von Patienten unabhängig von ihrem Standort zu verfolgen und zu behandeln, sodass medizinisches Fachpersonal zwischen den Besuchen oder dann arbeiten kann, wenn es ihnen nicht möglich ist, die Patienten während einer Präsenzveranstaltung genau zu überwachen oder telemedizinische Besuche. Diese Technologien werden niemals Ärzte ersetzen, sondern sollen dazu beitragen, die Patientenreise zu verbessern und zu ergänzen, mit dem ultimativen Ziel, die Gesundheit der Patienten zu verbessern.
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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

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