Périphériques technologiques
IA
L'intelligence artificielle est la prescription recommandée pour l'assistance d'experts et les soins aux patients
L'intelligence artificielle est la prescription recommandée pour l'assistance d'experts et les soins aux patients
Traducteur | Cui Hao
Critique | Sun Shujuan
Chapitre d'ouverture
L'intelligence artificielle (IA) offre un pouvoir illimité pour l'innovation dans diverses industries, y compris bien sûr le domaine de la santé. Les professionnels de la santé bénéficient de l'application de l'apprentissage automatique (ML), leur permettant de traiter les dossiers de santé électroniques (DSE) et d'améliorer leurs capacités de diagnostic et de traitement. Non seulement l’IA supprime l’impact de l’élément humain dans les soins de santé, mais l’automatisation et le ML rendent également les infirmières et les médecins plus productifs et leur donnent des informations plus approfondies, leur laissant ainsi plus de temps pour fournir des soins médicaux spécialisés de meilleure qualité et plus personnalisés.
Les avantages de l’intelligence artificielle pour les soins de santé ne se limitent pas à cela. En termes de traitement des documents médicaux, le traitement automatisé de l’intelligence artificielle peut alléger les tâches répétitives et réduire les erreurs humaines. Dans le même temps, l'intelligence artificielle est également utilisée pour améliorer l'efficacité du travail des chirurgiens et accélérer les procédures médicales, permettant ainsi aux patients de bénéficier d'un traitement personnalisé et de simplifier le processus de traitement médical. Au-delà de cela, les algorithmes d’apprentissage basés sur l’IA améliorent l’imagerie diagnostique et identifient les modèles d’infection.
Bien que l'intelligence artificielle apporte de nombreuses commodités aux soins de santé, les solutions d'intelligence artificielle sont limitées par le coût de développement des logiciels et la complexité des programmes de support. De plus, les experts médicaux se plaignent souvent du manque d’interprétabilité des technologies d’IA et du manque d’analyse de sensibilité pour la solution finale. Mais heureusement, les solutions d’IA sans code confient le contrôle de l’IA aux médecins.
Comment l'intelligence artificielle change le domaine de la santé
L'intelligence artificielle améliore l'efficacité et la qualité des soins sous de nombreux aspects, notamment en termes de commodité de gestion.
L'infirmière moyenne aux États-Unis consacre en moyenne 25 % de son temps à des tâches de supervision et administratives, dont beaucoup peuvent être automatisées par l'intelligence artificielle. L'utilisation de dossiers de santé électroniques (DSE) et de systèmes de surveillance automatisés réduit la charge de travail administratif des soignants, leur permettant ainsi de consacrer plus de temps aux soins des patients. L'automatisation des tâches répétitives, telles que remplir des formulaires d'admission, prendre des notes et planifier des visites de suivi, peut également éliminer les erreurs de saisie de données et simplifier les tâches administratives. Même si l’IA rend les tâches administratives plus efficaces, les infirmières doivent toujours être responsables des soins aux patients. Si elles disposent d’outils en libre-service tels que des processus d’IA sans code, les infirmières peuvent concevoir leurs propres flux de travail en fonction de procédures de gestion spécifiques.
L'intelligence artificielle est également utilisée pour simplifier le travail médical. Les infirmières virtuelles peuvent interroger les patients sur leurs symptômes et fournir des informations sur les problèmes de santé et les médicaments, ce qui peut également être un moyen efficace de voir les patients lorsqu'ils ne peuvent pas prendre rendez-vous avec un médecin. De plus, l’utilisation de la technologie d’apprentissage automatique et de la technologie de biodétection pour obtenir des données sur les patients peut permettre d’obtenir efficacement un traitement personnalisé. Bien entendu, l’intelligence artificielle est également utilisée dans des domaines tels que la surveillance de la santé et la promotion de la santé des patients.
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent gérer d'énormes quantités de données machine. Le secteur de la santé génère actuellement environ 30 % des données mondiales et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 36 % d’ici 2025. L’intelligence artificielle peut appliquer des méthodes d’apprentissage profond pour évaluer et normaliser de grands ensembles de données non structurées, utilisant ainsi ces données à des fins d’analyse et d’applications cliniques.
L'intelligence artificielle améliore également la précision du diagnostic médical. Par exemple, grâce à la technologie de l’intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent être utilisés pour scanner les IRM afin d’améliorer la précision de la détection des tumeurs. Des appareils intelligents sont également déployés dans les unités de soins intensifs et les établissements cliniques pour surveiller les patients et identifier l'apparition de problèmes tels que le développement d'arythmies, de complications thérapeutiques ou d'infections septiques. Dans le même temps, l'intelligence artificielle joue également un rôle important dans l'amélioration des capacités de sauvetage des médecins. À cette fin, l'intelligence artificielle permet une détection automatique des anomalies. Elle peut fournir une détection en temps réel des polypes du côlon pendant la coloscopie et grâce à l'utilisation d'une technologie d'imagerie avancée. moteurs d’intelligence artificielle. Détecte les minuscules cellules cancéreuses dans les mammographies, qui avant cette technologie étaient souvent masquées par un tissu mammaire dense, ce qui les rendait difficiles à détecter.
La découverte de médicaments est un autre domaine dans lequel l’intelligence artificielle a un impact majeur. Par exemple, les sociétés pharmaceutiques utilisent l’intelligence artificielle pour concevoir de nouvelles molécules destinées à traiter le cancer et d’autres maladies.
Les défis liés à l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé
Bien que l'intelligence artificielle continue de trouver de nouvelles applications dans le domaine de la santé, elle est toujours confrontée à des défis tels que :
- Gouvernance des données – Les réglementations en matière de confidentialité telles que HIPAA sont conçues pour protéger les données des patients, mais peuvent également entraver le développement d'applications automatisées. Pour que l’IA continue à trouver de nouvelles applications en thérapie et en gestion des DSE, l’impact des lois sur la protection de la vie privée doit être pris en compte.
- Optimisez les enregistrements électroniques - les données sont souvent dispersées dans plusieurs bases de données et chaque type de données a sa propre structure de données. Par conséquent, les informations fragmentées doivent être centralisées et standardisées pour soutenir le traitement des patients.
- Manque de data scientists – Il existe une pénurie persistante d’experts en intelligence artificielle. Les data scientists sont très demandés, le Bureau of Labor Statistics des États-Unis estimant que la demande augmentera de 33 % d'ici 2030.
Pour relever ces défis et tirer le meilleur parti de la technologie de l'IA, les professionnels de la santé créent leurs propres solutions d'IA à l'aide de plateformes sans code. En confiant à des experts médicaux la responsabilité de la conception des applications, il est plus facile et plus rapide de créer des processus basés sur l'IA qui répondent aux besoins de l'administration et des patients et sont conformes aux exigences réglementaires.
La valeur de l'IA sans code
Il existe de nombreuses situations qui nécessitent l'application de l'IA sans code :
L'IA est idéale pour les tâches répétitives telles que la saisie de données, la tenue à jour des dossiers des patients ou le remplissage de formulaires. L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée pour capturer et traiter des données, notamment pour la classification, l'extraction et la validation des données afin de faire correspondre les informations avec d'autres sources de données.
L'intelligence artificielle est efficace pour le diagnostic car elle peut intégrer et analyser des informations provenant de plusieurs sources de données. Par exemple, l’IA peut associer les symptômes aux causes possibles, permettant ainsi aux médecins d’exploiter des données de diagnostic dépassant leur expertise et de réduire le risque d’erreur de diagnostic. L’intelligence artificielle peut aider à identifier la cause d’une maladie en effectuant des simulations de scénarios « et si ».
Le Machine learning permet d'améliorer les résultats en apprenant des algorithmes. L'interaction avec les données d'entraînement fournit des informations supplémentaires et améliore ses résultats. Les algorithmes d'apprentissage automatique facilitent le diagnostic et le traitement et créent un profil de patient. L'intelligence artificielle améliore l'efficacité du travail et fait gagner du temps aux infirmières et aux médecins, réduisant ainsi les coûts de fonctionnement des hôpitaux.
À mesure que l’IA est de plus en plus utilisée dans le domaine de la santé, vous pouvez également vous attendre à voir émerger davantage d’outils low-code/no-code pour aider les professionnels de la santé à concevoir leurs propres solutions. En confiant aux experts la responsabilité de créer leurs propres applications, ce modèle indépendant des développeurs sera le meilleur moyen d’appliquer l’IA.
Il est clair que l’intelligence artificielle change la façon dont nous prodiguons des soins de santé. L’utilisation de l’IA et du ML pour automatiser les tâches de routine et ajouter de nouvelles solutions de diagnostic et de traitement doublera la productivité des médecins et des infirmières, leur laissant ainsi plus de temps pour faire ce qu’ils font de mieux : soigner les patients et améliorer leur vie.
Introduction du traducteur
Cui Hao, rédacteur de la communauté 51CTO, architecte senior, a 18 ans d'expérience en développement de logiciels et en architecture, et 10 ans d'expérience en architecture distribuée. Anciennement expert technique chez HP. Il est prêt à partager et a écrit de nombreux articles techniques populaires avec plus de 600 000 lectures. Auteur de "Principes et pratique de l'architecture distribuée".
Titre original : Les médecins découvrent que l'intelligence artificielle est la meilleure prescription pour l'assistance d'experts et les soins aux patients, Auteur : Amir Atai
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
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