Périphériques technologiques
IA
Comment des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets peuvent-elles améliorer l'expérience de santé des patients ?
Comment des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets peuvent-elles améliorer l'expérience de santé des patients ?
Bien que nous soyons encore loin des robots gérant les services de santé humaine, l'Internet des objets (IoT) a le pouvoir de révolutionner l'expérience de santé des patients. La nouvelle réalité post-COVID-19 présente une opportunité idéale pour les services de santé de placer les patients au premier plan de leur parcours de santé.
De grands progrès ont été réalisés, mais il y a encore place à l'amélioration. Comme le révèle l’enquête « Santé connectée : la nouvelle réalité des soins de santé » de KPMG, 80 % des responsables du secteur de la santé considèrent les stratégies centrées sur le client comme une priorité absolue, mais seulement 10 % estiment qu’elles dépassent systématiquement les attentes des patients. De plus, les obstacles numériques, tels que la difficulté à partager les données et les analyses des patients, ont été cités comme les lacunes les plus importantes.
La connectivité peut améliorer l'expérience de santé des patients
En permettant aux appareils et aux systèmes de se connecter et de partager des données, l'IoT contribue à fournir une vue à 360 degrés de la santé d'un patient, permettant ainsi aux cliniciens de prendre des décisions plus rapides. La capacité des technologies telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique à tirer des enseignements des données offre un énorme potentiel pour améliorer les soins aux patients.
Des soins préventifs aux services de soins intensifs, ces outils favorisent une expérience de santé transparente centrée sur le patient tout au long du continuum de soins et soutiennent la transition du secteur de la santé vers des modèles de soins fondés sur la valeur.
Comment la technologie peut soutenir l'expérience de santé des patients
Bien que son nom puisse suggérer le contraire, le véritable pouvoir de l'IoT réside dans sa capacité à aider les gens. Cela n’est nulle part plus évident que dans le domaine des soins de santé.
Pour les patients, la technologie de la santé permet un meilleur accès à des services de santé de qualité adaptés à leurs besoins et préférences.
La technologie des soins de santé permet aux patients de :
- Recevoir des soins au moment qui leur convient dans le cadre de leur choix, comme à domicile.
- Surveillance à distance pour soutenir les soins préventifs et la livraison rapide des interventions.
- Bénéficiez d'une approche continue et collaborative des soins puisque les données critiques sont collectées, analysées et partagées entre les praticiens.
- Obtenez des informations et des conseils personnalisés en matière de santé grâce à des appareils médicaux connectés.
Le programme West Moreton MeCare en est un bon exemple. Dans ce projet, un partenariat entre Philips et West Moreton Health Queensland, des patients souffrant de problèmes de santé difficiles utilisent la surveillance à distance pour mesurer et enregistrer des indicateurs de santé, tels que la tension artérielle, et parlent quotidiennement avec une infirmière, le tout dans le confort de leur propre maison. Cela donne aux patients un plus grand contrôle sur leur santé et facilite l’intervention précoce des praticiens, tels que les médecins généralistes ou les infirmières, en cas de besoin. Cette approche centrée sur le patient a entraîné une réduction de 35 % des hospitalisations potentiellement évitables, tandis que la confiance des patients et leur santé mentale se sont améliorées.
La flexibilité de ce modèle de prestation de soins permet à WestMoretonMeCare d'étendre ses programmes pour aider les patients atteints du COVID-19 à se rétablir à domicile, réduisant ainsi le besoin de services hospitaliers et réduisant le risque de transmission. Depuis août 2021, le programme s'est élargi pour inclure des soins virtuels de santé mentale pour les patients atteints d'un trouble de la personnalité limite.
De l'autre côté de l'Australie, Philips s'associe au East Metropolitan Health Service en Australie occidentale pour proposer un modèle de soins conçu pour améliorer l'expérience du patient et améliorer les résultats de santé, tout en réduisant le coût des soins et en améliorant la vie professionnelle des prestataires de soins. . La solution Clinical Command Center est située à l’hôpital Royal Perth et supervise les patients hospitalisés dans les services inférieurs et les unités de soins intensifs. Il utilise l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive pour prédire la détérioration des patients et donner la priorité à ceux qui ont le plus besoin d'une intervention, contribuant ainsi à réduire les séjours à l'hôpital, les complications, les transferts évitables et la mortalité.
La recherche montre que cette technologie peut améliorer l'expérience et les résultats des patients, notamment :
- Réduction de 26 % de la mortalité.
- Durée de séjour réduite de 30%3.
- 15% des patients peuvent rentrer chez eux plus rapidement.
- Comment la technologie aide les cliniciens et les responsables de la santé.
Pour les cliniciens, l'IoT permet la capture de données longitudinales et en temps réel, ainsi que l'intégration des données de divers dispositifs médicaux. L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique peuvent transformer ces données en informations utiles pouvant être combinées aux connaissances cliniques pour faciliter la prise de décision.
La technologie peut également fournir des informations sur les performances opérationnelles et identifier les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, permettant ainsi aux prestataires de soins d'optimiser le flux de travail, la continuité des soins et la rentabilité.
Pour les responsables de la santé et les décideurs politiques, la technologie peut connecter les réseaux de santé et fournir des informations permettant de faciliter l’élaboration de stratégies et de politiques fondées sur des preuves et des données. Par exemple, l’analyse des données peut identifier la nécessité d’augmenter les investissements ou les ressources dans différentes communautés.
Intégrer la santé numérique
La transformation numérique est une priorité pour de nombreux responsables de la santé alors qu'ils cherchent à construire un système de santé résilient et à l'épreuve du temps. Selon le rapport 2021 Digital Health Technology Vision Report 5 d’Accenture, la technologie stimule une « transformation numérique accélérée » et remodèle les industries et les expériences humaines. Ils exhortent le secteur de la santé à être doué en matière de changement et « à reconnaître qu'il n'y a pas de leadership sans leadership technologique ».
Comme le souligne KPMG, une transformation numérique réussie nécessite plusieurs capacités clés, notamment une chaîne d'approvisionnement et des opérations réactives, une architecture technologique numérique et un écosystème intégré de partenaires et d'alliances.
L'Australie dispose de la technologie et des capacités nécessaires pour offrir l'avenir de la santé numérique. Leurs systèmes de santé peuvent jouer un rôle de premier plan pour surmonter les obstacles et transformer les innovations numériques en programmes durables et intégrés.
Cela peut être facilité par :
- la mise en œuvre de politiques publiques telles que l'accès aux subventions pour l'innovation en matière de soins de santé et l'amélioration de la formation et de l'éducation des praticiens.
- Donner la priorité aux investissements dans les solutions technologiques de santé.
- Améliorez l’adaptabilité et l’immersion des patients dans la santé numérique.
- Promouvoir les partenariats et stimuler l'innovation.
On voit que l’avenir de la santé numérique se bâtira dans un écosystème collaboratif centré sur l’humain et piloté par des partenariats.
L'expérience du patient est au cœur de l'innovation en matière de soins de santé
À mesure que les partenariats se mettent en ligne et que les nouvelles technologies sont de plus en plus intégrées aux soins de santé, les patients peuvent s'attendre à une transformation fondamentale de l'expérience des soins de santé. Des technologies telles que la surveillance à distance faciliteront des expériences améliorées qui permettront aux patients de recevoir des soins au moment et à l'endroit qui leur conviennent, tout en favorisant de meilleurs résultats grâce à l'identification précoce des signes avant-coureurs et un accès plus rapide aux interventions.
Dans le même temps, les technologies émergentes telles que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique soutiendront l’expérience des praticiens. Leur capacité à transformer les données brutes en informations exploitables peut aider les praticiens à prendre des décisions éclairées en matière de santé et à proposer des traitements éclairés qui conduisent à de meilleurs résultats en matière de santé.
Un investissement accru et un engagement accru des parties prenantes peuvent garantir que le potentiel des soins de santé soit réalisé et que l’avenir des soins de santé produise les résultats recherchés par les patients et les praticiens. Dans le même temps, nous nous engageons à développer des solutions qui améliorent l’expérience des patients et permettent aux prestataires de soins d’acquérir des informations essentielles qui guident la prise de décision clinique.
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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
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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.
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
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.
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
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
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
