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Comment les patients peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle
Comment les patients peuvent bénéficier de l'intelligence artificielle
Aujourd'hui, des machines avancées ont été développées pour effectuer des tâches autrefois effectuées par des humains, telles que l'analyse et l'interprétation de données pour aider à résoudre des problèmes.
Bien que l'apprentissage automatique (ML) ait été largement utilisé dans de nombreux secteurs, l'utilisation et l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans les soins de santé sont encore relativement nouvelles. Ce n’est que récemment que nous avons vu l’intelligence artificielle passer des universités et des laboratoires de recherche aux hôpitaux. L’intelligence artificielle est utilisée pour évaluer les risques, poser des diagnostics éclairés et effectuer des interventions chirurgicales précises. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est utilisée dans tous les types de spécialités et de services médicaux, notamment les soins de santé, la priorisation chirurgicale, la découverte de médicaments ou l’analyse de survie.
Certains domaines clés dans lesquels l'intelligence artificielle apporte des avantages significatifs dans le domaine des soins de santé comprennent :
Santé publique et Big Data
L'IA est efficace pour analyser les Big Data collectées par les institutions médicales et peut analyser les données rapidement et avec précision. Ces données permettent une évaluation proactive des risques, comblent les lacunes en matière de santé publique et expliquent comment les facteurs comportementaux, génétiques et environnementaux influencent la santé de la population.
En combinant ces informations avec des données de diagnostic, l'IA propose une approche globale des plans de traitement des patients.
L'un des avantages les plus importants de l'intelligence artificielle dans la recherche démographique est la prédiction des groupes à haut risque sur la base de facteurs génétiques, comportementaux et sociaux. Son potentiel en matière de santé publique est énorme et est désormais exploité par les organismes de santé pour fournir aux patients des soins plus personnalisés et basés sur les données et contribuer à améliorer les résultats.
Prise de décision clinique
En médecine, le diagnostic différentiel de toute maladie est complexe. Diagnostic différentiel Il faut du temps, des efforts et de l'argent pour obtenir un diagnostic clair. L'intelligence artificielle simplifie grandement ce processus. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent établir des diagnostics finaux plus rapidement et avec plus de précision que les méthodes traditionnelles. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le diagnostic clinique réduit également les erreurs de diagnostic humain et permet un traitement plus rapide des maladies graves.
Les outils d'intelligence artificielle peuvent trier de grandes quantités de données cliniques sur les patients, ce qui est très utile pour un diagnostic rapide et un traitement précoce. En particulier, l’utilisation de l’apprentissage automatique automatisé (AML) a grandement contribué à automatiser le processus d’analyse des données. AML utilise la sélection automatisée d'algorithmes, la visualisation des résultats et une interprétation améliorée. L'analyse des données peut guider la prise de décision avec plus de précision afin d'améliorer le processus décisionnel des cliniciens. Cela pourrait à son tour améliorer le diagnostic et le traitement et avoir un impact sur la survie et la mortalité des patients.
Chirurgie assistée par l'IA
Un autre domaine important de l'intelligence artificielle est son application en chirurgie robotique. Les progrès de l’électronique ont conduit au développement de robots capables désormais d’effectuer des interventions chirurgicales délicates. Le chirurgien contrôle toujours le robot, mais celui-ci peut effectuer des microdissections et accéder à des espaces délicats que les mains humaines ne peuvent pas.
Les bras du robot ont des mouvements précis et peuvent effectuer des opérations complexes sur le cerveau et le cœur avec une grande précision. Il a été démontré que cela réduit le risque de perte de sang et de complications. De plus, toutes les données des chirurgies robotiques peuvent être sauvegardées pour faciliter l’apprentissage et la formation des chirurgiens.
Équilibrer les ressources médicales
Les personnes vivant dans des zones rurales isolées ont souvent du mal à trouver des spécialistes. Les délais d’attente peuvent être longs et les gens devront se déplacer vers les grandes villes. Ceci est non seulement peu pratique pour les patients, mais également coûteux.
Grâce à l'intelligence artificielle, les médecins de premier recours peuvent évaluer les patients pour tous les types de maladies, qu'ils vivent en zone urbaine ou rurale. Par exemple, les robots IA peuvent dépister les maladies oculaires et envoyer des images à des experts, qui peuvent recommander des traitements. Ceci est très bénéfique pour le patient car le diagnostic est rapide et le traitement peut commencer immédiatement.
L'utilisation de l'intelligence artificielle dans les zones rurales permet aux médecins de soins primaires de trier efficacement les patients qui nécessitent un traitement urgent et ceux qui peuvent être pris en charge efficacement.
Dans les pays aux ressources limitées, l'IA peut faciliter le diagnostic lors de l'interprétation des études d'imagerie telles que les radiographies pulmonaires, les tomodensitogrammes, les TEP et l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Les médecins de premier recours n’ont pas besoin d’attendre des jours ou des semaines pour obtenir une interprétation d’un radiologue expert. L’intelligence artificielle peut interpréter ces images avec une grande précision sur le terrain. Pour les patients, cela signifie qu’il n’est plus nécessaire d’attendre les résultats du diagnostic, ce qui permet de gagner du temps.
En conclusion, le développement d’une infrastructure numérique d’IA dans les zones rurales peut permettre aux habitants de ces zones d’accéder à des diagnostics médicaux de pointe et à des soins plus rapides.
Optimiser l'efficacité
Les organisations de soins de santé sont des entités complexes comptant des milliers, voire des dizaines de milliers de patients, de grandes quantités de données sur les patients et de nombreux processus et systèmes interconnectés. Cela réduit souvent l’efficacité, entraînant de longs temps d’attente pour les patients et, dans certains cas, des retards ou des rendez-vous manqués.
Les données montrent que l'intelligence artificielle peut transformer rapidement de grandes quantités de données sur les patients en dossiers médicaux électroniques, garantissant ainsi qu'aucun patient ne soit laissé pour compte ou ne manque un rendez-vous. De plus, l’IA peut hiérarchiser les services en fonction des ressources disponibles et améliorer les performances du cycle de revenus en optimisant les flux de travail.
L'intelligence artificielle dans le domaine de la santé a un impact énorme à la fois à l'intérieur et à l'extérieur des établissements médicaux
Que ce soit à l'intérieur ou à l'extérieur d'un établissement médical, le potentiel de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé est énorme. Les hôpitaux sont confrontés à des défis financiers permanents. L’intelligence artificielle peut contribuer à compenser les inefficacités opérationnelles, la hausse des coûts et la pénurie de professionnels de santé. Des technologies telles que l’intelligence artificielle contribueront à améliorer l’accès et la fourniture des médicaments tout en améliorant les résultats pour les patients.
Alors que l’intelligence artificielle continue d’affluer à tous les niveaux des soins de santé, de grandes quantités de données médicales peuvent être correctement extraites et analysées. Les données lues par l’IA peuvent fournir des informations plus approfondies sur les causes de maladies complexes. Les cliniciens peuvent s’appuyer sur l’IA pour identifier les pathologies et bénéficier de conseils pour déterminer des stratégies de traitement efficaces.
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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.
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
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 startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
Jun 08, 2024 pm 01:00 PM
" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
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.
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
