


Quels sont les avantages et les inconvénients de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les soins de santé ?
L'intelligence artificielle dans les soins de santé couvre un large éventail d'aides aux systèmes et aux travailleurs de la santé, mais quels sont les avantages et les inconvénients spécifiques de l'adoption de l'intelligence artificielle
Du transport à la prestation de services, l'intelligence artificielle (IA) ) a démontré le développement de la science et de la technologie au fil des années, notamment avec la mise en œuvre de l’IA dans les soins de santé.
Cependant, cela ne s’arrête pas là. L’un de ses plus grands progrès a été celui des soins de santé, qui a suscité des réactions mitigées parmi le grand public et les professionnels de la santé.
L'intelligence artificielle en santé couvre un large éventail d'assistance aux algorithmes et de tâches fastidieuses qui font partie du travail des agents de santé.
Cela inclut la rationalisation des tâches chronophages, la rationalisation des procédures complexes et même la prise de décision clinique en temps réel.
Mais comme tous les aspects du progrès humain, il y a toujours des éléments à considérer afin d’avoir une vue d’ensemble.
Quels sont les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle ?
En raison de l'émergence de l'intelligence artificielle dans le domaine médical, cela a apporté de nombreux avantages aux professionnels, aux entreprises et aux patients.
L'intelligence artificielle facilite non seulement la recherche en nanotechnologie dans le domaine médical, mais crée également un environnement permettant aux professionnels de la santé d'accomplir leur travail plus facilement.
- Accès instantané à l'information
L'un des avantages les plus puissants de l'intelligence artificielle dans le domaine médical est sa capacité à transmettre des données en temps réel.
Cela rend le diagnostic basé sur les résultats plus rapide, ce qui en fin de compte aide beaucoup au rétablissement ou au plan de traitement du patient.
En réduisant les temps d'attente des patients, de meilleures décisions cliniques peuvent être prises.
De plus, avec l'intégration de l'APP mobile, la relation médecin-patient s'est améliorée.
Grâce aux alertes mobiles, les professionnels de la santé reçoivent également des mises à jour en temps réel sur l'état, les urgences et les changements que les patients peuvent rencontrer.
- Tâches simplifiées
Vous souvenez-vous d'avoir dû appeler l'hôpital et demander à être transféré au cabinet du médecin et que la secrétaire vous rappelle avec une mise à jour sur votre prochaine visite. Désormais, toutes ces tâches peuvent être effectuées avec des moyens artificiels ? intelligence Complété de manière transparente avec l'aide de.
De la prise de rendez-vous à la traduction des informations cliniques, en passant par la transmission et le suivi des dossiers des patients et des antécédents médicaux, l'intelligence artificielle dans les soins de santé a grandement contribué à simplifier les tâches.
Grâce à des algorithmes avancés, certains peuvent même découvrir visuellement des marqueurs importants dans la technologie des rayonnements, accélérant ainsi le processus d'analyse de gros volumes.
- Économique et riche en ressources
À mesure que l'intelligence artificielle remplace les tâches manuelles fastidieuses par des algorithmes avancés, les dépenses hospitalières peuvent être considérablement réduites.
Certaines IA peuvent également aider à examiner les cas pour aider à analyser les besoins de l'hôpital.
- Capacités de recherche
En plus de fournir des données en temps réel, l'intelligence artificielle peut également intégrer d'autres sources d'informations basées sur la recherche qui sont très utiles pour analyser les maladies.
Un logiciel a été développé pour traiter des maladies graves spécifiques, telles que le cancer infantile, afin de faciliter les procédures et les options nécessaires à chaque étape du développement.
De plus, les informations recueillies au sein de l'hôpital font également partie d'une étude avancée plus large visant à approfondir l'étude de cette maladie.
Quels sont les inconvénients de l'utilisation de l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle dans les soins de santé est le signe que la technologie peut également redonner aux praticiens des domaines scientifiques durs comme la médecine.
Cependant, ce n'est pas un algorithme ou un système parfait, surtout si l'on considère tous les humains dans les soins de santé. Voici quelques-unes des raisons :
- Nécessite une supervision humaine
Étant donné que l'IA n'est pas parfaite, la supervision et la surveillance humaines sont toujours nécessaires au moment de l'exécution.
Par exemple, la technologie robotique qui aide à la chirurgie n'a aucune empathie et ne fonctionne que selon des procédures.
Les recommandations de l'IA et les données fournies nécessitent toujours qu'un médecin humain prenne la décision finale, qui peut être soit retirée, soit continuée en fonction des circonstances de chaque patient spécifique.
- Peut provoquer des préjugés sociaux
La fonction de l'intelligence artificielle dans les soins de santé est basée sur les algorithmes qui conviennent le mieux à la plupart des gens, par exemple la clinique ou l'hôpital le plus proche du patient.
Cependant, cela ne prend en compte aucun milieu socio-économique du patient ni si le patient se sent à l'aise pour se rendre à l'établissement suggéré par l'IA.
Certains problèmes de compatibilité surviennent également lorsqu'il s'agit de plateformes et d'appareils mobiles spécifiques, ce qui ne prend certainement pas en compte ce que chacun pourra avoir.
De plus, l’IA exploite les données disponibles pour faciliter le diagnostic. Lorsque ces données ne sont pas disponibles, des diagnostics erronés peuvent en résulter.
- Peut remplacer les employés humains
Comme mentionné précédemment, étant donné que l'IA peut effectuer la plupart des travaux manuels fastidieux dans les soins de santé, les hôpitaux n'auront peut-être plus besoin d'employés spécifiques, car ces emplois peuvent être pris en charge par l'IA.
C’est une question morale qui est encore discutée aujourd’hui. En fait, l’intelligence artificielle peut déjà résoudre certains emplois redondants dans l’industrie médicale, mais cela ne semble pas être l’objectif ultime du progrès et du développement de l’humanité.
- Risques de sécurité possibles
La faiblesse la plus évidente et la plus directe de l'intelligence artificielle dans le domaine médical est qu'elle peut conduire à des failles de sécurité dans la confidentialité des données.
Parce qu'il grandit et se développe sur la base de la collecte d'informations, il est également sensible à l'abus des données collectées et à leur utilisation par des criminels.
Pour les hôpitaux qui investissent dans l’IA, ce qui aurait pu être un projet rentable pourrait simplement ajouter des coûts supplémentaires en termes de sécurité des données.
Les cyberattaques peuvent également constituer une menace plus grande en termes de manipulation et éventuellement de faux diagnostics.
Quelles sont les prochaines étapes dans l'adoption de l'intelligence artificielle ?
Dans l'ensemble, l'intelligence artificielle fait toujours des merveilles dans le domaine de la santé et profite à la plupart des travailleurs de la santé et des patients.
Il offre une commodité et un accès plus large aux soins de santé au reste du monde.
Cependant, il faut toujours faire preuve de prudence lors de l’utilisation de l’intelligence artificielle. Il serait judicieux de créer un équilibre entre le travail purement humain et le travail purement intellectuel.
Cet équilibre ne peut exister que lorsque les deux parties travaillent ensemble pour créer une vie plus saine pour tous.
En termes simples, plus un hôpital investit dans l'intelligence artificielle, plus il doit travailler dur pour sécuriser les données afin de protéger le personnel et les patients.
De plus, davantage de recherches sont nécessaires pour mieux intégrer l’IA dans les soins de santé afin, à terme, de remédier à ses faiblesses actuelles.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

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

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.

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.

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

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

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.

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

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
