Périphériques technologiques
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Quel impact les avancées technologiques auront-elles sur l'avenir des soins de santé ?
Quel impact les avancées technologiques auront-elles sur l'avenir des soins de santé ?
- Le plus grand changement de paradigme sera la transition des soins dispensés principalement en milieu hospitalier vers des soins prodigués à domicile.
- Le secteur de la santé a été transformé grâce à des technologies de pointe telles que la télémédecine, les dossiers médicaux électroniques, la transition de l'hôpital aux soins à domicile, la technologie des drones, le séquençage du génome, les outils numériques et le changement de l'intelligence artificielle (IA). Il ne fait aucun doute que la pandémie a accéléré l’acceptation et les progrès des technologies de santé. Les patients peuvent désormais obtenir des soins médicaux plus rapidement et plus facilement en dehors du cadre hospitalier typique, améliorant ainsi la commodité et l’accessibilité pour tous.
- De plus, la croissance exponentielle du secteur du diagnostic a contribué à la croissance de l'ensemble du secteur de la santé en Inde. Les méthodes de diagnostic modernes et haut de gamme ont considérablement modifié le scénario actuel, avec une nouvelle infrastructure numérique alimentée par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique remplaçant les modalités de diagnostic traditionnelles. Il est désormais possible de réduire l’incidence des erreurs de diagnostic et des diagnostics erronés et d’améliorer la précision du traitement grâce à des rapports détaillés et précis. De plus, ces innovations garantissent des résultats rapides qui profitent au secteur de la santé.
- Des millions de personnes sont aidées par des entrepreneurs en technologies de la santé qui font entrer l'avenir dans le présent. Les soins de santé ont subi un changement de paradigme majeur en raison de la convergence de ces différentes technologies, augmentant leur impact de manière exponentielle.
Ci-dessous, examinons certaines des avancées technologiques importantes qui auront un impact sur l'avenir des soins de santé :
Les soins à domicile peuvent fournir des soins plus précieux et de meilleure qualité
Le plus grand changement de paradigme viendra principalement du hôpital Déplacement des soins prodigués vers des soins prodigués à domicile. Des outils innovants tels que la technologie radar à bande ultra large, des capteurs non invasifs intégrés aux environnements de vie pour surveiller les activités quotidiennes et des appareils portables permettant aux médecins de surveiller à distance des éléments tels que les électrocardiogrammes, l'oxymétrie de pouls et la température cutanée infrarouge rendront cela possible. Dans ce cas, l’hôpital peut servir de centre de commande pour suivre la santé des patients et de lieu principal pour effectuer des interventions chirurgicales.
Augmenter les investissements dans le marché de la santé numérique
La pandémie a mis en évidence la nécessité de disposer de données en temps réel et sans erreur, ainsi que la nécessité de systèmes de santé technologiquement capables de le faire. En plus de faciliter la collecte de données, la technologie est également essentielle à l’organisation et à l’analyse des données. Dans l’environnement sanitaire incertain et chaotique d’aujourd’hui, les outils numériques peuvent être utilisés pour conserver et suivre les dossiers de santé des patients, ainsi que pour générer des prédictions importantes. S'ils sont utilisés correctement, l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique, l'automatisation des processus robotiques (RPA), l'analyse des mégadonnées, la technologie blockchain, le cloud computing et l'informatique quantique peuvent révolutionner le système de santé existant et l'élever au niveau mondial.
Cela peut aider à obtenir des informations utiles pour la prise de décision en temps réel sans mettre de pression sur l'environnement de soins de santé. Mais il est essentiel de faire évoluer ces technologies et de créer des approches écosystémiques qui maximisent les avantages sociaux des données.
La croissance de la télémédecine
Alors que la télémédecine continue de croître rapidement, les dossiers médicaux électroniques sont d'une grande aide. Les dossiers médicaux électroniques sont utiles car ils sont disponibles en cas de besoin. Ceci est important car la plupart des patients demandent un deuxième avis à un autre spécialiste.
La télémédecine est un moyen révolutionnaire de communiquer et de prodiguer des soins aux personnes et aux professionnels de la santé. Outre les traitements intermittents, la télémédecine continuera de s'étendre à la gestion des maladies chroniques et aux soins spécialisés, y compris les services de santé mentale. Les patients ont désormais un accès plus facile à des services médicaux plus pratiques. À cet égard, un programme national de psychologie par télémédecine a été annoncé dans le budget fédéral 2022.
De plus, grâce aux dossiers médicaux électroniques, tous les antécédents médicaux des patients, les résultats des tests, les diagnostics et les données associées peuvent être stockés dans un emplacement en ligne centralisé. Ces données permettent des traitements plus précis et ciblés et la possibilité de découvrir les modèles de santé personnels.
Internet des objets (IoT)
Un autre domaine important qui génère une croissance incroyable est l'Internet des objets (IoT), qui rassemble l'ingénierie et les soins de santé. L'Internet des objets (IoT) révolutionne le secteur de la santé en connectant intelligemment les appareils, systèmes et éléments utilisés par des milliards de personnes dans le monde pour utiliser les données plus efficacement et permettre des décisions plus rapides, plus ciblées et plus contextuelles.
L'impact de l'IoT sur le secteur de la santé est énorme. Le secteur de la santé évolue à l’échelle mondiale pour devenir un système bien coordonné, centré sur l’utilisateur et plus efficace. Les technologies avancées de l’IoT génèrent des solutions révolutionnaires qui améliorent la vie dans le secteur de la santé. L'IoT accélère l'automatisation des processus et les avantages sont illimités.
Exploiter la puissance de la technologie des drones
En utilisant des drones, le secteur de la santé bénéficiera d'un prélèvement d'échantillons plus rapide, d'un accès plus facile aux zones reculées et d'une prestation de soins de santé dans les villes de niveau II/III/IV.
Les drones contribuent à accroître l’accès à des soins de santé de haute qualité en garantissant une livraison rapide et rentable de fournitures médicales et d’échantillons de test. Les drones aident à surmonter les problèmes de connectivité, car ils peuvent livrer des articles tels que des médicaments vitaux, des fournitures d'urgence et des ordonnances dans des zones reculées telles que les villes et villages de niveau II/III/IV. Les zones auparavant coupées par les routes et inaccessibles sont désormais accessibles, améliorant ainsi le réseau de transport du pays et renforçant la situation sanitaire.
Par exemple, les échantillons de sang sont placés dans des boîtes de stockage thermosensibles connectées à des drones puis envoyés à un laboratoire prédéterminé pour analyse. La livraison d'échantillons par drone permet aux professionnels de la santé d'obtenir rapidement les résultats des tests de laboratoire nécessaires au diagnostic et au traitement. La technologie des drones permet de gagner du temps et de surmonter les retards de circulation.
Séquençage génomique
L'accessibilité aux technologies de séquençage du génome de pointe telles que NovaSeq6000 sera particulièrement bénéfique dans la mesure où les gouvernements n'ont pas encore mis en œuvre de programmes de dépistage généralisés des troubles génétiques ou des maladies rares. La technologie NovaSeq6000 offre un débit et une flexibilité élevés pour les études nécessitant le traitement de grandes quantités de données de manière rapide et rentable.
Il est bien connu que diverses régions géographiques de l'Inde, en particulier l'Inde du Nord, connaissent un taux élevé de mariages mixtes et de problèmes génétiques, ce qui augmente le risque que les fœtus souffrent de maladies rares. Maintenant que le système est disponible, les patients des États et territoires voisins bénéficieront de délais de test plus courts et de économies de coûts.
Résumé
Pour l’avenir, il est essentiel que le secteur de la santé se concentre sur un seul objectif : garantir que chacun, quelles que soient les circonstances, ait accès à des soins de santé abordables et de haute qualité. Cela deviendra une réalité grâce à des technologies avancées devenues encore plus puissantes en développant la mobilité.
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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.
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
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
