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Comment l'Internet des objets et l'intelligence artificielle vont-ils changer la relation médecin-patient ?
Comment l'Internet des objets et l'intelligence artificielle vont-ils changer la relation médecin-patient ?
Les soins de santé ne sont jamais un sujet facile à aborder. Que ce soit dans le cabinet du médecin ou dans le confort de votre foyer, parler de santé peut être accablant. La plupart des gens n'aiment pas aller chez le médecin. L'anxiété à l'idée que le médecin découvre un problème ou le fait d'être gêné de poser des questions sont quelques-unes des raisons pour lesquelles les gens préfèrent prendre rendez-vous. De plus, le médecin traitant passe un peu plus de 15 minutes avec le patient, il n'a donc pas assez de temps pour discuter des problèmes ou approfondir les résultats des tests.
Nous ne discutons généralement de notre santé que lors de notre visite annuelle chez le médecin. Les enregistrements sont donc importants, mais ils ne fournissent qu’un instantané de ce qui se passe. Nous n’avons pas l’habitude de surveiller notre santé tous les jours, ni l’habitude de la surveiller à distance. Le suivi continu des signes vitaux d'un patient aide les patients et les médecins à mieux comprendre leur état de santé. C’est pourquoi les appareils connectés jouent un rôle toujours plus important dans les soins de santé quotidiens.
En fait, d'ici 2022, 30 % des médecins utiliseront des équipements de surveillance à distance, contre 12 % en 2016 et près du double par rapport à 2019. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'Internet des objets, des appareils tels que des patchs intelligents, des bracelets portables ou des montres intelligentes ont facilité le suivi d'indicateurs tels que le pouls, la température, la saturation en oxygène, la pression artérielle, la fréquence respiratoire, etc. Ce suivi continu modifie la dynamique entre les patients et les médecins, en offrant une vision globale de la santé d'un patient plutôt qu'un simple aperçu annuel.
L'IoT permet de suivre les patients à tout moment et en tout lieu
L'IoT aide les appareils connectés à surveiller les patients et à mettre en œuvre des soins à tout moment et en tout lieu. Ces appareils sont essentiels pour collecter en continu des données de santé fiables.
Par exemple, les diabétiques qui ne peuvent pas compter sur des tests réguliers utilisent des appareils IoT pour surveiller en permanence leur glycémie. Des dispositifs non invasifs de surveillance du glucose aux petits spectromètres placés sous la peau d’un patient, en passant par l’insuline auto-administrée, l’Internet des objets aide les patients à rester en bonne santé et à contrôler leurs niveaux d’insuline. Les femmes confrontées à des grossesses à haut risque peuvent utiliser des appareils connectés pour suivre les changements dans la santé maternelle et fœtale. Quelle que soit la situation, les appareils IoT peuvent sauver des vies. Entre la télémédecine, les appareils portables et les appareils intelligents pour la maison, les personnes âgées utilisent l'IoT pour se connecter avec leurs médecins dans le confort de leur foyer, ou pour une surveillance à distance dans certaines situations, et réduire le besoin de rendez-vous en personne ou de rendez-vous qui peuvent ne pas être possibles. possible.
IoT permet aux professionnels de la santé de prodiguer les meilleurs soins possibles. À mesure que les gens sont de plus en plus soucieux de leur santé, les appareils connectés sont de plus en plus utilisés pour surveiller la santé des patients. L'accès à des données continues et en temps réel peut aider les médecins à avoir une idée plus claire de l'état de santé d'un patient qu'une fraction du temps lors d'un examen annuel. Ces riches données aident les médecins à prendre de meilleures décisions et à améliorer la qualité des soins prodigués.
L'intelligence artificielle prend des décisions critiques
L'intelligence artificielle contribue à changer la vie des gens grâce à un diagnostic plus précis et à des options de traitement améliorées. Les données collectées par les appareils connectés et traitées par l’intelligence artificielle aident finalement les médecins à prendre rapidement des décisions critiques.
La première étape pour comprendre comment l'intelligence artificielle peut aider les médecins et les patients est de comprendre les différents types d'intelligence artificielle et leur fonctionnement :
L'IA de vision par ordinateur permet aux ordinateurs d'acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. EndoBRAIN et EndoBRAIN-EYE sont des exemples de la façon dont ce type d’IA peut être utilisé sur des capteurs de microscope pour capturer des images et des vidéos lors de coloscopies. Grâce à cette technologie, une base de données publique de vidéos de coloscopie a été créée et est disponible sur demande.
Les capteurs portables portés directement sur la peau peuvent collecter et analyser des données de santé en temps réel, ce qui va bien au-delà du cadre des patchs intelligents. Un nouveau dispositif cutané en cours de développement pourrait détecter les problèmes de santé émergents avant l'apparition des premiers symptômes. L'appareil peut également fournir une analyse personnalisée des données de santé collectées sans avoir recours à un médecin.
Les appareils de surveillance à distance des patients (RPM) utilisent l'intelligence artificielle pour capturer des données en temps réel et les combiner avec des données cliniques pour surveiller à distance les patients et informer les médecins des effets indésirables des médicaments ou des modifications graves des biomarqueurs. Par exemple, AliveCor exploite l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sur les capteurs ECG pour aider les médecins et les patients à recevoir des données cardiaques personnalisées à tout moment et en tout lieu afin de mieux comprendre comment gérer leur santé cardiaque.
La capacité de l'intelligence artificielle à analyser de grands ensembles de données et à générer des informations percutantes aide à suivre et à traiter les problèmes de santé des patients, quel que soit leur emplacement, permettant aux professionnels de la santé de travailler entre les visites ou lorsqu'ils sont incapables de surveiller de près les patients pendant leur séjour. -visites en personne ou en télésanté. Ces technologies ne remplaceront jamais les médecins. Elles sont plutôt conçues pour contribuer à améliorer et compléter le parcours du patient, dans le but ultime d’améliorer la santé des patients.
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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
