


L'IA conversationnelle pourrait-elle être une aubaine pour le secteur de la santé ?
La technologie de l’IA conversationnelle ouvre une nouvelle ère de soins numériques aux patients.
Les patients peuvent accéder aux données dont ils ont besoin à tout moment grâce à l'assistance omnicanal et à la connectivité back-end fournies par les organisations grâce à l'utilisation de l'IA conversationnelle dans le domaine de la santé.
Les progrès technologiques et les nouvelles technologies ont toujours eu un impact significatif sur la médecine. La technologie médicale a parcouru un long chemin, depuis les sangsues, les seringues et les machines à poinçonner effrayantes du passé jusqu'aux procédures médicales et robotiques complexes d'aujourd'hui. L’essor des systèmes d’intelligence artificielle, tels que l’IA conversationnelle, est l’un des aspects les plus notables des développements récents de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.
À mesure que les soins de santé virtuels deviennent acceptables, la prestation des soins de santé continue d'évoluer. Depuis de nombreuses années, la société industrielle moderne est un axe majeur de l’innovation médicale, les hôpitaux dotés de technologies de pointe et de modèles de prestation de services traditionnels étant prioritaires. Les systèmes de santé modernes travaillent sans relâche pour fournir une bulle de soins de santé une fois que les prestataires de soins sont « intervenus ». Cependant, grâce à l’application de l’IA conversationnelle dans le domaine de la santé, les services de santé peuvent désormais être libérés des contraintes géographiques et des sites physiques traditionnels.
Nous disposons désormais des ressources informatiques, de l’espace mémoire et de l’expertise technique nécessaires pour concevoir pour la première fois de l’histoire des interactions robotiques conversationnelles abordables et semblables à celles des humains. L'automatisation avancée, l'intelligence artificielle et le traitement du langage naturel (NLP) sont intégrés à l'IA conversationnelle, permettant à la technologie de comprendre et d'interagir avec la parole humaine. Considérez-le comme le cerveau du navigateur de chat, car il est aussi flexible et puissant que le cerveau humain et peut apprendre à participer à des discussions complexes.
L'IA conversationnelle peut avoir un impact significatif sur le secteur de la santé et a déjà un impact dans de nombreux domaines. Si elle est utilisée correctement, l’IA conversationnelle peut améliorer l’efficacité opérationnelle et les résultats cliniques, et réduire la charge de travail du personnel médical.
Applications de l'IA conversationnelle dans les soins de santé
Depuis l'émergence de l'IA conversationnelle, de nouveaux cas d'utilisation dans diverses industries ont continué à émerger. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes de ses applications dans le secteur de la santé :
1. Planification des rendez-vous
L'une des tâches les plus difficiles mais aussi les plus importantes dans un établissement médical est la prise de rendez-vous. Bien que les logiciels de réservation en ligne soient désormais largement utilisés, de nombreux patients l'ignorent, préférant appeler la clinique car le premier est souvent rigide et déroutant. En revanche, les systèmes d’IA conversationnelle permettent aux patients de prendre facilement rendez-vous sans avoir recours à des interfaces utilisateur complexes. Les patients peuvent facilement prendre rendez-vous avec le médecin de leur choix, modifier l'heure d'un rendez-vous existant ou même annuler le rendez-vous. De plus, les plateformes d'intelligence artificielle de pointe peuvent interagir avec d'autres logiciels et systèmes d'information critiques pour modifier les rendez-vous en temps réel, éliminant ainsi la possibilité d'exacerber les conflits d'horaire. L'IA conversationnelle peut faire plus que simplement gérer les consultations, mais peut également envoyer des alertes et d'autres informations importantes, par exemple si un patient doit apporter certains documents à un rendez-vous médical ou si un humain est nécessaire pour l'aider après une intervention chirurgicale.
2. Évaluation des symptômes
Pour l'évaluation des symptômes et la classification médicale, l'IA conversationnelle peut être utilisée pour déterminer le traitement approprié. Ces systèmes peuvent servir d'outils de diagnostic étape par étape, guidant les utilisateurs à travers une série de questions et leur permettant de signaler leurs symptômes de manière cohérente. Certains symptômes peuvent indiquer un problème majeur nécessitant une attention immédiate. La plupart du temps, cependant, il suffit d’un diagnostic rapide et précis ou d’un rendez-vous pour des tests supplémentaires. Les limites des chatbots traditionnels à cet égard ne se reflètent pas dans les systèmes d’IA conversationnelle. Par exemple, un chatbot standard peut ne pas être en mesure de répondre si différents utilisateurs utilisent des descriptions de symptômes ou des termes médicaux différents ; un patient peut faire référence à « la grippe » lorsqu'il décrit les symptômes d'un rhume ; peu familier avec un organe spécifique ou le terme médical approprié pour la maladie. Dans ce cas, l’IA conversationnelle est beaucoup plus adaptable et utilise une vaste base de données de données et de ressources de connaissances pour éviter les erreurs de diagnostic.
3. Suivi de santé
Aller chez le médecin peut être une expérience effrayante pour certaines personnes car elles sont souvent stressées par leurs symptômes et se sentent vulnérables face aux professionnels de la santé. Les patients peuvent demander des données spécifiques, telles que les actions spécifiques qu'ils doivent entreprendre pour atteindre leurs objectifs de santé ou le moment où ils doivent prendre une ordonnance. Utilisez un système d'IA conversationnelle pour suivre leurs progrès vers des objectifs de santé personnels, tels que le poids, l'humeur ou la fertilité. Pour maintenir l'intérêt et l'engagement des patients tout au long du processus, ces technologies peuvent également rappeler aux utilisateurs d'effectuer des tâches spécifiques ou d'envoyer des rappels nécessaires.
4.FAQ
Souvent, les patients ont des problèmes urgents qui nécessitent une résolution immédiate, mais l'aide d'un professionnel n'est pas toujours nécessaire. La plupart des clients préfèrent le libre-service à l’interaction avec un humain. L'IA conversationnelle est une approche idéale du libre-service dans le secteur de la santé, car elle résout de nombreux problèmes qui surviennent souvent dans les sections de questions fréquemment posées (FAQ) sur les sites Web de soins de santé sur Internet, comme devoir faire défiler plusieurs pages ou trouver le bonne réponse à une question spécifique. Les interfaces conversationnelles intelligentes résolvent ce problème, en utilisant la PNL pour fournir des réponses appropriées aux requêtes sans obliger les patients à chercher ailleurs. De plus, l’IA conversationnelle peut correspondre à la réponse correcte à une requête même si le vocabulaire utilisé dans la question ne correspond pas exactement à celui utilisé sur le site Web.
5. Soins postopératoires
Les patients peuvent subir des examens de suivi de routine après le traitement, mais sont responsables du respect de leur plan post-traitement. Cependant, si un patient comprend mal les instructions du plan de soins postopératoires ou néglige des tâches spécifiques qui doivent être effectuées, cela peut avoir un impact négatif sur les résultats de son rétablissement. Les systèmes d’IA conversationnelle peuvent aider les patients à se rétablir en comblant le fossé de communication. Par exemple, les patients peuvent fournir des informations sur leurs activités de soins postopératoires et où ils en sont dans leur plan de traitement. Si nécessaire, la technologie peut envoyer des alertes aux médecins et leur rappeler les étapes critiques.
6. Automatisation des tâches administratives
Dans les établissements de santé, d'innombrables tâches administratives doivent être effectuées de manière régulière. Même si ces tâches sont finalement accomplies, elles ne le sont pas toujours de manière efficace. Les plates-formes intelligentes d'IA conversationnelle peuvent rationaliser ce processus, permettant aux employés de formuler des demandes, d'envoyer des mises à jour et de suivre les progrès au sein du même système. Du côté du patient, l'IA conversationnelle permet d'automatiser et de rationaliser le processus d'enregistrement, de faciliter les demandes de prescription, de permettre aux utilisateurs de modifier des détails clés tels que les changements d'adresse ou d'environnement, et bien d'autres choses encore.
7. Coordination au sein des établissements de santé
Grâce à l'IA conversationnelle, les employés peuvent accéder rapidement et facilement à diverses données, notamment les résultats de laboratoire, les prescriptions recommandées et les rendez-vous programmés. Cela améliore l'efficacité du temps et permet aux professionnels de la santé de se concentrer sur d'autres activités plus importantes. De plus, cela minimise les interdépendances entre les équipes, car les employés peuvent obtenir rapidement les données dont ils ont besoin sans avoir à contacter d'autres services de l'organisation et à attendre une réponse.
L'IA conversationnelle dans le domaine de la santé peut également être utilisée pour conserver des enregistrements précis, tels que le suivi des équipements médicaux, notamment les lits, les fauteuils roulants, les tensiomètres, les appareils IRM, etc.
L'avenir de l'IA conversationnelle dans les soins de santé
Les progrès médicaux innovants peuvent grandement profiter aux technologies émergentes comme l'IA conversationnelle, car elles augmentent l'accessibilité et offrent des expériences personnalisées aux patients et aux professionnels de la santé. La pénurie actuelle de médecins devrait doubler au cours de la prochaine décennie. Ainsi, même si les plateformes d’IA conversationnelle ne peuvent et ne doivent pas remplacer les médecins, elles peuvent certainement aider compte tenu de la pénurie croissante de main-d’œuvre dans le secteur. À mesure que la technologie sous-jacente évolue vers un niveau de plus en plus sophistiqué, les avantages de l’IA conversationnelle dans le domaine de la santé vont certainement augmenter et les cas d’utilisation continueront de croître.
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Lors de la conversion des chaînes en objets dans vue.js, JSON.Parse () est préféré pour les chaînes JSON standard. Pour les chaînes JSON non standard, la chaîne peut être traitée en utilisant des expressions régulières et réduisez les méthodes en fonction du format ou du codé décodé par URL. Sélectionnez la méthode appropriée en fonction du format de chaîne et faites attention aux problèmes de sécurité et d'encodage pour éviter les bogues.

L'article présente le fonctionnement de la base de données MySQL. Tout d'abord, vous devez installer un client MySQL, tel que MySQLWorkBench ou le client de ligne de commande. 1. Utilisez la commande MySQL-UROot-P pour vous connecter au serveur et connecter avec le mot de passe du compte racine; 2. Utilisez Createdatabase pour créer une base de données et utilisez Sélectionner une base de données; 3. Utilisez CreateTable pour créer une table, définissez des champs et des types de données; 4. Utilisez InsertInto pour insérer des données, remettre en question les données, mettre à jour les données par mise à jour et supprimer les données par Supprimer. Ce n'est qu'en maîtrisant ces étapes, en apprenant à faire face à des problèmes courants et à l'optimisation des performances de la base de données que vous pouvez utiliser efficacement MySQL.

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la startup MySQL échoue, et elle peut être diagnostiquée en vérifiant le journal des erreurs. Les causes courantes incluent les conflits de port (vérifier l'occupation du port et la configuration de modification), les problèmes d'autorisation (vérifier le service exécutant les autorisations des utilisateurs), les erreurs de fichier de configuration (vérifier les paramètres des paramètres), la corruption du répertoire de données (restaurer les données ou reconstruire l'espace de la table), les problèmes d'espace de la table InNODB (vérifier les fichiers IBDATA1), la défaillance du chargement du plug-in (vérification du journal des erreurs). Lors de la résolution de problèmes, vous devez les analyser en fonction du journal d'erreur, trouver la cause profonde du problème et développer l'habitude de sauvegarder régulièrement les données pour prévenir et résoudre des problèmes.

Résumé: Il existe les méthodes suivantes pour convertir les tableaux de chaîne Vue.js en tableaux d'objets: Méthode de base: utilisez la fonction de carte pour convenir à des données formatées régulières. Gameplay avancé: l'utilisation d'expressions régulières peut gérer des formats complexes, mais ils doivent être soigneusement écrits et considérés. Optimisation des performances: Considérant la grande quantité de données, des opérations asynchrones ou des bibliothèques efficaces de traitement des données peuvent être utilisées. MEILLEUR PRATIQUE: Effacer le style de code, utilisez des noms de variables significatifs et des commentaires pour garder le code concis.

Traiter efficacement 7 millions d'enregistrements et créer des cartes interactives avec la technologie géospatiale. Cet article explore comment traiter efficacement plus de 7 millions d'enregistrements en utilisant Laravel et MySQL et les convertir en visualisations de cartes interactives. Exigences initiales du projet de défi: extraire des informations précieuses en utilisant 7 millions d'enregistrements dans la base de données MySQL. Beaucoup de gens considèrent d'abord les langages de programmation, mais ignorent la base de données elle-même: peut-il répondre aux besoins? La migration des données ou l'ajustement structurel est-il requis? MySQL peut-il résister à une charge de données aussi importante? Analyse préliminaire: les filtres et les propriétés clés doivent être identifiés. Après analyse, il a été constaté que seuls quelques attributs étaient liés à la solution. Nous avons vérifié la faisabilité du filtre et établi certaines restrictions pour optimiser la recherche. Recherche de cartes basée sur la ville

Afin de définir le délai d'expiration de Vue Axios, nous pouvons créer une instance AxiOS et spécifier l'option Timeout: dans les paramètres globaux: vue.prototype. $ Axios = axios.create ({timeout: 5000}); Dans une seule demande: ce. $ axios.get ('/ api / utilisateurs', {timeout: 10000}).

L'optimisation des performances MySQL doit commencer à partir de trois aspects: configuration d'installation, indexation et optimisation des requêtes, surveillance et réglage. 1. Après l'installation, vous devez ajuster le fichier my.cnf en fonction de la configuration du serveur, tel que le paramètre innodb_buffer_pool_size, et fermer query_cache_size; 2. Créez un index approprié pour éviter les index excessifs et optimiser les instructions de requête, telles que l'utilisation de la commande Explication pour analyser le plan d'exécution; 3. Utilisez le propre outil de surveillance de MySQL (ShowProcessList, Showstatus) pour surveiller la santé de la base de données, et sauvegarde régulièrement et organisez la base de données. Ce n'est qu'en optimisant en continu ces étapes que les performances de la base de données MySQL peuvent être améliorées.

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