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Neuf utilisations de l'IA générative dans le domaine de la santé
Neuf utilisations de l'IA générative dans le domaine de la santé
L'intelligence artificielle générative (IA) a le potentiel d'être une force de transformation dans le domaine des soins de santé, par exemple en donnant aux médecins et autres prestataires de soins de santé les outils nécessaires pour analyser les données médicales, diagnostiquer les patients avec plus de précision et leur fournir un plan de traitement personnalisé.
Il est donc crucial que les organismes de santé comprennent et se préparent aux possibilités que l'IA générative peut apporter à l'industrie.
Voici neuf utilisations de l'IA générative dans les soins de santé :
Diagnostic et dépistage
L'IA dans les soins de santé combinée à l'analyse prédictive peut aider à détecter et à diagnostiquer diverses maladies plus tôt, améliorant ainsi les résultats pour les patients. L'IA analyse de grands ensembles de données et identifie les maladies sur la base des données introduites dans son système. L'IA générative permet aux médecins et autres prestataires de soins de santé de poser des diagnostics plus rapides et plus précis et d'élaborer plus rapidement des plans de traitement pour les patients, ce qui entraîne de meilleurs résultats pour les patients.
Médecine personnalisée
Les algorithmes d'IA générative peuvent analyser d'énormes ensembles de données médicales pour découvrir des modèles, prédire les résultats et améliorer les soins et le bien-être. Les prestataires de soins de santé peuvent utiliser ces technologies de médecine personnalisée pour personnaliser des plans de traitement plus éclairés et fournir des soins de suivi aux patients, augmentant ainsi leurs chances de succès. Grâce à l'IA générative, les prestataires de soins de santé peuvent communiquer plus facilement avec les patients, par exemple par e-mail et par SMS. Aider les patients à se conformer à leurs prescriptions et/ou plans de traitement. En plus de conduire à de meilleurs résultats, offrir aux patients une médecine personnalisée peut également réduire le coût global des soins de santé.
Augmenter les inscriptions
En fournissant des informations utiles et des rappels opportuns, l'IA générative dans le domaine de la santé peut encourager davantage de personnes à s'inscrire à des plans de santé, en particulier pendant les périodes d'inscription ouvertes. Par exemple, en fournissant des informations sur les changements de politique ou sur toute mesure nécessaire que les assurés doivent prendre, l'IA générée peut accroître l'engagement des assurés et les encourager à accomplir les mesures qu'ils doivent prendre en temps opportun.
De plus, comme l’IA générative permet aux équipes de soins de santé des compagnies d’assurance de générer rapidement du texte, elles peuvent créer différentes versions de polices adaptées à différents groupes de consommateurs. Par exemple, les employés qui approchent de la retraite auront besoin d’options différentes de celles qui ont de jeunes enfants.
Drug Discovery
Les algorithmes d'IA générative peuvent analyser les données des essais cliniques et d'autres sources pour identifier des cibles possibles pour de nouveaux médicaments et prédire quels composés pourraient être les plus efficaces. Cela peut accélérer le développement de nouveaux médicaments et commercialiser de nouveaux traitements plus rapidement et à moindre coût.
La capacité d'interpréter des données médicales non structurées
Les données médicales non structurées, telles que les dossiers de santé électroniques, les dossiers médicaux et les images médicales, telles que les radiographies et les IRM, créent des lacunes lors du processus d'analyse et doivent être converties en format structuré. L'IA générative a la capacité de détecter et d'analyser des données non structurées provenant de plusieurs sources et de les convertir dans un format structuré pour fournir des informations complètes aux prestataires de soins de santé.
Maintenance prédictive
Les hôpitaux et autres établissements médicaux peuvent utiliser l'intelligence artificielle générative pour prédire le moment où l'équipement médical est susceptible de tomber en panne, permettant ainsi un meilleur entretien et des réparations et réduisant les temps d'arrêt des équipements.
Robots médicaux
Les hôpitaux utilisent des robots médicaux alimentés par l'IA pour faciliter les interventions chirurgicales, telles que la suture des plaies et fournir des informations sur les procédures chirurgicales basées sur des données médicales. Les établissements de santé peuvent utiliser l’IA générative pour entraîner ces robots à interpréter les problèmes de santé.
Développer de nouvelles idées de recherche
L'IA générative dans le domaine de la santé peut également être utilisée pour rechercher des idées. Par exemple, les utilisateurs peuvent tirer parti de ChatGPT dans le domaine de la santé en posant des questions et en obtenant des idées instantanées ou en générant des idées simplement en tapant sur le sujet souhaité. Par exemple, un utilisateur pourrait demander « Quels médicaments sont les plus susceptibles de guérir les migraines ? »
Éviter les erreurs médicales
L'IA générative est capable de corriger les erreurs lors du travail sur les documents, en corrigeant automatiquement les fautes d'orthographe, ce qui facilite la prescription électronique et garantit que les données correctes sont renseignées dans le système.
Les défis de l'IA générative
Bien que l'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé présente de nombreux avantages, elle présente également certains inconvénients potentiels.
Par exemple, l'IA générative dans le domaine de la santé est utilisée pour créer des images, des vidéos et des fichiers audio synthétiques ; cependant, il est souvent difficile de distinguer le contenu généré du contenu réel, ce qui entraîne des problèmes éthiques car l'IA générative peut être manipulée de véritables données de santé.
De plus, les patients utilisent des outils d'IA générative pour poser des questions, communiquer et en savoir plus sur leur état de santé. Pour cette raison, les utilisateurs des outils d'IA générés doivent être certains de l'exactitude et de l'authenticité des informations générées, car il peut être difficile pour l'IA de suivre les dernières données. Fournir aux patients des informations inexactes peut les induire en erreur et nuire à leur santé.
L'utilisation de l'IA générative dans le domaine de la santé soulève également des questions sur la protection des données médicales sensibles des patients et sur la protection de la vie privée des patients. Il est également possible que quelqu’un ait un accès non autorisé à ces données de santé et en fasse un usage abusif.
Les algorithmes d'IA générative sont également susceptibles d'être biaisés et discriminés, surtout s'ils sont formés sur des données de santé qui ne sont pas représentatives de la population desservie par les données. Cela peut conduire à un diagnostic et/ou à une planification de traitement inexacts pour la population cible.
De plus, s’ils sont utilisés de manière inappropriée, les algorithmes d’IA générés peuvent prendre des décisions médicales incorrectes ou préjudiciables. Les prestataires de soins de santé qui s’appuient trop sur ces algorithmes risquent de ne pas être en mesure de porter leur propre jugement.
L'utilisation de l'IA générative dans les soins de santé continuera d'augmenter en raison de la capacité de générer des images, du texte, de l'audio, etc., modifiant ainsi la façon dont les patients et les prestataires perçoivent les soins de santé.
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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
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
