技術の進歩は医療の将来にどのような影響を与えるのでしょうか?
- #最大のパラダイムシフトは、主に病院で提供されるケアから在宅で提供されるケアへの移行です。
- 遠隔医療、電子医療記録、病院から在宅医療への移行、ドローン技術、ゲノム解読、デジタルツール、人工知能 (AI) などのさまざまな最先端テクノロジーの助けを借りて、ヘルスケア産業は海に広がります。変化が起こりました。パンデミックがヘルスケア技術の受け入れと進歩を加速させたことは疑いの余地がありません。患者は、通常の病院環境の外でより迅速かつ簡単に医療を受けることができるようになり、あらゆる人の利便性とアクセスが向上します。
- さらに、診断産業の急激な成長は、インドの医療産業全体の成長に貢献しています。最新のハイエンド診断方法は現在のシナリオを大きく変え、人工知能と機械学習を活用した新時代のデジタル主導のインフラストラクチャが従来の診断手段に取って代わりました。詳細で正確なレポートにより、診断エラーや誤診の発生率を減らし、治療の精度を向上させることが可能になりました。さらに、これらのイノベーションは、医療業界に利益をもたらす迅速な結果を保証します。
- 何百万人もの人々が、未来を現在にもたらすヘルステック起業家によって助けられています。これらの異なるテクノロジーの融合により、医療は大きなパラダイムシフトを経験し、その影響は指数関数的に増大しています。
ここで、ヘルスケアの将来に影響を与える重要な技術的進歩のいくつかを見てみましょう:
在宅ケアは、より価値のある、より質の高いケアを提供できます
##最大のパラダイムシフトは、主に病院で提供されるケアから在宅で提供されるケアへとなるでしょう。超広帯域レーダー技術、日常活動を監視するために生活環境に統合された非侵襲性センサー、医師が心電図、パルスオキシメトリー、赤外線皮膚温度などを遠隔監視できるハンドヘルドデバイスなどの革新的なツールがこれを可能にします。この場合、病院は患者の健康状態を追跡するための司令センターとして機能し、手術を行うための主な場所として機能します。
デジタルヘルス市場への投資を拡大
パンデミックにより、リアルタイムでエラーのないデータと、それを技術的に実現できるヘルスケアの必要性が浮き彫りになりました。ケアシステムのニーズ。テクノロジーは、データ収集を支援するだけでなく、データの整理と分析にも重要です。今日の不確実で混沌とした医療環境では、デジタル ツールを使用して患者の健康記録を維持および追跡し、重要な予測を生成することができます。人工知能 (AI)、機械学習、ロボティック プロセス オートメーション (RPA)、ビッグ データ分析、ブロックチェーン テクノロジー、クラウド コンピューティング、量子コンピューティングは、正しく使用されれば、既存の医療システムに革命を起こし、世界標準に高めることができます。
医療環境に負担をかけることなく、リアルタイムの意思決定に役立つ情報を取得するのに役立ちます。しかし、これらのテクノロジーを拡張し、データの社会的利点を最大化するエコシステムのアプローチを作成することが重要です。
遠隔医療の成長
遠隔医療が急速に成長し続ける中、電子医療記録は大きな助けとなります。電子医療記録は、必要なときにいつでも利用できるので便利です。ほとんどの患者は別の専門医にセカンドオピニオンを求めるため、これは重要です。
遠隔医療は、人々や医療専門家にコミュニケーションをとり、ケアを提供する革新的な方法です。遠隔医療は、断続的な治療に加えて、慢性疾患の管理やメンタルヘルス サービスを含む専門ケアにも拡大し続けます。患者はより便利な医療サービスを簡単に利用できるようになりました。これに関連して、国家遠隔医療心理学プログラムが2022年の連邦予算で発表された。
さらに、電子医療記録を使用すると、すべての患者の病歴、検査結果、診断、および関連データを 1 つのオンラインの場所に集中的に保存できます。このデータにより、より正確で的を絞った治療が可能になり、個人の健康パターンを明らかにすることが可能になります。
モノのインターネット (IoT)
驚異的な成長を促進するもう 1 つの重要な分野は、エンジニアリングとヘルスケアを統合するモノのインターネット (IoT) です。モノのインターネット (IoT) は、世界中の何十億人もの人々が使用するデバイス、システム、アイテムをインテリジェントに接続して、データをより効果的に使用し、より迅速で、より焦点を絞った、より状況に応じた意思決定を可能にすることで、ヘルスケア業界に革命をもたらしています。
モノのインターネットが医療業界に与える影響は非常に大きいです。ヘルスケア業界は、適切に調整された、ユーザー中心の、より効率的なシステムを目指して世界的に進化しています。 IoT の先進テクノロジーは、医療業界全体で革新的で生活を向上させるソリューションを推進しています。 IoT はプロセスの自動化を加速し、そのメリットは無限です。
ドローン技術の力を活用
ドローンの使用により、ヘルスケア業界はサンプル収集の迅速化、遠隔地へのアクセスの容易化、医療提供の恩恵を受けることができます。ティア II/III/IV の町でのサービス。
ドローンは、医療用品や検査サンプルをタイムリーかつコスト効率よく確実に配送することで、質の高い医療へのアクセスを増やすのに役立ちます。ドローンは、命を救う医薬品、緊急物資、処方箋などの物品を、Tier II/III/IV の都市や村などの遠隔地に配送できるため、接続の問題の解決に役立ちます。以前は道路で分断されアクセスできなかった地域にアクセスできるようになり、国の交通網が改善され、医療状況が強化されました。
たとえば、血液サンプルはドローンに接続された温度に敏感な保管ボックスに入れられ、分析のために所定の検査室に送られます。ドローンによるサンプル配送により、医療専門家は診断と治療に必要な臨床検査結果を迅速に取得できます。ドローン技術は時間を節約し、交通遅延を克服するのに役立ちます。
ゲノム配列決定
政府は遺伝性疾患や稀な疾患に対する広範なスクリーニングプログラムをまだ実施していないため、NovaSeq6000などの最先端のゲノム配列決定技術の利用しやすさは特に有益です。病気。 NovaSeq6000 テクノロジーは、大量のデータを迅速かつコスト効率よく処理する必要がある研究に高いスループットと柔軟性を提供します。
インドのさまざまな地理的地域、特に北インドでは、家族内結婚の割合が高く、遺伝的問題があり、それが胎児の希少疾患のリスクを高めていることはよく知られています。このシステムが利用可能になったことにより、近隣の州や準州の患者は検査時間の短縮とコスト削減の恩恵を受けることができます。
概要
今後を見据えて、ヘルスケア業界が 1 つの目標に焦点を当てることが重要です。それは、状況に関係なく、すべての人が高品質で手頃な価格の医療サービスに確実にアクセスできるようにすることです。健康管理。それは、モビリティの拡大によりさらに強力になった先進テクノロジーによって実現します。
以上が技術の進歩は医療の将来にどのような影響を与えるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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