モノのインターネットと人工知能は医師と患者の関係をどのように変えるのでしょうか?
ヘルスケアは決して簡単に議論できるトピックではありません。病院であれ、快適な自宅であれ、健康について話すのは大変なことです。ほとんどの人は医者に行くのが好きではありません。医師が問題を発見するのではないかという不安や、質問するのが恥ずかしいなどの理由で、人々が予約をしたがる理由の一部が挙げられます。さらに、かかりつけ医は患者との対応に 15 分強を費やすため、問題について話し合ったり、検査結果を詳しく調べたりするのに十分な時間がありません。
私たちは通常、年に一度の医師の診察のときにのみ自分の健康について話し合います。したがって、チェックインは重要ですが、それは何が起こっているかのスナップショットを提供するだけです。私たちは毎日自分の健康状態を監視する習慣がありませんし、遠隔監視する習慣もありません。患者のバイタルサインを継続的に追跡することは、患者と医師が自分の健康状態をより深く理解するのに役立ちます。そのため、コネクテッド デバイスは日常の医療においてますます重要な役割を果たしています。
実際、2022 年までに医師の 30% が遠隔監視装置を使用しており、2016 年の 12% から増加し、2019 年からはほぼ 2 倍に増加しています。人工知能やモノのインターネットの助けにより、スマート パッチ、ウェアラブル リストバンド、スマート ウォッチなどのデバイスにより、脈拍、体温、酸素飽和度、血圧、呼吸数などの指標を追跡することが容易になりました。この継続的な追跡により、患者と医師の間の力関係が変化し、単なる年に 1 回のスナップショットではなく、患者の健康状態の全体的なビューが提供されます。
モノのインターネットは、いつでもどこでも患者の追跡に役立ちます
モノのインターネットは、接続されたデバイスでいつでもどこでも患者を監視し、ケアを実施するのに役立ちます。これらのデバイスは、信頼できる健康データを継続的に収集する場合に不可欠です。
たとえば、定期的な検査に頼ることができない糖尿病患者は、IoT デバイスを使用して血糖値を継続的に監視しています。非侵襲的な血糖値モニタリング装置から、患者の皮膚の下に設置される小型分光計、さらには自己投与のインスリンに至るまで、モノのインターネットは患者の健康維持とインスリンレベルの制御を支援しています。ハイリスク妊娠に直面している女性は、接続されたデバイスを使用して母体と胎児の健康状態の変化を追跡できます。どのような状況であっても、IoT デバイスは命を救うことができます。遠隔医療、ウェアラブル、スマート ホーム デバイスの間で、高齢者は IoT を使用して自宅で快適に医師に連絡したり、特定の状況では遠隔監視を行ったりすることで、対面での診察や予約できない可能性のある診察の必要性を減らしています。可能。
モノのインターネットにより、医療専門家は可能な限り最高のケアを提供できるようになります。人々の健康意識が高まるにつれ、患者の健康状態を監視するために接続されたデバイスの使用が増加しています。継続的なリアルタイム データにアクセスできれば、医師は年に一度の健康診断のほんの一部の時間よりも患者の健康状態をより明確に把握できるようになります。この豊富なデータは、医師がより適切な意思決定を行い、提供されるケアの質を向上させるのに役立ちます。
AI による重要な意思決定
人工知能は、より正確な診断と改善された治療選択肢を通じて人々の生活を変えるのに役立っています。接続されたデバイスによって収集され、人工知能によって処理されたデータは、最終的に医師が重要な決定を迅速に行うのに役立ちます。
人工知能が医師や患者をどのように支援できるかを理解するための最初のステップは、さまざまな種類の人工知能とその仕組みを理解することです:
Computer Vision AI により、コンピュータはデジタル画像から画像を作成できます画像やビデオから高度な理解が得られます。 EndoBRAIN と EndoBRAIN-EYE は、このタイプの AI を顕微鏡センサーで使用して結腸内視鏡検査中に画像やビデオをキャプチャする方法の例です。このテクノロジーのおかげで、結腸内視鏡検査ビデオの公開データベースが作成され、リクエストに応じて利用できるようになりました。
皮膚に直接装着するウェアラブル センサーは、リアルタイムで健康データを収集および分析できますが、これはスマート パッチの範囲をはるかに超えています。開発中の新しい皮膚に似たデバイスは、最初の症状が現れる前に新たな健康問題を検出できる可能性があります。このデバイスは、医師を必要とせずに、収集された健康データの個人的な分析を提供することもできます。
遠隔患者モニタリング (RPM) デバイスは、人工知能を使用してリアルタイム データを取得し、それを臨床データと組み合わせて患者を遠隔監視し、薬物副作用やバイオマーカーの重大な変化を医師に通知します。たとえば、AliveCor は、ECG センサーで人工知能と機械学習を活用し、医師や患者がいつでもどこでもパーソナライズされた心臓データを受け取り、心臓の健康管理方法をよりよく理解できるように支援しています。
大規模なデータセットを分析し、影響力のある洞察を生成する人工知能の機能は、患者の場所に関係なく、患者の病状を追跡して治療するのに役立ち、医療専門家が 2 回の訪問以内にそれを行うことができるようになります。直接の訪問や遠隔医療による訪問はできません。これらのテクノロジーは決して医師に取って代わるものではなく、患者をより健康にするという最終目標を掲げ、患者の旅を強化し補完するように設計されています。
以上がモノのインターネットと人工知能は医師と患者の関係をどのように変えるのでしょうか?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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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。

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。

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 |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

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
