医療における人工知能: 2023 年の新たなトレンド
人工知能はすでに医療行為を改善しており、さらに多くのことを実現できる可能性を秘めています。
あらゆる業界における劇的な変化の背後には、常に壊滅的な世界的危機の影響があります。ただし、他の業界とは異なり、ヘルスケア業界は、新型コロナウイルス感染症が世界を席巻するまで、AI イノベーションの導入が遅れていました。この事件により、ヘルスケア業界は他の業界と比べて大きな課題に直面することとなり、ヘルスケア アプリ開発の取り組みが後押しされました。その中で、人工知能が焦点となっており、それは今も続いています!
実際、先行研究のデータによると、2030 年までに世界の人工知能医療市場規模は取引所で 1,879 億 5,000 万米ドルを超えると予想されています。 2022 年から 2030 年の成長率 予測期間中の年間複合成長率は 37% です。
さらに、ヘルスケアにおける人工知能の応用は、プロセスの自動化やデータ サイエンスに限定されません。
2023 年のヘルスケアにおける人工知能のトレンド
1. 低コストでエラーのない治療を実現する人工知能 RPA ソリューション
人工知能による自動医療プロセスの最適化期待SF 映画を観て可能性を考えるだけではなく、徐々に現実のアプリケーションの形になりつつあります...
実際、設備の整った多くの病院で、この種のロボット プロセス オートメーションが活用されています。医療従事者がさまざまな方法でサポートします。最良の点 – 医療プロセスの自動化は、医療提供者と患者が費用対効果が高く、間違いのない治療を受けることに利益をもたらします。
Gartner によると、2023 年末までに米国の医療提供者の約半数が医療施設に RPA を導入する予定です。さらに、ヘルスケア市場におけるRPAの市場規模は、年平均成長率26.01%で2030年までに62億米ドルに成長し、2022年には約29億米ドルになると予想されています。
RPA を活用して医療業務を強化する方法:
- 正確なプロセス データを適用して、病院管理タスクと患者ポリシー発行プロセスの生産性を向上させます;
- リアルタイム構造化データと非構造化データの記録管理を簡素化し、収益サイクルや保険金請求処理などを促進します。 ##医療業界の変化に適応して、従来の医療業務を変革し、医療体験を活性化します。
- # # 感染の実装管理計画、トリアージ管理の実施、規制の遵守、患者のスクリーニングと追跡の実施、在庫管理、スタッフに突然のピークに注意を払うよう思い出させるなど。
- 2. 精神的健康障害と自閉症のための感情 AI
世界がコロナウイルスの蔓延と闘い続ける中、バーチャル ヘルスケアはさらなる蔓延を避ける 1 つの方法です。良い選択です。 。遠隔医療アプリケーションに感情 AI を実装すると、患者、特に精神障害や自閉症を持つ患者にとって、より有意義で魅力的な高度な体験を提供できます。
オンライン相談アプリで感情 AI を使用すると、医師が患者の感情を解釈、監視、解釈するのに役立ちます;- それだけでなく、感情 AI に基づく医療アプリケーションでも使用できます。音声分析により、うつ病、認知症、ダウン症、自閉症などのさまざまな精神疾患を診断できます;
- さらに、妊婦や高齢者の感情も理解できます;
- 患者に薬を時間通りに服用し、健康状態を継続的に監視するよう注意してください。
- 3. データドリブンのパーソナライズされたヘルスケア サービスが大きな注目を集めています
多くのヘルスケア IT ソリューション プロバイダーは、2023 年までにパーソナライズされたヘルスケア治療の導入が促進されると考えています。
ヘルスケアデータ生成に基づく調査によると、年間平均約 80Mb の画像データと EMR データが生成され、その年間複合成長率は 2025 年までに 36% に達すると予想されています。このデータを使用して、パーソナライゼーションに役立つ洞察を得ることができます。
さらに、これらのデータは、リストバンド、スマート ジャケット (Levi's Google Jacquard)、テンション バンド (Samsung)、センサー インソール (Feetme) などのウェアラブル デバイスを通じて生成することもできます。
ウェアラブル デバイスのユーザーは、歩数、心拍数、血圧、消費カロリーなどのカテゴリのデータを取得できます。このすべてのデータが AI フィットネス アプリに収集されると、これらのアプリがそれを分析し、パーソナライズされた食事を提供します。そして運動計画。
4.創薬に革命を起こす
同様に、他の医療プロセスにおいても、人工知能は創薬と開発プロセスの加速、および効果的な薬剤の組み合わせの結果の分析に役立ちます。
2023 年、製薬の専門家は、この特定の医薬品開発分野で人工知能の導入がさらに進むと予想しています。実際、MarketsAndMarkets によると、医薬品の研究開発における人工知能は 2027 年までに 40 億ドルを超え、年間平均成長率は 45.7% になると予想されています。
医薬品の研究開発における人工知能の応用の 4 つの主要な利点:
現代生物学との接触- 改善された現代化学
- 高水準成功率
- 費用対効果の高いプロセス
- ヘルスケアにおける AI トレンドは依然として成長しており、多くの制限や対処する必要がある課題があります。
5. アンビエント インテリジェンス
アンビエント インテリジェンス (AmI) は、スマート デバイスにセンサーとプロセッサを組み込んで人間の生活に適応するという、専門分野を超えた独自の提案により、ヘルスケア ソリューションの長い間トレンドとなってきました。ニーズ。
AmI は、人工知能、モノのインターネット、ビッグデータなどを含む新興テクノロジーの交差点に取り組んでいます。
したがって、医療におけるアンビエント インテリジェンスは次の方法で活用できます。
- AmIi 主導のソリューションを実装することで、事前の患者検査を自動化し、医師の診察を受けるまでの患者の待ち時間を短縮します。時間;
- 自動化された緊急治療サポート;
- 患者のバイタルサインの自動モニタリング;
- 環境支援生活 (AAL) テクノロジー ソリューション。
6. スマート ピルは侵襲的な操作を排除します
スマート ピルは小型の電子デバイスのようなもので、他の通常の薬カプセルの外観で設計され、クラウド コンピューティングおよび無線通信プラットフォームと統合されています。 , バイオセンサーによるセンシング、イメージング、pHセンサーや化学センサーによる薬物送達など、高度な臨床操作を実行できます。専門家はこれらの錠剤を摂取型センサーとも呼んでいますが、これはウェアラブルセンサーや埋め込み型センサーとは異なります。
患者は、胃腸管全体を通過するスマート ピルを簡単に服用して、アクセスが難しい情報にアクセスできます。目的を達成したら、システムから簡単に削除できます。
さらに、スマート ピルは次の治療にも使用できます。
- 画像診断
- バイタル サインのモニタリング
- 指示薬配信
- 人工知能の全心臓コンピューティング モデルは、個別化された医療を提供し、心室調律を理解します。異常のシナリオ;
- 心臓手術をより効果的に支援するために、患者固有のモデルを使用した予測分析を提供;
- データ駆動型モデルを使用して CT スキャンを検査および分析し、結果を制御することで診断時間を短縮します脳損傷の軽減;
- 人工知能を ECG に適用して、低コストの検査、弱い心臓ポンプの検出、心不全率の予測を実現します。
- AI/ML モデルは組織スキャンを分析して結腸直腸がんを正確に検出および治療します;
- 機械学習アルゴリズムのモニタリング抗がん剤に対する患者の反応;
- 91% の精度で 15 種類のがんを診断できる予測機械学習モデル。
以上が医療における人工知能: 2023 年の新たなトレンドの詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

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

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

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。

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
