Jadual Kandungan
Kesambungan boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit
Bagaimana teknologi boleh menyokong pengalaman penjagaan kesihatan pesakit
Menjadikan arus perdana kesihatan digital
Pengalaman pesakit adalah teras kepada inovasi penjagaan kesihatan
Rumah Peranti teknologi AI Bagaimanakah teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit?

Bagaimanakah teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit?

Apr 11, 2023 pm 08:16 PM
Internet Perkara AI

Walaupun kita masih jauh dari robot yang menjalankan perkhidmatan kesihatan manusia, Internet of Things (IoT) mempunyai kuasa untuk merevolusikan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit. Realiti baharu pasca COVID-19 memberikan peluang yang sesuai untuk perkhidmatan penjagaan kesihatan untuk meletakkan pesakit di hadapan dan tengah dalam perjalanan kesihatan mereka.

Bagaimanakah teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit?

Kemajuan besar telah dicapai, tetapi masih ada ruang untuk penambahbaikan. Oleh kerana tinjauan "Kesihatan Terhubung: Realiti Baharu Penjagaan Kesihatan" KPMG mendapati, 80% pemimpin penjagaan kesihatan meletakkan strategi berpusatkan pelanggan sebagai keutamaan, tetapi hanya 10% percaya mereka secara konsisten mengatasi jangkaan pesakit. Selain itu, halangan digital, seperti kesukaran berkongsi data pesakit dan analitik, disebut sebagai jurang yang paling penting.

Kesambungan boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit

Dengan mendayakan peranti dan sistem menyambung dan berkongsi data, IoT membantu memberikan pandangan 360 darjah kesihatan pesakit, membolehkan doktor membuat keputusan dengan lebih cepat. Keupayaan teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin untuk memperoleh cerapan daripada data menawarkan potensi yang sangat besar untuk meningkatkan penjagaan pesakit.

Daripada penjagaan pencegahan kepada perkhidmatan penjagaan kritikal, alat ini mempromosikan pengalaman kesihatan berpusatkan pesakit yang lancar merentasi kontinum penjagaan dan menyokong peralihan industri penjagaan kesihatan kepada model penjagaan berasaskan nilai.

Bagaimana teknologi boleh menyokong pengalaman penjagaan kesihatan pesakit

Walaupun namanya mungkin menunjukkan sebaliknya, kuasa sebenar IoT terletak pada keupayaannya untuk membantu orang ramai. Tiada tempat yang lebih jelas daripada ini dalam penjagaan kesihatan.

Bagi pesakit, teknologi penjagaan kesihatan membolehkan akses yang lebih besar kepada penjagaan kesihatan berkualiti yang disampaikan mengikut keperluan dan pilihan mereka.

Teknologi penjagaan kesihatan membolehkan pesakit:

  • Menerima penjagaan pada masa yang sesuai untuk mereka dalam suasana pilihan mereka, seperti di rumah.
  • Pemantauan jarak jauh untuk menyokong penjagaan pencegahan dan penyampaian intervensi tepat pada masanya.
  • Manfaat daripada pendekatan berterusan dan kolaboratif untuk menjaga kerana data kritikal dikumpul, dianalisis dan dikongsi antara pengamal.
  • Dapatkan cerapan dan panduan kesihatan yang diperibadikan melalui peranti perubatan yang disambungkan.

Program West Moreton MeCare ialah contoh yang baik. Dalam projek ini, perkongsian antara Philips dan West Moreton Health Queensland, pesakit dengan keadaan kesihatan yang mencabar menggunakan pemantauan jarak jauh untuk mengukur dan merekod penunjuk kesihatan, seperti tekanan darah, dan bercakap dengan jururawat setiap hari, semuanya dari keselesaan mereka. rumah sendiri. Ini memberi pesakit kawalan yang lebih besar ke atas kesihatan mereka dan memudahkan campur tangan awal daripada pengamal, seperti GP atau jururawat, apabila diperlukan. Pendekatan berpusatkan pesakit ini menghasilkan pengurangan sebanyak 35% dalam kemasukan ke hospital yang boleh dicegah, manakala keyakinan pesakit dan kesihatan mental bertambah baik.

Fleksibiliti model penyampaian penjagaan ini membolehkan WestMoretonMeCare membuat skala program untuk menyokong pesakit COVID-19 yang pulih di rumah, mengurangkan keperluan untuk perkhidmatan hospital dan mengurangkan risiko penularan. Sehingga Ogos 2021, program ini telah diperluaskan untuk merangkumi penjagaan maya kesihatan mental untuk pesakit yang mengalami gangguan personaliti sempadan.

Di seberang Australia, Philips bekerjasama dengan Perkhidmatan Kesihatan Metropolitan Timur di Australia Barat untuk menyampaikan model penjagaan yang direka untuk meningkatkan pengalaman pesakit dan meningkatkan hasil kesihatan, sambil mengurangkan kos penjagaan dan meningkatkan kerja. kehidupan penyedia penjagaan. Penyelesaian Pusat Perintah Klinikal terletak di Hospital Diraja Perth dan menyelia pesakit dalam di wad bawah dan unit rawatan rapi. Ia menggunakan pembelajaran mesin dan analisis ramalan untuk meramalkan kemerosotan pesakit dan mengutamakan mereka yang paling memerlukan campur tangan, membantu mengurangkan penginapan hospital, komplikasi, pemindahan yang boleh dielakkan dan kematian.

Penyelidikan menunjukkan teknologi ini boleh meningkatkan pengalaman dan hasil pesakit, termasuk:

  • Pengurangan 26% dalam kematian.
  • Masa penginapan dikurangkan sebanyak 30%3.
  • 15% pesakit boleh keluar rumah lebih awal.
  • Cara teknologi membantu doktor dan pemimpin penjagaan kesihatan.

Untuk doktor, IoT membolehkan penangkapan data masa nyata dan membujur, serta penyepaduan data daripada pelbagai peranti perubatan. Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin boleh mengubah data ini menjadi cerapan berguna yang boleh digabungkan dengan pengetahuan klinikal untuk memudahkan membuat keputusan.

Teknologi juga boleh memberikan cerapan tentang prestasi operasi dan mengenal pasti isu sebelum ia meningkat, membolehkan penyedia penjagaan kesihatan mengoptimumkan aliran kerja, kesinambungan penjagaan dan kecekapan kos.

Bagi pemimpin dan penggubal dasar penjagaan kesihatan, teknologi boleh menghubungkan rangkaian kesihatan dan memberikan cerapan untuk memudahkan pembangunan strategi dan dasar berasaskan bukti dan dipacu data. Sebagai contoh, analisis data boleh mengenal pasti keperluan untuk peningkatan pelaburan atau sumber dalam komuniti yang berbeza.

Menjadikan arus perdana kesihatan digital

Transformasi digital menjadi perhatian ramai pemimpin penjagaan kesihatan ketika mereka berusaha untuk membina sistem penjagaan kesihatan yang berdaya tahan dan kalis masa hadapan. Menurut Laporan Visi Teknologi Kesihatan Digital 2021 Accenture 5, teknologi memacu "transformasi digital dipercepatkan" dan membentuk semula industri dan pengalaman manusia. Mereka menggesa industri penjagaan kesihatan supaya pandai dalam perubahan dan "menyedari bahawa tiada kepimpinan tanpa kepimpinan teknologi."

Seperti yang dinyatakan KPMG, transformasi digital yang berjaya memerlukan pelbagai keupayaan utama, termasuk rantaian bekalan dan operasi responsif, seni bina teknologi digital dan ekosistem bersepadu rakan kongsi dan pakatan.

Australia mempunyai teknologi dan keupayaan untuk menyampaikan masa depan kesihatan digital. Sistem kesihatan mereka boleh memainkan peranan utama dalam mengatasi halangan dan mengubah inovasi digital kepada program yang mampan dan bersepadu.

Ini boleh dibantu dengan:

  • Melaksanakan dasar awam seperti akses kepada geran inovasi penjagaan kesihatan dan latihan dan pendidikan pengamal yang lebih baik.
  • Utamakan pelaburan dalam penyelesaian teknologi penjagaan kesihatan.
  • Meningkatkan kebolehsuaian pesakit dan rendaman dalam kesihatan digital.
  • Menggalakkan perkongsian dan memacu inovasi.

Adalah dapat dilihat bahawa masa depan kesihatan digital akan dibina dalam ekosistem kolaboratif yang berpaksikan rakyat dan didorong oleh perkongsian.

Pengalaman pesakit adalah teras kepada inovasi penjagaan kesihatan

Apabila perkongsian menjadi rangkaian dan teknologi baharu semakin disepadukan ke dalam penjagaan kesihatan, pesakit boleh menjangkakan perubahan asas dalam pengalaman penjagaan kesihatan. Teknologi seperti pemantauan jarak jauh akan memudahkan pengalaman yang dipertingkatkan yang membolehkan pesakit menerima penjagaan bila dan di mana ia sesuai untuk mereka, sambil mempromosikan hasil yang lebih baik melalui pengenalan awal tanda amaran dan akses yang lebih pantas kepada campur tangan.

Pada masa yang sama, teknologi baru muncul seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan menyokong pengalaman pengamal. Keupayaan mereka untuk mengubah data mentah menjadi cerapan yang boleh diambil tindakan boleh membantu pengamal membuat keputusan kesihatan termaklum dan menyampaikan rawatan termaklum yang membawa kepada hasil kesihatan yang lebih baik.

Peningkatan pelaburan dan penglibatan pihak berkepentingan boleh memastikan bahawa potensi penjagaan kesihatan direalisasikan dan masa depan penjagaan kesihatan memberikan hasil yang sama-sama dicari oleh pesakit dan pengamal. Pada masa yang sama, kami komited untuk membangunkan penyelesaian yang meningkatkan pengalaman pesakit dan membolehkan penyedia penjagaan kesihatan memperoleh pandangan kritikal yang membimbing membuat keputusan klinikal.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah teknologi seperti kecerdasan buatan (AI) dan Internet Perkara boleh meningkatkan pengalaman penjagaan kesihatan pesakit?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

See all articles