


Apakah kebaikan dan keburukan melaksanakan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan?
Kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan merangkumi pelbagai bantuan kepada sistem kesihatan dan pekerja, tetapi apakah faedah dan keburukan khusus menggunakan kecerdasan buatan?
Daripada pengangkutan kepada penyampaian perkhidmatan, kecerdasan buatan (AI) telah menunjukkan perkembangan sains dan teknologi selama ini, terutamanya dengan pelaksanaan AI dalam bidang penjagaan kesihatan.
Walau bagaimanapun, ia tidak berhenti di situ. Salah satu lonjakan terbesarnya ialah dalam penjagaan kesihatan, yang telah menimbulkan reaksi bercampur-campur dalam kalangan orang awam dan profesional perubatan.
Kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan merangkumi pelbagai bantuan dengan algoritma dan tugas yang membosankan yang merupakan sebahagian daripada tugas pekerja penjagaan kesihatan.
Ini termasuk memudahkan tugas yang memakan masa, memperkemas prosedur yang kompleks, dan juga membuat keputusan klinikal masa nyata.
Tetapi seperti semua aspek kemajuan manusia, sentiasa ada perkara yang perlu dipertimbangkan untuk melihat gambaran yang lebih besar.
Apakah faedah menggunakan kecerdasan buatan
Disebabkan kemunculan kecerdasan buatan dalam bidang perubatan, ini membawa manfaat yang besar kepada profesional, perniagaan dan pesakit Datang banyak faedah.
Kecerdasan buatan bukan sahaja memudahkan penyelidikan nanoteknologi dalam bidang perubatan, tetapi juga mewujudkan persekitaran untuk profesional perubatan menyelesaikan kerja mereka dengan lebih mudah.
- Akses segera kepada maklumat
Salah satu kelebihan paling berkuasa kecerdasan buatan dalam bidang perubatan ialah keupayaannya untuk menghantar data dalam masa nyata .
Ini menjadikan diagnosis berdasarkan keputusan lebih cepat, yang akhirnya banyak membantu dalam pemulihan atau pelan rawatan pesakit.
Dengan mengurangkan masa menunggu pesakit, keputusan klinikal yang lebih baik boleh dibuat.
Selain itu, dengan penyepaduan APP mudah alih, hubungan doktor-pesakit menjadi lebih baik.
Melalui makluman mudah alih, profesional perubatan juga mendapat kemas kini masa nyata tentang status, kecemasan dan perubahan yang mungkin dialami oleh pesakit.
- Permudahkan tugas
Saya masih ingat yang saya terpaksa menelefon hospital dan meminta untuk dipindahkan ke klinik doktor, dan bertanya kepada setiausaha untuk menghubungi semula dan memaklumkan pada masa akan datang Kemas kini mengenai lawatan perubatan anda Sekarang, semua tugas ini boleh dicapai dengan lancar dengan bantuan kecerdasan buatan.
Daripada menetapkan janji temu, menterjemah maklumat klinikal, kepada penghantaran dan pengesanan rekod pesakit dan sejarah perubatan, kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan telah banyak membantu memudahkan tugas.
Melalui algoritma lanjutan, sesetengah orang boleh menemui secara visual penanda penting dalam teknologi sinaran, mempercepatkan proses analisis volum tinggi.
- Kos efektif dan kaya sumber
Memandangkan kecerdasan buatan menggantikan tugas manual yang membosankan dengan algoritma lanjutan, perbelanjaan hospital boleh dikurangkan dengan ketara.
Sesetengah AI juga boleh membantu dalam menyemak kes untuk membantu menganalisis perkara yang diperlukan oleh hospital.
- Keupayaan penyelidikan
Selain menyediakan data masa nyata, kecerdasan buatan juga boleh mengintegrasikan sumber maklumat berasaskan penyelidikan lain yang sangat berguna untuk menganalisis penyakit ia berfungsi.
Perisian telah dibangunkan untuk merawat penyakit kritikal tertentu, seperti kanser kanak-kanak, untuk membantu prosedur dan pilihan yang diperlukan pada setiap peringkat perkembangan.
Selain itu, maklumat yang dikumpul di dalam hospital menjadi sebahagian daripada kajian lanjutan yang lebih besar untuk mengkaji lebih lanjut penyakit ini.
Apakah keburukan menggunakan kecerdasan buatan
AI dalam penjagaan kesihatan adalah petanda bahawa teknologi juga boleh memberi kembali kepada bidang sains keras seperti? Pengamal perubatan.
Walau bagaimanapun, ia bukanlah algoritma atau sistem yang sempurna, terutamanya apabila mempertimbangkan semua manusia dalam penjagaan kesihatan. Berikut adalah beberapa sebab mengapa:
- Memerlukan penyeliaan manusia
Memandangkan AI tidak sempurna, penyeliaan dan pemantauan manusia masih diperlukan semasa runtime .
Sebagai contoh, teknologi robotik yang membantu dalam pembedahan tidak mempunyai empati dan hanya beroperasi mengikut prosedur.
Pengesyoran AI dan data yang diberikan masih memerlukan doktor manusia untuk membuat keputusan muktamad, yang boleh diterbalikkan atau diteruskan berdasarkan keadaan setiap pesakit tertentu.
- Boleh menyebabkan berat sebelah sosial
Fungsi kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan adalah berdasarkan algoritma yang paling mudah untuk kebanyakan orang, Contohnya, klinik atau hospital yang paling hampir dengan pesakit.
Walau bagaimanapun, ini tidak mengambil kira sebarang latar belakang sosio-ekonomi pesakit dan sama ada pesakit berasa selesa untuk pergi ke kemudahan yang dicadangkan oleh AI.
Isu keserasian tertentu turut timbul apabila ia melibatkan platform dan peranti mudah alih tertentu, yang pastinya tidak mengambil kira perkara yang semua orang akan dapat miliki.
Apatah lagi, AI memanfaatkan data yang tersedia untuk membantu diagnosis. Apabila data ini tidak tersedia, diagnosis yang salah boleh terhasil.
- Boleh menggantikan pekerja manusia
Seperti yang dinyatakan sebelum ini, memandangkan AI boleh melakukan kebanyakan kerja manual yang membosankan dalam penjagaan kesihatan, Hospital mungkin tidak lagi memerlukan pekerja tertentu kerana pekerjaan ini boleh digantikan dengan kecerdasan buatan.
Ini adalah isu moral yang masih dibincangkan sehingga kini. Malah, kecerdasan buatan sudah boleh menyelesaikan beberapa pekerjaan yang berlebihan dalam industri perubatan namun, ini nampaknya bukan matlamat utama kemajuan dan pembangunan manusia.
- Kemungkinan risiko keselamatan
Kelemahan kecerdasan buatan yang paling jelas dan langsung dalam bidang perubatan ialah ia boleh membawa kepada keselamatan data kelemahan privasi.
Oleh kerana ia berkembang dan berkembang berdasarkan pengumpulan maklumat, ia juga terdedah kepada penyalahgunaan data yang dikumpul dan penggunaan penjenayah.
Untuk hospital yang melabur dalam AI, projek yang mungkin kos efektif mungkin hanya menambah kos tambahan dari segi keselamatan data.
Serangan siber juga mungkin menjadi ancaman yang lebih besar dari segi manipulasi dan mungkin memberikan diagnosis palsu.
Apakah langkah seterusnya dalam penggunaan AI
Secara keseluruhannya, AI masih melakukan keajaiban dalam penjagaan kesihatan dan Bermanfaat kepada kebanyakan kesihatan? pekerja penjagaan dan pesakit.
Ia menyediakan kemudahan dan akses yang lebih luas kepada penjagaan kesihatan ke seluruh dunia.
Walau bagaimanapun, berhati-hati harus sentiasa dilakukan apabila menggunakan kecerdasan buatan. Adalah bijak untuk mewujudkan keseimbangan antara kerja manusia semata-mata dan kerja kecerdasan buatan semata-mata.
Keseimbangan ini hanya boleh wujud apabila kedua-dua pihak bekerjasama untuk mencipta kehidupan yang lebih sihat untuk semua.
Ringkasnya, semakin banyak hospital melabur dalam kecerdasan buatan, semakin sukar ia harus berusaha untuk mendapatkan data untuk melindungi kakitangan dan pesakit.
Selain itu, lebih banyak penyelidikan diperlukan untuk menyepadukan AI dengan lebih baik ke dalam penjagaan kesihatan untuk akhirnya menangani kelemahan semasanya.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah kebaikan dan keburukan melaksanakan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



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

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

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

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

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

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

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

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
