


Pembangun Python sedang mencipta aplikasi AI yang mengganggu untuk penjagaan kesihatan
Python kekal sebagai bahasa pengaturcaraan terbaik untuk mencipta aplikasi AI. Pembangun Python diamanahkan untuk membangunkan aplikasi AI merentas banyak industri. Penjagaan kesihatan adalah salah satu industri yang paling terjejas oleh kerja mereka.
Terdapat banyak faedah penting menggunakan Python untuk mencipta aplikasi AI untuk industri penjagaan kesihatan. Salah satu aplikasi yang paling penting ialah penggunaan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Aplikasi NLP boleh digunakan dalam penjagaan kesihatan untuk fenotaip, pembinaan sistem CDS dan meramalkan permulaan pelbagai diagnosis.
Pengarang blog AnyIinstructor berkongsi beberapa aplikasi berkuasa AI yang paling penting dalam penjagaan kesihatan yang dibangunkan dalam Python. Ia termasuk:
- Alat diagnostik yang menggunakan pengimejan perubatan untuk meramalkan kanser payudara dengan ketepatan sehingga 92%.
- Alat risikan perniagaan untuk membantu mengurus jururawat dan doktor.
- Alat untuk melaksanakan kajian genomik menggunakan perpustakaan SciPy dalam Python.
- Model prognostik ramalan (ini boleh dibangunkan dalam Python dan R, tetapi Python masih terbaik).
Semakin ramai pembangun Python akan mencipta aplikasi AI yang berkuasa untuk penjagaan kesihatan. Perubahan ini boleh memberi impak besar kepada masa depan industri. Sesiapa yang berminat untuk meneruskan kerjaya sebagai pembangun AI boleh membaca catatan blog ini untuk bermula.
Bagaimanakah aplikasi AI yang dibangunkan dalam Python boleh digunakan dalam penjagaan kesihatan?
Penjagaan kesihatan adalah salah satu aspek terpenting dalam kehidupan kita. Ini adalah industri yang sentiasa berkembang dan berubah serta mempunyai kesan langsung kepada kualiti hidup kita. Penjagaan kesihatan berubah pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini dengan kemunculan teknologi baharu seperti kecerdasan buatan (AI).
Seperti yang dinyatakan oleh Shardul Bhatt dalam artikel sebelumnya tentang Dzone, Python kekal sebagai bahasa terbaik untuk mencipta aplikasi pembelajaran mesin. R dan bahasa lain juga boleh digunakan untuk mencipta aplikasi AI, tetapi Python kekal yang terbaik.
Kecerdasan buatan mengubah penjagaan kesihatan dalam pelbagai cara. Pertama, ia membantu menjadikan penjagaan kesihatan lebih cekap dan berkesan. Dengan mencipta aplikasi dalam Python yang boleh mengautomasikan tugas yang sedang dilakukan secara manual, AI membebaskan masa untuk doktor dan profesional perubatan lain supaya mereka boleh memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kritikal. Selain itu, kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan juga boleh membantu meningkatkan ketepatan diagnosis dan keberkesanan rawatan.
Selain itu, AI memainkan peranan dalam menjadikan penjagaan kesihatan lebih mudah diakses oleh semua orang. Kecerdasan buatan memudahkan orang ramai mendapatkan penjagaan yang mereka perlukan dengan menggunakan Python untuk membangunkan teknologi baharu yang membolehkan orang ramai mengakses penjagaan kesihatan dari mana-mana sahaja di dunia.
Akhir sekali, AI juga boleh membantu mengurangkan kos penjagaan kesihatan. Dengan mengautomasikan tugas dan meningkatkan kecekapan, AI mengurangkan keperluan untuk buruh yang mahal, akhirnya mengurangkan kos penjagaan.
Secara keseluruhannya, AI mengubah penjagaan kesihatan dalam banyak cara yang positif. Ia menjadikan penjagaan kesihatan lebih cekap, lebih berkesan, lebih mudah diakses dan lebih murah.
Bagaimanakah kecerdasan buatan digunakan dalam penjagaan kesihatan?
Kecerdasan buatan boleh digunakan dalam penjagaan kesihatan dalam pelbagai cara. Contohnya, ia boleh digunakan untuk membantu diagnosis dengan menganalisis imej perubatan atau data pesakit. Ia juga boleh membantu membangunkan pelan rawatan dengan menyediakan cadangan yang diperibadikan berdasarkan keadaan individu pesakit. Selain itu, AI boleh meningkatkan kecekapan ujian klinikal atau membangunkan ubat dan rawatan baharu.
Pada masa hadapan, AI juga mungkin memainkan peranan dalam perubatan pencegahan dengan mengenal pasti faktor risiko penyakit dan memberikan cadangan yang diperibadikan untuk perubahan gaya hidup atau pengesanan awal. Selain itu, AI boleh digunakan untuk membantu mengurus keadaan kronik dengan menyediakan peringatan dan sokongan penjagaan diri.
Bagaimana Pesakit Boleh Mendapat Manfaat daripada Kecerdasan Buatan dalam Penjagaan Kesihatan
Memandangkan industri penjagaan kesihatan terus berkembang dan berkembang, begitu juga peranan kecerdasan buatan (AI). Daripada memperkemas tugas pentadbiran kepada menyampaikan penjagaan yang diperibadikan, kecerdasan buatan dengan cepat menjadi bahagian penting dalam penjagaan kesihatan.
Salah satu cara paling penting kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada penjagaan kesihatan adalah dengan meningkatkan hasil pesakit. Dengan menganalisis set data yang besar, AI boleh mengenal pasti corak dan arah aliran yang mungkin sukar dikesan oleh manusia. Maklumat ini kemudiannya boleh digunakan untuk membangunkan pelan rawatan yang disesuaikan dengan setiap pesakit.
Selain itu, AI boleh digunakan untuk memantau keadaan pesakit dan mengesan potensi masalah kesihatan lebih awal. Contohnya, Penasihat Onkologi IBM Watson Health menggunakan AI untuk menyemak sejarah perubatan, gejala dan keputusan ujian pesakit untuk menyediakan senarai kemungkinan diagnosis dan pilihan rawatan.
Kecerdasan buatan juga digunakan untuk mencipta chatbot yang menyediakan maklumat dan sokongan 24/7 kepada pesakit. Chatbots ini boleh menjawab soalan tentang simptom, ubat-ubatan dan banyak lagi. Mereka juga boleh membantu pesakit menjadualkan janji temu dan menjejaki kemajuan kesihatan mereka dari semasa ke semasa.
Secara keseluruhan, AI mempunyai kesan positif terhadap penjagaan kesihatan dengan meningkatkan hasil pesakit, meningkatkan akses kepada maklumat dan sokongan serta mengurangkan kos.
Apakah cabaran menggunakan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan?
Isu privasi dan keselamatan data adalah salah satu cabaran utama dalam menggunakan kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan. Hospital dan organisasi penjagaan kesihatan lain mesti berhati-hati tentang menyimpan dan melindungi data pesakit dan berkongsinya dengan vendor pihak ketiga.
Cabaran lain ialah teknologi AI masih agak baru dan tidak ramai pakar yang tahu cara menggunakannya dengan berkesan. Ini bermakna terdapat keluk pembelajaran untuk doktor dan jururawat yang ingin mula menggunakan AI dalam amalan mereka, dan untuk pembangun yang ingin mencipta aplikasi AI untuk industri penjagaan kesihatan.
Akhir sekali, cabaran lain dengan menggunakan AI dalam penjagaan kesihatan ialah kadangkala sukar untuk mendapatkan keputusan yang tepat daripada data perubatan. Ini kerana data perubatan selalunya tidak berstruktur dan tidak kemas, menyukarkan algoritma AI untuk difahami.
Secara keseluruhannya, AI boleh meningkatkan kualiti penjagaan kesihatan dari segi diagnosis dan rawatan.
Atas ialah kandungan terperinci Pembangun Python sedang mencipta aplikasi AI yang mengganggu untuk 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



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
