人工智慧如何幫助改善病患治療和護理體驗?
由于人口老龄化和远程医疗等医疗服务方法的兴起,医疗机构生成的非结构化和结构化数据的数量显著增加。本文将通过对各种用例的探索,展示医疗机构如何利用人工智能、机器学习和数据分析来利用越来越多的可用数据,改善患者治疗和护理体验,并提高运营效率。
用例1:捕获和分析非结构化数据
医疗机构的非结构化数据是指从临床医生手写处方表到患者呼叫中心日志的任何内容。这些信息的数量正在增加,需要新的方法来捕获和分析这些数据。
在这方面,Avanade公司全球数据和人工智能卓越中心高级总监Tripti Sethi提供了一个使用Answer ALS研究项目完成的工作示例。该示例是医疗机构希望利用大数据和人工智能来寻找答案和治疗方法,其目标是利用云计算、机器学习、大量患者数据和强大的交互式数据基础设施,以帮助确定导致肌萎缩侧索硬化(ALS)的原因并确定潜在的治疗方法。
Answer ALS是由美国约翰斯·霍普金斯大学和罗伯特·帕卡德ALS研究中心与Avanade共同创立和运营的一项革命性研究项目,有1000多名ALS患者参与了该项目的研究。该项目汇集了全球研究中心、行业领先的科技公司以及世界一流的研究人员。这种全球合作产生的大量非结构化数据带来了挑战。
研究人员如何有效地利用这些数据并获得洞察力?Tripti解释称:“我们利用具有机器学习的强大基础设施的云计算模型创建类似于基于Azure的数据查询引擎的东西,能够在几小时(而不是过去的几天和几周)处理研究查询。同时研究人员能够更快地分析更多数据,以此作为基础加快为ALS患者制定成功的治疗方案。”
用例2:在医疗保健供应链中利用人工智能和机器学习
在提高患者治疗和护理方面,人工智能和机器学习在医疗保健的未来发挥着重要作用。 这些先进的分析方法还可用于帮助医疗机构提高效率,并解决供应链挑战等问题,特别是在新冠疫情加剧供应链困难的时期。
Sethi公司是一家大型药品批发商,其与Avanade合作改善了他们容易出错且不可靠的库存跟踪方法。此前,诸如RFID和蓝牙技术这样的常见跟踪技术作为重量计算传感器使用,既不可靠又麻烦,导致Sethi公司的利润率下降。
为了解决这一挑战,合作团队将人工智能(特别是计算机视觉和后处理机器学习模型)与连接的摄像头结合起来,使计算机节点边缘化,摄像头可以就近实时地连续监测和跟踪库存变化,助力药品批发商提高利润率并提高其计费准确性。
用例3:利用高级分析进行诊断和治疗
与人工智能和机器学习的重要性类似,高级分析将在未来的医疗保健中发挥重要作用,特别是在治疗发现方面,比如可以提高癌症病例审查的准确性,从而加速了诊断和治疗。
比如,一旦癌症患者被诊断出来,就需要制定最佳的治疗方案,这要求来自不同专业的医生对癌症病例开展审查和讨论,但让一群医生在聚集在一起并不总是那么容易。为了帮助应对这一挑战,可以启用助力员工培训的新的协作解决方案,并使用数据分析为医生和护士提供见解,以便他们更好地参与,将自己的见解输入到治疗发现中。”
Sethi说,“增加这些多样化的知识有助于确保患者获得最高质量的治疗和护理,并且医院还可以加快诊断和治疗时间,从而提高满意度。”通过这些用例,每天的工作都在改善治疗和护理体验,并且通常是在患者不知情的情况下进行的,不会对患者治疗和护理造成任何干扰。
克服道德困境
人工智能驱动的算法通过观察数据并从中学习来做出预测或产生见解。如果该数据有偏差,其结果也将发生偏差。克服这种道德困境和偏见需要积累更多样化的数据集,同时还需要训练人工智能或机器学习算法来分析所有数据片段。
Sethi称,可以训练模型查看所有表示的数据段,并提高数据中代表性较低的群体的重要性。分析人员可以抽取培训样本,重新衡量培训样本的重要性,放大少数群体的‘声音’。”对于医生来说,创建可解释且透明的算法也很重要,他们将能够理解为什么基于某些数据集生成某些见解。
Sethi認為,這引發了一個更廣泛的問題——醫療機構為何使用人工智慧和機器學習? 「我們會接受預測的結果嗎?或者我們是否從這些見解中學習並確定不同人群中醫療保健挑戰的根本原因?」
作為道德行動的一個例子,Avanade公司旨在解決道德或負責任的技術困境,創建了數位道德框架,並將其應用於人工智慧。該框架創建了一個負責任的人工智慧清單,無論是專注於資料完整性、隱私、偏見或人類影響。
人工智慧在醫療保健領域的未來發展
隨著人工智慧加速進入越來越虛擬的營運環境,將在醫療保健領域發揮關鍵作用。
新冠疫情加速了虛擬醫療的轉變,這導致了資料爆炸性成長。但是,為了跟上這種成長,還可以做更多的工作來收集見解,並利用人工智慧、機器學習和數據分析來推動有意義的變革。
總之,人工智慧和大數據分析為更好地治療患者、提高效率以及更準確的治療發現提供了許多機會,我們需要利用這些先進技術,同時不要忘記道德、隱私和合規性的重要性。
以上是人工智慧如何幫助改善病患治療和護理體驗?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

本站6月27日訊息,剪映是由位元組跳動旗下臉萌科技開發的一款影片剪輯軟體,依託於抖音平台且基本面向該平台用戶製作短影片內容,並相容於iOS、安卓、Windows 、MacOS等作業系統。剪映官方宣布會員體系升級,推出全新SVIP,包含多種AI黑科技,例如智慧翻譯、智慧劃重點、智慧包裝、數位人合成等。價格方面,剪映SVIP月費79元,年費599元(本站註:折合每月49.9元),連續包月則為59元每月,連續包年為499元每年(折合每月41.6元) 。此外,剪映官方也表示,為提升用戶體驗,向已訂閱了原版VIP

透過將檢索增強生成和語意記憶納入AI編碼助手,提升開發人員的生產力、效率和準確性。譯自EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG,作者JanakiramMSV。雖然基本AI程式設計助理自然有幫助,但由於依賴對軟體語言和編寫軟體最常見模式的整體理解,因此常常無法提供最相關和正確的程式碼建議。這些編碼助手產生的代碼適合解決他們負責解決的問題,但通常不符合各個團隊的編碼標準、慣例和風格。這通常會導致需要修改或完善其建議,以便將程式碼接受到應

想了解更多AIGC的內容,請造訪:51CTOAI.x社群https://www.51cto.com/aigc/譯者|晶顏審校|重樓不同於網路上隨處可見的傳統問題庫,這些問題需要跳脫常規思維。大語言模型(LLM)在數據科學、生成式人工智慧(GenAI)和人工智慧領域越來越重要。這些複雜的演算法提升了人類的技能,並在許多產業中推動了效率和創新性的提升,成為企業保持競爭力的關鍵。 LLM的應用範圍非常廣泛,它可以用於自然語言處理、文字生成、語音辨識和推薦系統等領域。透過學習大量的數據,LLM能夠產生文本

大型語言模型(LLM)是在龐大的文字資料庫上訓練的,在那裡它們獲得了大量的實際知識。這些知識嵌入到它們的參數中,然後可以在需要時使用。這些模型的知識在訓練結束時被「具體化」。在預訓練結束時,模型實際上停止學習。對模型進行對齊或進行指令調優,讓模型學習如何充分利用這些知識,以及如何更自然地回應使用者的問題。但是有時模型知識是不夠的,儘管模型可以透過RAG存取外部內容,但透過微調使用模型適應新的領域被認為是有益的。這種微調是使用人工標註者或其他llm創建的輸入進行的,模型會遇到額外的實際知識並將其整合

機器學習是人工智慧的重要分支,它賦予電腦從數據中學習的能力,並能夠在無需明確編程的情況下改進自身能力。機器學習在各個領域都有廣泛的應用,從影像辨識和自然語言處理到推薦系統和詐欺偵測,它正在改變我們的生活方式。機器學習領域存在著多種不同的方法和理論,其中最具影響力的五種方法被稱為「機器學習五大派」。這五大派分別為符號派、聯結派、進化派、貝葉斯派和類推學派。 1.符號學派符號學(Symbolism),又稱符號主義,強調利用符號進行邏輯推理和表達知識。該學派認為學習是一種逆向演繹的過程,透過現有的

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

編輯|KX在藥物研發領域,準確有效地預測蛋白質與配體的結合親和力對於藥物篩選和優化至關重要。然而,目前的研究並沒有考慮到分子表面訊息在蛋白質-配體相互作用中的重要作用。基於此,來自廈門大學的研究人員提出了一種新穎的多模態特徵提取(MFE)框架,該框架首次結合了蛋白質表面、3D結構和序列的信息,並使用交叉注意機制進行不同模態之間的特徵對齊。實驗結果表明,該方法在預測蛋白質-配體結合親和力方面取得了最先進的性能。此外,消融研究證明了該框架內蛋白質表面資訊和多模態特徵對齊的有效性和必要性。相關研究以「S

本站8月1日消息,SK海力士今天(8月1日)發布博文,宣布將出席8月6日至8日,在美國加州聖克拉拉舉行的全球半導體記憶體峰會FMS2024,展示諸多新一代產品。未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage)簡介前身是主要面向NAND供應商的快閃記憶體高峰會(FlashMemorySummit),在人工智慧技術日益受到關注的背景下,今年重新命名為未來記憶體和儲存高峰會(FutureMemoryandStorage),以邀請DRAM和儲存供應商等更多參與者。新產品SK海力士去年在
