3种方法人工智能可以破坏的医疗服务。

由史蒂夫·怀特赫斯特

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作为进步的人工智能制作,医疗保健体验正在改变提供者和患者的一致好评。这里有一些AI的医疗保健行业规模较大分歧的。

新的数据预测,市场对AI驱动的医疗技术将在短短三年超过$ 6十亿。这是从四年前的6亿$估值显著的飞跃。浪涌是由不断增长的需求和接受消费者电子,基于虚拟数据驱动和护理,更方便,四通八达的欲望,和负担得起的保健很大程度上推动。

而它的娱乐猜测这些应用到医疗保健的未来,还有今天正在进行几个用例,其承诺改变我们思考的方式,并在个人和人群提供服务。这三个方面突出,其中AI已经在生产中的输送,治疗和护理的报销影响。

生物监测

通过广泛系统的数据收集,分析和传播追踪疾病的患病率,治疗方法和患者的反应有可能帮助我们基于什么不能跨越各种疾病状态和人群什么工作的明确证据和微调治疗方案的潜力。

例如,分析细菌感染模式和抗生素抗性可以帮助我们防止像MRSA,这基本上已经通过滥用抗生素产生的疾病的扩散。通过汇总和人工智能分析病人的数据,我们能够发现并参与因果关系和疾病的患病率并帮助解决大规模模式来打击一些最常见的和昂贵的预防疾病的传播。

风险评估和风险调整

采用人工智能来预测一个特定人群或个别病人的危险因素可以给我们巨大的力量,积极介入并阻止或防止潜在的医疗威胁。同时,我们必须小心,不要成为算法过于依赖,因为照顾模式还是非常个性化和地方,我们可以使用预测性评估来预测风险。

通过分析普遍人口数据,我们可以在看似另有传闻事件识别模式。回访是一个例子:根据条件之间的历史模式的分析,我们可以预测的可能性的患者将用于治疗同一病症的一个特定的时间周期内返回。如果我们可以预测这种模式,临床医生可以进行积极的宣传,以确保患者随访酌情补充他们的药物等,留在路径上的健康。

当我们可以连接各种医疗环境,包括实验室,专家出诊等的数据,以及分析使用自然语言处理结构化和非结构化数据,我们有更多的权力,以确定风险的模式。健康计划也可以用这种方法来获得人口健康为完整的风险识别更准确的图片。通过利用人工智能进行协调的回顾与前瞻分析,企业可以优化其风险调整方案,找出差距和机会,以改善患者和付款人的结果。

穿戴式实时健康评估

使用可穿戴的从2014年起增加了两倍多,而90%的消费者现在说他们愿意与他们的医疗服务提供者分享他们的可穿戴的健康数据。这有巨大的潜力,给患者和医生实时洞察整体健康,帮助更好地管理慢性疾病和急性当场条件之前,他们变得严重。

例如,监控心脏病患者的生命体征能够远程可以帮助发现潜在的急性事件的指标,并允许服务提供者采取干预措施。一个警告这里,但问题在于,设备制造商和医生必须与他们目前的数据给消费者如何避免无端造成的忧虑和关注谨慎。数据必须以避免混乱和应力负责任,并用充足的患者教育呈现。

AI技术,帮助通过向供应商提供更详细的信息,同时降低他们的认知负荷,大大提高了效率,有效地提供护理。始终应该是 - - 一个补充专业知识,旁边一个供应商合作,以援助在做治疗决策,必须承认的是AI是非常重要的。在许多方面,嗳模仿医师的思维过程和方法,使用测试和已知的相关性来证实或否认的假设。但是,它仍然必须明智地谁知道病人提供者和他或她的生活方式和环境因素中。

艾未未到位作为补充技术,患者也可以更深入地了解自己的健康状况,发现照顾他们的需求,帮助他们积极主动的一个更合适的水平和经营管理自己的健康。

 

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