V:
Zakaj so globoko učenje, strojno učenje in AI tako pomembni pri telemedicini?
A:Področja strojnega učenja in umetne inteligence imajo veliko razburljivih aplikacij na splošno na področju medicine in zlasti na področju telehezije.
Ena največjih in najbolj primarnih teh sinergij je pregled dokumentov. IBM razkriva, kako lahko njegov program Watson Health v nekaj sekundah analizira milijone strani medicinskih informacij in pripravi sklepe, ki jih je mogoče uporabiti za diagnozo, primerjavo in drugo. Ogromna moč strojev za ravnanje z veliko količino podatkov je združena z analitičnimi spretnostmi in spretnostmi odločanja na področju strojnega učenja in tehnologij umetne inteligence.
| Prosti prenos: Strojno učenje in zakaj je pomembno |
Poleg tega, da se samo ukvarjamo z informacijami, lahko strojno učenje in umetna inteligenca prineseta tudi nove zmožnosti pregleda bolnika. Na primer, v radiologiji lahko algoritmi strojnega učenja pregledajo radiološke preglede in druge vire, da bi našli dokaze o rezultatih in resničnostih, ki lahko vodijo do človeških odločevalcev.
Kot drugi tvorni primer moči strojnega učenja in diagnoze Nacionalni inštitut za zdravje dokumentira avtomatsko analizo slikanja mrežnice, ki lahko pomaga pri odkrivanju nekaterih vrst izgube vida, povezanih s sladkorno boleznijo.
Poleg vsega naštetega, ki je zelo obsežna in prelomna funkcionalnost, obstaja tudi vrsta načinov, s katerimi si lahko strojno učenje in AI pomagata pri dnevnih resničnostih telemedicine. Te vrste tehnologij bodo od načrtovanja do posvetovanja in pregleda do diagnoze do zaračunavanja računov lahko avtomatizirale proces telehezije.
V zgodnji telemedicini je bil koncept sorazmerno preprost - namesto da bi bili fizično prisotni za opravljanje hišnih klicev ali za posvetovanje ali pregled bolnika iz oddaljenih območij, so zdravniki uporabljali videokonference in z njimi povezane tehnologije.
Vendar pa bodo zdravniki s strojnim učenjem in AI to lahko združili z orodji za podporo odločanju - tehnologije za avtomatizacijo bodo naredile veliko dela. Zdravniki ga bodo pregledali in se prijavili - namesto da bi ga podpirala le videokonferenca, bodo zdravniki podprli tudi ključne asistenčne tehnologije, ki razmišljajo in se učijo same. To bo področje telemedicine kmalu in trajno spremenilo.
