Induktoru tirgus tendences mākslīgā intelekta perspektīvajā analīzē medicīnas jomā
Jan 06, 2020
Atstāj ziņu
Kādas ir AI priekšrocības kopā ar medicīnisko attēlveidošanu?
Pēdējos gados, strauji attīstoties mobilajam internetam, lietu internetam un citām jaunām tehnoloģijām, dažādu termināla ierīču ģenerētais datu apjoms kļūst arvien lielāks. Saskaņā ar attiecīgo aģentūru prognozēm lielo datu apjoms 2020. gadā pieaugs līdz 44 zb. Tiek saprasts, ka līdz 80% šo datu ir no nestrukturētiem datiem, piemēram, teksta, attēla, video utt. Tomēr, ņemot vērā tehniskā sašaurinājuma dēļ esošā IT sistēma nevar atpazīt šos nestrukturētos datus, tāpēc šie dati tāpat kā “atkritumi” kļūst bezvērtīgi. Mākslīgā intelekta kognitīvā tehnoloģija ir lielo datu laikmeta neizbēgams produkts. Tas var ne tikai identificēt lielu skaitu nestrukturētu datu, bet arī sniegt ieskatu no datiem (kognitīvā skaitļošana ir IBM piedāvāts jēdziens. No tehniskā viedokļa kognitīvajai skaitļošanai un mākslīgajam intelektam ir daudz kopīga, piemēram, mašīnmācība, dziļās mācīšanās un citi aspekti ir ļoti līdzīgi, taču tikai mākslīgais intelekts kā izziņas skaitļošanas dimensija mākslīgais intelekts uzsver mašīnu padarīšanu cilvēciskāku, savukārt kognitīvā skaitļošana uzsver spriešanu un mācīšanos, kā arī to, kā apvienot šādas iespējas ar konkrētām biznesa lietojumprogrammām un risināt biznesa problēmas Shi Dongfeng, serveru risinājums IBM Lielās Ķīnas aparatūras sistēmai, reiz teica, ka kognitīvā skaitļošana ir veids, kā domāt un uztvert pasauli "kā cilvēki" ar trim izcilām īpašībām - izpratni, argumentāciju un mācīšanos, kā arī spēju saprast dažādu veidu nestrukturēti dati, lai radītu ieskatu no datiem, palīdz uzņēmumiem ātri iegūt iegūt ieskatu no sarežģītiem apjomīgiem datiem un pieņemt precīzākus biznesa lēmumus.
Faktiski daži augsto tehnoloģiju uzņēmumi mājās un ārzemēs ir izmantojuši šīs progresīvās tehnoloģijas, piemēram, kognitīvo skaitļošanu un dziļu mācīšanos, medicīniskās attēlveidošanas jomā, un ir bijis "robotu ārsts" ar IBM pārstāvi "Dr. Watson". kā visreprezentatīvākais. Vietējās medicīniskās informācijas un hierarhiskās diagnostikas un ārstēšanas fona apstākļos palielinās mākslīgā intelekta un medicīniskā tēla tirgus telpa.
Ārstiem smadzeņu atmiņas ietilpība un laiks ir ierobežoti. Lielākā daļa ārstu nevar lasīt un saprast pēdējos desmitiem tūkstošu pētījumu, nemaz nerunājot par atcerēšanos desmitiem tūkstošu slimību, no kurām var ciest cilvēki. Bet attiecībā uz dažādām AI "robotu ārsts" var nepārtraukti mācīties no daudzām medicīniskām uzziņām, medicīnas žurnāliem, klīniskās diagnozes rokasgrāmatām, medicīniskiem elektroniskiem ierakstiem līdz enciklopēdijā minētajiem elektroniskajiem medicīniskajiem ierakstiem, vārdnīcām, grāmatām, ziņām un pat filmu skriptiem. izmantojot dziļas apmācības tehnoloģijas, un var savlaicīgi saglabāt gandrīz visas jaunākās zināšanas par medicīnu. Vēl vairāk, robotu ārsti var pielietot to, ko viņi ir iemācījušies. Izmantojot kognitīvās analīzes tehnoloģiju, izmantojot apjomīgus datus, kas savākti no dažādiem kanāliem, viņi var ātri sniegt "atzinumus", lai palīdzētu ārstiem pieņemt diagnozes un ārstēšanas lēmumus, un tie neradīs diagnozes trūkumu vai nepareizu diagnozi cilvēku emociju dēļ. Tajā pašā laikā pacienti var ātrāk saņemt medicīniskos pakalpojumus, un arī medicīnas iestādes var ietaupīt izmaksas.
Pirms tam vairāk nekā 90% nestrukturētu medicīnisko attēlu datu kognitīvā analīze vienmēr ir bijusi tukša, jo tā ietver lielu datu medicīnisko attēlu analīzes tehnoloģiju un datoru kognitīvās skaitļošanas tehnoloģiju ar augstu tehnisko slieksni, un kognitīvā tehnoloģija tikai kompensē šo tehnisko plaisu , tāpēc nevar ignorēt mākslīgā intelekta komerciālo vērtību medicīniskā attēla jomā. Saskaņā ar IBM sniegto informāciju, ārvalstīs jau 2014. gadā IBM "Dr. Watson" tika pieņemts darbā MD Anderson vēža centrā Amerikas Savienotajās Valstīs, un viņš tika pasludināts par "labāko vēža ekspertu nākotnē "un" medicīnas dievs ". Tiek lēsts, ka Vatsona diagnostikas precizitāte ir 73%.
Mākslīgā intelekta un medicīniskā attēla kombinācijai ir daudz priekšrocību, ieskaitot pacientus, ārstus un ārstēšanu. Pacientiem viņi ātrāk var veikt veselības pārbaudi, saņemt precīzākus diagnozes ieteikumus un personalizētus ārstēšanas ieteikumus; ārstiem viņi var samazināt lasīšanas laiku, papildu diagnozi, samazināt nepareizas diagnozes iespējamību un nekavējoties izraisīt iespējamās blakusparādības; medicīniskai ārstēšanai padziļinātas mācības var uzlabot sagatavošanās ātrumu un sistemātiski samazināt medicīniskās izmaksas.
AI palīdz ātri nēsāt ārstniecisko ārstēšanu?
Tirgus izpētes organizācija ABI research prognozē, ka valkājamo ierīču nozare nākamajos piecos gados nonāks eksplozijas un popularizēšanas periodā. Tiek lēsts, ka valkājamo ierīču globālais sūtījumu skaits 2018. gadā sasniegs 485 miljonus vienību, kas atbilst 19 miljardu ASV dolāru pārdošanas apjomam. Var redzēt, ka valkājamo ierīču tirgus telpa ir milzīga. Ahadome prognozē, ka valkājamā tehnoloģija nodrošina vismaz 50% no valkājamajām ierīcēm veselības aprūpē. Var teikt, ka medicīniskā ārstēšana ir visdaudzsološākais valkājamo ierīču pielietojuma lauks, kas nākotnē tiks "pakļauts" pamatīgai izmantošanai.
Saistība starp mākslīgo intelektu un valkājamām medicīnas ierīcēm ir diezgan "cieša", kurai ir nozīme valkājamo medicīnisko ierīču straujas nolaišanās sekmēšanā. Valkājamās ierīces radīs revolūciju medicīnas ierīču nozarē, kas var ne tikai uzraudzīt glikozes līmeni asinīs, asinsspiedienu, sirdsdarbības ātrumu, skābekļa saturu asinīs, ķermeņa temperatūru, elpošanas ātrumu un citus cilvēka veselības rādītājus jebkurā laikā un vietā, bet arī izmantot dažādu slimību ārstēšana To var izmantot pat dažādu hronisku slimību uzraudzībai.
Lai iegūtu vairāk informācijas, lūdzu, sazinieties ar mums uz sales@xfullstar.com