Тржишни трендови индуктора: анализа проспекта вештачке интелигенције у медицини
Jan 06, 2020
Остави поруку
Које су предности АИ у комбинацији са медицинским сликањем?
Последњих година, са наглим развојем мобилног Интернета, Интернета ствари и других технологија у настајању, количина података генерисана различитим терминалним уређајима постаје све већа и већа. Према предвиђањима релевантних агенција, количина великих података повећаће се на 44зб у 2020. Разуме се да је до 80% тих података из неструктурираних података, као што су текст, слика, видео итд. Међутим, због техничко уско грло, постојећи ИТ систем не може препознати те неструктуриране податке, тако да ти подаци попут „смећа“ постају безвриједни. Когнитивна технологија вештачке интелигенције незаобилазан је производ ере великих података. Он може не само да идентификује велики број неструктурираних података, већ пружа и увид у податке (когнитивно рачунање је концепт који је предложио ИБМ. Са техничке тачке гледишта когнитивно рачунање и вештачка интелигенција имају много тога заједничког, као што је машинско учење, дубоко учење и други аспекти су врло слични, али само вештачка интелигенција Као димензија когнитивног рачунања, вештачка интелигенција наглашава чињеницу да су машине човеком људски, док когнитивно рачунање наглашава расуђивање и учење, као и како да комбинују такве могућности са конкретним пословним апликацијама и решавају пословне проблеме. Ши Донгфенг, сервер решење за ИБМ-ов хардверски систем Греатер Цхина, једном је рекао да је когнитивно рачунање начин размишљања и поимања света "попут људских бића", са три изванредне карактеристике разумевања, резоновања и учења, и способно је разумети. различити облици неструктурираних података, како би се генерирали увиди у податке, помажу предузећима да се брзо снађу на увидима из сложених масовних података и доношење прецизнијих пословних одлука.
У ствари, нека високотехнолошка предузећа у земљи и иностранству користила су ове напредне технологије, као што су когнитивно рачунање и дубоко учење, у области медицинског снимања, а постојао је и „доктор робот“, са ИБМ-овим „Др. Ватсоном“ као најрепрезентативнији. Под позадином домаћих медицинских информација и хијерархијске дијагнозе и лечења, тржишни простор вештачке интелигенције и медицинске слике расте.
За лекаре су меморијски капацитет и време мозга ограничени. Већина лекара не може да прочита и не разуме најновије десетине хиљада истраживачких радова, а камоли да се сети десетина хиљада болести од којих људска бића могу да пате. Али за различите АИ „лекар робот“ може континуирано да учи од великог броја медицинских референци, медицинских часописа, приручника за клиничку дијагнозу, медицинских електроничких записа, до електронских медицинских картона који се спомињу у Енциклопедији, речника, књига, вести, па чак и филмских сценарија путем технологије дубоког учења и може на време да похрани готово сва најновија медицинска знања. Шта више, доктори робота могу применити оно што су научили. Кроз технологију когнитивне анализе, уз огромне податке прикупљене из различитих канала, они могу брзо давати „мишљења“ лекарима да донесу одлуке о дијагнози и лечењу и неће довести до недостатка дијагнозе или погрешне дијагнозе због људских емоција. У исто време, пацијенти могу брже добити медицинске услуге, а медицинске установе такође могу уштедети трошкове.
Пре тога, когнитивна анализа више од 90% неструктурираних података о медицинској слици увек је била празна, јер укључује технологију медицинских анализа великих података и рачунарску когнитивну рачунарску технологију, са високим техничким прагом, и когнитивна технологија само надокнађује овај технички јаз , па се комерцијална вредност вештачке интелигенције у пољу медицинске слике не може занемарити. Према подацима које је дао ИБМ, у страним земљама је већ 2014. године ИБМ-ов "Др. Ватсон" био запослен у МД Андерсон Цанцер Центер у Сједињеним Државама и проглашен је за "најбољег стручњака за рак у будућности. "и" Бог лека ". Процењује се да је Ватсон-ова дијагностичка тачност 73%.
Комбинација вештачке интелигенције и медицинског имиџа има многе предности, укључујући пацијенте, лекаре и медицински третман. Пацијенти могу брже завршити здравствени преглед, добити тачније предлоге дијагнозе и персонализоване предлоге лечења; за лекаре они могу смањити време читања, помоћну дијагнозу, смањити вероватноћу погрешне дијагнозе и подстаћи могуће нежељене ефекте; за медицински третман, дубинско учење може побољшати стопу припреме и систематски смањити трошкове лечења.
АИ помаже брзо носити земљу за лечење?
АБИ истраживање, организација за истраживање тржишта, предвиђа да ће индустрија носивих уређаја ући у период експлозије и популаризације у наредних пет година. Процјењује се да ће глобални обим испоруке уређаја у 2018. години достићи 485 милиона јединица, што одговара скали продаје од 19 милијарди америчких долара. Може се видети да је тржишни простор носивих уређаја огроман. Ахадоме предвиђа да носива технологија чини најмање 50% носивих уређаја у здравству. Може се рећи да је медицинско лечење најперспективније поље примене носивих уређаја, које ће се у будућности темељно „покварити“.
Однос између вештачке интелигенције и носивих медицинских уређаја је прилично "близак", што игра улогу у промоцији брзог слетања носивих медицинских уређаја. Носни уређаји ће донети револуцију у индустрији медицинских производа, која не може само да прати глукозу у крви, крвни притисак, срчани ритам, садржај кисеоника у крви, телесну температуру, респираторну фреквенцију и друге показатеље здравља човека у било које време и било где, већ ће се користити и за лечење различитих болести Може се чак користити за праћење различитих хроничних болести.
За више информација контактирајте нас на салес@кфуллстар.цом