Q:
Почему глубокое обучение, машинное обучение и искусственный интеллект так важны в телемедицине?
A:Области машинного обучения и искусственного интеллекта имеют множество интересных применений в медицинской сфере в целом и в области телездравоохранения в частности.
Одна из самых больших и наиболее важных из этих синергических связей заключается в рассмотрении документов. IBM показывает, как ее программа Watson Health способна в течение нескольких секунд анализировать миллионы страниц медицинской информации и делать выводы, которые можно использовать для диагностики, сравнения и многого другого. Огромная мощь машин для обработки больших объемов данных сочетается с аналитическим умением и навыками принятия решений в области машинного обучения и технологий искусственного интеллекта.
| Скачать бесплатно: машинное обучение и почему это важно |
Однако помимо работы с информацией машинное обучение и искусственный интеллект также могут принести новые возможности для обследования пациентов. Например, в радиологии алгоритмы машинного обучения могут смотреть на радиологическое сканирование и другие ресурсы, чтобы найти доказательства результатов и реалий, которыми могут руководствоваться люди, принимающие решения.
В качестве еще одного яркого примера возможностей машинного обучения и диагностики ресурсы Национального института здравоохранения документируют автоматизированный анализ изображений сетчатки, который может помочь обнаружить некоторые виды потери зрения, связанные с диабетом.
В дополнение ко всему вышеперечисленному, которое является очень существенным и новаторским функционалом, существует также ряд способов, с помощью которых машинное обучение и ИИ могут помочь в повседневных реалиях телемедицины. Эти типы технологий, от планирования до консультации и обследования до диагностики и выставления счетов, смогут автоматизировать процесс телездравоохранения.
В ранней телемедицине концепция была относительно простой - вместо того, чтобы физически присутствовать, чтобы делать домашние звонки или консультироваться или обследовать пациента из отдаленных районов, врачи использовали видеоконференции и связанные с ними технологии.
Однако, с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта, врачи смогут сочетать это с инструментами поддержки принятия решений - технологии автоматизации сделают большую работу. Врачи рассмотрят его и подпишут - вместо того, чтобы поддерживать только видеоконференцсвязь, врачи будут также поддерживаться ключевыми вспомогательными технологиями, которые думают и учатся самостоятельно. Это кардинально изменит область телемедицины в ближайшее время и довольно навсегда.
