5 tehokasta tekoälyn käyttötapausta Terveydenhuolto

5 Tehokas tekoäly terveydenhuollon käyttötapauksissa

Tekoälyn (AI) rooli terveydenhuollossa

Tekoälyn käyttö ei rajoitu mihinkään liiketoiminta-alueeseen. Vaikka tekoälyn käyttötapauksia terveydenhuollossa käytetään monilla aloilla, ne ovat valtavia. Maailmanlaajuinen terveydenhuoltoala on edelleen yksi nopeimmin kasvavista sektoreista tekoälyn käyttöönotossa.

Keskittyessään entistä enemmän potilaiden tulosten parantamiseen sairaalat investoivat yhä enemmän tekoälyteknologiaan. Tekoäly sekä IoT- ja pilviteknologiat ovat yleistymässä. Se rakentaa edistyneitä terveydenhuoltoratkaisuja lääkäreiden avuksi.

Tekoälyllä on monia etuja terveydenhuoltoalalla. Tekoäly automaatioon, tekoäly radiologiaan, tekoäly lääkesuunnitteluun ja tekoäly syövän havaitsemiseen ovat muutamia merkittäviä tekoälyn käyttötapauksia terveydenhuollossa.

Lisäksi terveydenhuoltoyritykset käyttävät tekoälyn virtuaalisia avustajia tarjotakseen jatkuvia palveluita potilaille etäisissä paikoissa.

Puhutaan!

Tässä käsittelimme viisi (5) parasta tekoälyn mahdollista kehitystä terveydenhuollossa.

Tekoälyn käyttötapaukset terveydenhuollossa

#1 AI-käyttöinen robottikirurgia

Investoinnit tekoälypohjaisiin robotteihin jatkavat kasvuaan muutaman vuoden aikana, erityisesti terveydenhuoltoalalla.

Älykkäät robotit voivat analysoida tietoja aikaisemmista lääketieteellisistä lokeista. Potilaan lääketieteellisten raporttien perusteella robotit voivat ohjata ja ohjata kirurgin instrumenttia koko leikkauksen ajan.

Tämä prosessi lyhentää potilaan sairaalassaoloaikaa. Robottiavusteinen leikkaus minimoi kirurgiset viillot, ja siksi sitä pidetään minimaalisesti invasiivisena leikkauksena.

Yleensä tekoälyn avulla robotit käyttävät aiempien tehtävien tietoja uusien lääketieteellisten toimenpiteiden käyttöönotossa. Lisäksi todistettiin, että komplikaatioiden määrä on pienempi tekoälykäyttöisellä robottikirurgialla.

Toivottavasti olet kuullut da Vinci -kirurgisesta järjestelmästä. Se on robottikirurginen järjestelmä, jonka on kehittänyt Intuitive Surgical Inc., (yhdysvaltalainen robottituotteiden valmistaja). Se voi parantaa potilaan lopputulosta pienillä leikkausviilloilla. Tämän älykkään järjestelmän avulla lääkärit voivat tehdä virtuaalisia kirurgisia prosesseja luotettavammin ja paremmin.

Lisäksi robotit oppivat automaattisesti lääketieteellisistä tiedoista. Näin ollen älykkäiden robottien tuottamat positiiviset tulokset ovat hyödyllisiä lääkäreille.

#2 AI-pohjaiset virtuaaliset sairaanhoitajat

Se on yksi parhaista tekoälyn käyttötapauksista terveydenhuollossa. Tekoälyn virtuaaliset sairaanhoitajat ylläpitävät sujuvaa vuorovaikutusta potilaiden kanssa. Ne tarjoavat ratkaisuja potilaiden kyselyihin ja auttavat myös lääkäreitä tietämään potilaan tila.

Nämä avustajat vähentävät sairaalakäyntejä ja vähentävät myös lääkäreiden kuormitusta. Tekoälypohjaisten virtuaalisten hoitotyön assistenttien arvo on noin 20 miljardia dollaria vuodessa.

USM Business Systems tarjoaa työntekijöiden/itsepalveluiden liikkuvuusratkaisuja terveydenhuoltoalalle. Luomme älykkäitä mobiiliratkaisuja, jotka vähentävät järjestelmänvalvojan kustannuksia. Saat lisätietoja siitä, minkä tyyppiset terveydenhuollon sovellukset tukevat yrityksesi kasvua @ USM.

#3 Tekoäly tukidiagnoosissa

Tekoälyllä on keskeinen rooli terveydenhuoltoalalla. Terveydenhuollon segmentti on avoin alue älykkäiden teknologioiden käyttöönotolle. Tekoälytyökalujen ja -laitteiden avulla terveydenhuollon palveluntarjoajat tarjoavat parempia terveydenhuoltopalveluita.

Huomionarvoista on, että tekoälyteknologioiden käyttöönotto terveydenhuollossa auttaa lääkäreitä hoitamaan tehokkaasti hengenvaarallisia sairauksia.

Esimerkiksi tekoälyä käytetään paljon kasvainten havaitsemiseen. Harvoja sairauksia on vaikea diagnosoida, kuten onkologiset ja kardiologiset sairaudet. Tekoälyyn perustuva diagnoosi auttaa kuitenkin lääkäreitä antamaan hoitoa oikeaan aikaan.

Sitä paitsi, Koneen oppiminen (ML) ja syvä oppiminen Algoritmit hyödyttävät myös terveydenhuoltoalaa. Näiden tekniikoiden avulla koneet voivat oppia tiedoista ja antaa näkemyksiä potilaiden tiedoista. Näin ollen lääkärit voivat tarkistaa ja analysoida taudin vakavuuden.

Samoin tekoälyyn perustuvia puettavia laitteita kehitetään havaitsemaan sydänsairauksia varhaisessa vaiheessa. Näin tekoälylaitteet yhdessä IoT:n ja pilven kanssa välttävät inhimilliset virheet ja automatisoivat diagnosointiprosessin.

#4 Automatisoi hallinnolliset tehtävät

Tekoäly terveydenhuollossa automatisoi päästä päähän hallinnolliset toiminnot. Se voisi auttaa terveydenhuoltoalaa säästämään noin 18–20 miljardia dollaria vuodessa.

Tekoälyllä toimivat koneet ovat parhaita esimerkkejä tekoälystä terveydenhuollossa hallintokulujen leikkaamiseksi. Tekoälyjärjestelmät on hyvin koulutettu suorittamaan kaikki hallinnolliset tehtävät tarkemmin ja tehokkaammin.

#5 AI kuvan analysointiin

Manuaalinen kuvan analysointi kestää kauan ja jättää mahdollisimman vähän inhimillisiä virheitä. Mutta, Tekoäly syväoppimista käyttävät koneet voivat tarkastella ja skannata tuhansia lääketieteellisiä kuvia samanaikaisesti. Radiologian tekoälyjärjestelmät havaitsevat eri sairauksien kuvioita. Tämän terveydenhuollon tekoälyn ominaisuuden ansiosta radiologit voivat diagnosoida sairauden tarkasti.

Tekoälyn rooli terveydenhuollossa ei rajoitu vain näihin terveydenhuollon sovelluksiin. Tekoälyä voidaan käyttää myös CT-skannauksiin, lääkekehitykseen, raskauden hallintaan, tuotemerkkimarkkinointiin, hallinnan riskianalyysiin ja moniin muihin.

USM:llä on todistettu tekoälyratkaisu terveydenhuoltoon. Potilastietojen analytiikkaratkaisumme hallitsevat tehokkaasti potilastietoja. USM:n tekoälyratkaisut tuo reaaliaikainen viestintäalusta, jossa palveluntarjoajat ja potilaat voivat olla vuorovaikutuksessa 24*7.

Tekoälypohjaisen kuva-analyysin avulla terveydenhuollon palveluntarjoajat voivat myös auttaa potilaita syrjäisissä paikoissa.

Telelääketieteen palvelu on paras esimerkki tästä skenaariosta. Tämän innovatiivisen terveydenhuoltopalvelun avulla potilaat voivat lähettää kuvia ihottumista, leikkauksista jne. ja saada lääkäreiltä apua taudin määrittämiseen ja tarvittavan hoidon antamiseen.

Tekoälyn tulevaisuus terveydenhuollossa

Tekoälyn tulevaisuus terveydenhuollossa on hybridimallien ympärillä. Muutaman seuraavan vuoden aikana tekoäly luovuttaa hoidon suunnittelun, taudin tunnistamisen ja kuvankäsittelyn. Tekoälyn nopeampi käyttöönotto terveydenhuollossa tehostaa toimintaa, ehkäisee riskejä ja parantaa potilaiden hoitotuloksia.

Yhteenveto

Terveys on tärkeä kaikille. Eikö?

Kun lääkäri säästää minuutteja, hän säästää ihmishenkiä.

Tekoäly ja koneoppimisteknologiat kuluttavat vähemmän aikaa sairauksien ja terveystilojen havaitsemiseen ja analysointiin. Terveydenhuollon tekoälytyökalut tukevat palveluntarjoajia nopeampien palvelujen tarjoamisessa potilailleen.

Jos etsit tekoälyratkaisua terveydenhuoltoon, USM on paras kumppanisi. Hanki omasi tekoälyratkaisu terveydenhuoltoon nyt!

Ota yhteyttä tekoälyasiantuntijaamme jo tänään. Kerro meille ideasi. Suunnittelemme AI-sovelluksen (terveydenhuoltoon), joka tekee sinusta ainutlaatuisen alalla.

Puhutaan!

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://usmsystems.com/powerful-use-cases-that-show-the-significance-of-artificial-intelligence-in-healthcare/