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人工智能能否改变医疗保健部门?

  • 时间:2018-04-24 17:29
  • 发布:达内新闻
  • 来源:达内新闻

人工智能使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人类的任务。我们今天听到的大多数AI例子,从下棋计算机到自驾车,都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,计算机被训练通过处理大量数据和识别模式来完成特定的任务。

医疗保健中的人工智能使用算法和软件来近似分析复杂医疗数据中的人体认知。主要目标是分析预防或治疗技术与患者结局之间的关系。

为什么你需要一个分析平台

尽管在创新和传统AI环境中进行了大量投资,但高科技行业以外的大多数AI项目都停留在原型阶段。他们很少提供预期的商业价值。主要挑战是使AI应用程序运行并将其嵌入到企业业务流程中。您需要一个分析平台才能成功。

分析平台是一种软件基础,可在任何计算环境中为您的数据生成洞察力。基于利用分析洞察力推动业务行为的战略,该平台支持分析生命周期的每个阶段 - 从数据到发现到部署。

通过分析平台,您可以开发受管理,可管理的可扩展的AI应用程序,并具有集成的安全模型。此外,这些应用程序可以通过支持端到端的分析生命周期来发展。

使用SAS®平台开发和部署AI应用程序的SAS客户可以获得以下关键优势:

§ 人工智能技术的可用性,如深度学习和自然语言处理。

§ 将AI应用程序从原型,开发和测试转移到生产的能力。总之,支持企业内部人工智能应用的产业化。

§ 通过利用开放源代码通过SAS API来增加和增加数据转换,分布式机器学习和自动化部署等功能,从而参与新的创新生态系统。

人工智能如何帮助医疗保健

通过在基于新数据和历史行为的高级分析预测模型中使用AI,医疗保健专业人员将根据统计数据和实时数据的模式接收诊断建议。

现在许多组织正在投入大量资源开发基于人工智能的算法。正如我所看到的,当我们成功地将算法带入生产环境时,我们将看到AI的真正价值。这意味着该算法将为一个或多个医院带来价值,而不仅仅是开发该算法的人。这正是许多医疗保健机构苦苦挣扎的地方,因为他们没有这个过程的正确平台。

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如果医疗保健机构决定开始他们的分析之旅,他们需要了解使数据集可视化的重要性,以便他们明白从哪里开始。当组织知道要关注什么时,可以添加更多预测结果的算法。

提高诊断速度和质量

当患者住院时,他们希望能够快速诊断并治疗其确切的疾病。今天在所有医院都不是这样。面临的挑战是提高提高患者诊断速度和质量的基础,以便医院获得可带来患者优势的好处。

使用AI在早期阶段检测癌症

这是一个普遍的愿望,更多的癌症患者幸存下来的诊断。如果患者在早期被诊断为癌症,则可以治愈更多的患者,并可以挽救更多的生命。

新的预测技术可以迎接挑战。AI使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。例如,通过将过去10年中收集的生化血液测试数据与分析平台的技术相结合,我们可以了解是否可以对AI系统进行培训,以识别用于早期癌症预测的新数据中的模式。

来自现实世界的例子

与AI抗击医院获得性感染

斯德哥尔摩卡罗林斯卡大学医院和丹麦SyhehusLillebælt正在共同开发人工智能算法,以预测哪些住院病人可能患上医院获得性感染。这个愿景是开发比医生能够提前5天预测感染的模型。

预测模型将基于不同的数据类型:来自实验室结果的结构化数据,药物和诊断,以及来自描述患者治疗和X射线描述的医疗记录的非结构化数据。

一旦初步测试获得批准,AI算法将在斯德哥尔摩县议会和丹麦南部地区的所有医院实施。这些算法可能是医院病人生死攸关的差异。

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