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醫(yī)療醫(yī)治,育苗智能解決什么問題?

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醫(yī)療醫(yī)治,育苗智能解決什么問題?

2023-07-15 11:52:47
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  醫(yī)療醫(yī)治,育苗智能化解什么問題?

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  先進制造 ◇ 系列技術(shù)講座

  1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人金融行業(yè)典型研討會

AMD育苗智能產(chǎn)品事業(yè)部副總裁、育苗智能實驗室和軟件總經(jīng)理Arjun Bansal指出,目前醫(yī)療金融行業(yè)主要有三大考驗,第一是統(tǒng)計數(shù)據(jù)量特別大,而且不斷地在增加;第二是藥理學(xué)醫(yī)師不夠多,第三是高額的天數(shù)和花費生產(chǎn)成本。為了化解出所大類的問題和考驗,AMD正在借助于領(lǐng)先的育苗智能技術(shù)產(chǎn)品組合,與眾多國內(nèi)外金融行業(yè)密切合作方在病癥監(jiān)控、藥理學(xué)自然環(huán)境、光學(xué)分析、交互式服務(wù)項目以及VR副手等應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域積極布署育苗智能化解方案,為醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的統(tǒng)計數(shù)據(jù)處理提供更多技術(shù)支撐,推動醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的智能化,擴充精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的邊界。

  病癥監(jiān)控

  在病癥監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域,借助于如前所述機器自學(xué)或認知系統(tǒng)的估計模型,醫(yī)師能依照患者的特點對其是圣戈當(dāng)縣患上慢性病癥展開信用風(fēng)險估計,無需堅持既定的護理計劃或讓患者重復(fù)入院化療。這樣的晚期干涉能大大減少患者的醫(yī)療費用。Montefiore Health System布署了如前所述AMD?至強?處理器上的統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析平臺,該平臺可實時分析各種大量原始統(tǒng)計數(shù)據(jù),協(xié)助藥理學(xué)醫(yī)師為患者確定最差化療計劃。與此同時還能借助于規(guī)范模型來辨識患者呼吸衰竭的信用風(fēng)險,這樣醫(yī)護人員就能采取預(yù)警措施,從而及時干涉、挽救生命并節(jié)約能源。

  藥理學(xué)自然環(huán)境

在藥理學(xué)自然環(huán)境中也能借助于如前所述機器自學(xué)的模型,常見的估計模型包括使用電子檢查單統(tǒng)計數(shù)據(jù)來評估在療養(yǎng)院內(nèi)感染病癥的信用風(fēng)險,透過操作模型估計患者進入急診的概率等。AMD與夏普醫(yī)療共同開發(fā)的快速化學(xué)反應(yīng)團隊模型,能依照電子檢查單中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)估計哪些患者需要快速化學(xué)反應(yīng)小組的干涉。與此同時透過該模型,療養(yǎng)院也能迅速找到相應(yīng)的急救人員和設(shè)備,從而延長響應(yīng)天數(shù)。在借助于歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)對模型展開測試的實驗中, 估計患者需要快速化學(xué)反應(yīng)小組干涉的準(zhǔn)確率約為80%。

  光學(xué)分析

借助于廣度自學(xué)分析藥理學(xué)影像也是育苗智能技術(shù)在醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。在這方面AMD已經(jīng)與業(yè)界密切合作方密切合作,借助于廣度自學(xué)技術(shù)分析藥理學(xué)影像來展開腫瘤檢測。在與GE醫(yī)療的密切合作中, GE醫(yī)療集團采用AMD?至強?可擴充平臺,將光學(xué)設(shè)備的總體擁有生產(chǎn)成本減少25%。透過與GE Healthcare的光學(xué)化解方案配合使用,AMD至強可擴充平臺能協(xié)助眼科醫(yī)師提高閱讀效率,第一張影像顯示天數(shù)降到2秒以下,全部研究加載天數(shù)降到8秒以下。

  交互式服務(wù)項目

  育苗智能的第四個示例是以遠距醫(yī)療為代表者的交互式服務(wù)項目。遠距醫(yī)療的應(yīng)用領(lǐng)域為企業(yè)和消費者提供更多了更為多樣的化解方案,住院醫(yī)療機器人InTouch Health就是新穎化解方案的代表者之一。與此同時,由此產(chǎn)生的音頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)集可用于開發(fā)育苗智能化解方案,從而完善藥理學(xué)確診。例如在遠距心臟病病癥確診的案例中,如前所述廣度自學(xué)的模型能辨識患者的晚期心臟病特點,繼而提高確診準(zhǔn)確率并大大延長診療天數(shù)。

  VR

育苗智能的第五個示例是創(chuàng)建下一代VR副手。在未來,育苗智能能在虛擬現(xiàn)實程序代碼中對參與者的交互展開響應(yīng)?;颊吣芘c交互式自然環(huán)境展開交互,并觀察病情可能發(fā)生的變化。在外科訓(xùn)練方面,育苗智能能用來分析影像,從而辨識頂級外科醫(yī)師的最差做法,這些方法能被反饋到模擬中,并能隨著天數(shù)的推移不斷獲得改進。

  總之,數(shù)字化結(jié)構(gòu)調(diào)整為醫(yī)療身心健康應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域帶來了新機會,在結(jié)構(gòu)調(diào)整的過程中,醫(yī)療組織應(yīng)該將統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為核心能力來提高業(yè)務(wù)流程和患者體驗。隨著計算分析能力的進一步提高,育苗智能在醫(yī)療身心健康應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)域場景將更加多樣。

  ( 文章來源:網(wǎng)絡(luò) )

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