The Top Ten Applications of AI in Healthcare | ONE Tech
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ヘルスケアのトップ6 AIアプリケーション

ヘルスケアのトップ6 AIアプリケーション

15 5月18

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ヘルスケアのトップ6 AIアプリケーション

スマートテクノロジーとヘルスケアの統合は、新しいものでも微妙なものでもありません。結局のところ、アメリカの病院は、患者のために機能している高度なソフトウェアと機械のおかげで、年間数万人の命を救うことができています。

しかし、最近では、デジタルヘルスの分野で前向きな指標があるようです。 AIおよびIoT(Internet of Things)の接続性における新しい改良されたアプリケーションは、確かに誇大宣伝を促進しています。 「自己学習」プロセスとデータ集約を組み合わせた「機械学習」から「深層学習」のパターン認識機能まで、人工知能は医療分野のさらなる自動化に向けて前進しています。

Here is ONE Tech's list for the top 6 AI applications in healthcare:

1.ソリューションベースのアルゴリズム

The amount of data generated by U.S. hospitals is reaching a near incalculable number. According to the Institute for Health Technology Transformation, big data for U.S. healthcare will reach the zettabyte (a unit equating to one sextillion, or 1021 )しばらくしてから、ヨッタバイト(1セプティリオン、または10に相当する単位)24 ).

データを最大限に活用するために、医療スタッフはデータを複雑なアルゴリズムに埋め込み、コンピューターがソリューションを処理および設計できるようにすることができます。たとえば、患者の予後と治療に関するすべての履歴レポートを文書で提供されるコンピューターは、個別の治療を予測できます。これは、平均して、人間が推奨する治療よりも正確で効果的な治療になることを示唆しています。

2.ベストプラクティスの採用

AIはデータ供給アルゴリズムに加えて、一流の医師のベストプラクティスを記録し、世界中の他の医師が採用できるようにします。 AIを使用して医師のパフォーマンスを向上させると、ヒューマンエラー、非効率的な診断、および死亡者が減少します。すべての医師のパフォーマンスがトップ10%のパフォーマンスと一致した世界を想像してください。これはまさに、大胆な開発者がヘルスケアの最適化を目指しているビジョンです。

3. NLP(自然言語処理)

NLP、または自然言語処理とは何ですか?つまり、NLPは音声認識と自然言語の理解と生成を扱います。つまり、NLPは、病院が医療記録を効率的に確認および評価できる手段です。これにより、毎日何千人もの患者をより安全に管理できます。 AI構文、セマンティクス、および音声を完成させることにより、NLPを使用して患者とのやり取りとワークフローの流動性を向上させることができます。

4.視覚パターン認識ソフトウェア

目撃証言は、多くの場合、ほぼ間違いなく科学の分野では信頼できないと見なされています。天体物理学者で科学に影響を与えたニール・ドグラッセ・タイソンは、「法廷で目撃証言が何であれ、それは科学裁判所で最も低い形の証拠です」と述べています。放射線学、病理学、眼科、および皮膚科の多くは、人間の視覚的評価を必要とします。これらの分野でのAIの統合は、潜在的に判断エラーを減らし、診断の精度を高めることができます。

A study from the Journal of Patient Safety found that more than 210,000 deaths a year are related to medical errors. It can’t be discerned for certain how many of these deaths are related to visually-assessed treatments, but the positive capabilities of visual pattern recognition software can’t be denied.

資金と研究を通じて、視覚パターン認識ソフトウェアは数十万の画像を保存して、より正確な医学的評価を提供できます。実際、平均的な医師は、AI統合ソフトウェアよりも5-10%の精度が低いと推定されています。視覚パターン認識およびその他の同様のソフトウェアは、近い将来、さらに多くの成長と開発が見込まれています。

5.パーソナルヘルスアシスタント

The number of IoT-connected devices has seen an unprecedented growth rate in the recent years. According to Statista, the worldwide amount of connected devices is forecasted to reach 31 billion by the year 2020 and 62 billion by the year 2024.

これがアメリカの患者にとって意味することは、医療へのアクセスが非常に簡単なことです。強力で革新的なAI統合ソフトウェアに裏打ちされたスマートデバイスは、医療警告、チェックイン、相互作用、監視、およびその他の支援機能を通じて、患者の貴重なケアを可能にします。

スマートデバイスとアプリの機能の詳細を読むには、 ここに.

6.自動化された作業

High amounts of health-related data require better workflow efficiencies. Faxing is an example of a common healthcare annoyance that slows down work production. Healthcare facilities and workers use fax machines to communicate lab results, notes, prescriptions, and other medical necessities. By leveraging machine learning and AI into automated fax analysis, the entire healthcare system would benefit by saving millions of hours annually. Workers can spend less time on categorizing and reviewing faxes and concentrate efforts on other areas in the health field.

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