Q:
Чому глибоке навчання, машинне навчання та ШІ так важливі в телемедицині?
A:Сфери машинного навчання та штучного інтелекту мають безліч захоплюючих застосувань у галузі медицини взагалі та телездоров'я зокрема.
Однією з найбільших і найбільш первинних з цих синергій є перегляд документів. IBM розкриває, як його програма Watson Health здатна протягом декількох секунд проаналізувати мільйони сторінок медичної інформації та зробити висновки, які можна використовувати для діагностики, порівняння тощо. Величезна потужність машин для обробки великого обсягу даних поєднується з аналітичним вмінням і технологією прийняття рішень у технологіях машинного навчання та штучного інтелекту.
| Безкоштовне завантаження: машинне навчання і чому це важливо |
Окрім того, що займатися інформацією, машинне навчання та штучний інтелект також можуть принести нові можливості для обстеження пацієнтів. Наприклад, в радіології алгоритми машинного навчання можуть переглядати сканування радіології та інші ресурси, щоб знайти докази результатів та реалій, які можуть керувати людей, які приймають рішення.
Як ще один формативний приклад потужності машинного навчання та діагностики, Національний інститут охорони здоров'я задокументував автоматизований аналіз візуалізації сітківки, який може допомогти виявити певні типи втрати зору, пов'язані з діабетом.
На додаток до всього вищесказаного, що є дуже вагомим та новаторським функціоналом, існує також цілий ряд способів, за допомогою яких машинне навчання та AI можуть допомогти у щоденних реаліях телемедицини. Від планування до консультацій та обстеження до діагностики до виставлення рахунків, ці типи технологій зможуть автоматизувати процес телебачення.
На початку телемедицини концепція була відносно простою - замість того, щоб бути фізично присутнім робити телефонні дзвінки або консультуватися або оглядати пацієнта з віддалених районів, лікарі використовували відеоконференції та пов'язані з ними технології.
Однак за допомогою машинного навчання та ШІ лікарі зможуть поєднати це з інструментами підтримки прийняття рішень - автоматизаційні технології зроблять багато роботи. Лікарі переглянуть його та підпишуться - замість того, щоб підтримувати лише відеоконференції, лікарів також підтримуватимуть основні допоміжні технології, які мислять та навчаються самостійно. Це різко змінить сферу телемедицини незабаром і досить назавжди.
