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人工智能在醫(yī)療保健行業(yè)的現(xiàn)狀、應(yīng)用及挑戰(zhàn)

如意 ? 來(lái)源:企業(yè)網(wǎng)D1Net ? 作者:Ben Dickson ? 2021-03-02 16:41 ? 次閱讀
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人工智能將幫助人類更快、更好地與疾病作斗爭(zhēng),并過(guò)上更健康的生活,降低醫(yī)療費(fèi)用。過(guò)去十年中的大量研究表明,深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支,可以將數(shù)據(jù)模式轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè),并在許多具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)中成為非常有用的工具,例如診斷不同類型的癌癥,加速藥物開(kāi)發(fā),提供精確的治療。

但是,將人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)療保健領(lǐng)域是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程,它涉及到解決大量問(wèn)題,而不僅僅是創(chuàng)建能夠?qū)⑤斎胗成涞捷敵龅娜斯ぶ悄苣P汀?/p>

飛利浦公司數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能卓越中心和數(shù)字研究部門(mén)主管Tina Manoharan對(duì)人工智能應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)醫(yī)療保健應(yīng)用的機(jī)遇、挑戰(zhàn)和前景進(jìn)行了分析和闡述。她在人工智能研究和開(kāi)發(fā)利用人工智能算法和產(chǎn)品方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)。她主要從事受監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和AR/VR模擬領(lǐng)域的研究,擁有碩士和博士學(xué)位。并在其博士學(xué)位期間擔(dān)任研究助理。如今,她正領(lǐng)導(dǎo)利用數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能來(lái)支持飛利浦集群、業(yè)務(wù)和市場(chǎng),創(chuàng)建智能連接設(shè)備、服務(wù)和解決方案。

醫(yī)療保健行業(yè)對(duì)人工智能的需求

Manoharan認(rèn)為,醫(yī)療保健行業(yè)需要一場(chǎng)革命。她說(shuō):“醫(yī)療系統(tǒng)和醫(yī)療服務(wù)提供者承受著巨大的壓力,由于發(fā)生冠狀病毒疫情,現(xiàn)在承受的壓力比以往任何時(shí)候都大,并且正在應(yīng)對(duì)醫(yī)療人員短缺、人口老齡化以及與生活方式有關(guān)的慢性病等問(wèn)題。”

與此同時(shí),數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在推動(dòng)健康數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。隨著數(shù)字化和互聯(lián)互通的普及,組織比以往任何時(shí)候都更有能力收集有關(guān)個(gè)人和人群健康的信息。但是使用這些數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

Manoharan說(shuō),“一名臨床醫(yī)生告訴我,‘我們有很多數(shù)據(jù),但不要負(fù)擔(dān)過(guò)重,我們?cè)跊Q策時(shí)需要相關(guān)而精確的信息。’人工智能提供了前所未有的機(jī)會(huì)來(lái)充分利用所有這些數(shù)據(jù),并幫助臨床醫(yī)生、醫(yī)護(hù)人員和患者做出更明智的決策?!?/p>

她表示,人工智能使設(shè)備、系統(tǒng)、軟件和服務(wù)具有場(chǎng)景感知、精確、個(gè)性化、預(yù)測(cè)性和主動(dòng)性。通過(guò)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為針對(duì)精準(zhǔn)健康的切實(shí)可行的見(jiàn)解,將在整體上實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和個(gè)性化的治療和護(hù)理。

但是,除了提高醫(yī)療保健的準(zhǔn)確性之外,人工智能還可以使醫(yī)療保健體驗(yàn)更加人性化。在人工智能的幫助下,醫(yī)生將花費(fèi)更少的時(shí)間來(lái)研究數(shù)據(jù)和病歷,并更好地為患者提供醫(yī)療服務(wù)。

Manoharan說(shuō),“人工智能可以幫助臨床醫(yī)生擺脫繁瑣的工作,從而使他們能夠?qū)W⒂谧约鹤钌瞄L(zhǎng)的領(lǐng)域,并以更加精確和個(gè)性化的方式與患者互動(dòng),并有可能隨著時(shí)間的推移增加價(jià)值?!?/p>

雖然圍繞人工智能的許多討論都是關(guān)于采用軟件替代人類,但在醫(yī)療保健領(lǐng)域,必須將人工智能視為增強(qiáng)因素。

Manoharan說(shuō),“臨床醫(yī)生每天做出的許多決定都非常復(fù)雜,不僅需要人工智能或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,還需要更多。正是在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候增強(qiáng)的智能和對(duì)決策的支持,有助于對(duì)有效的患者管理產(chǎn)生影響。以人為本的人工智能開(kāi)發(fā)方法很重要。我認(rèn)為臨床醫(yī)生和人工智能具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),可以相互補(bǔ)充和增強(qiáng),而不是相互替代?!?/p>

人工智能在醫(yī)療保健中的應(yīng)用

Manoharan參與了飛利浦公司的利用人工智能改進(jìn)臨床操作的幾項(xiàng)計(jì)劃。一個(gè)例子是使用人工智能來(lái)加速醫(yī)學(xué)核磁共振成像(MRI)過(guò)程。

Manoharan說(shuō),“這里的挑戰(zhàn)是核磁共振成像(MRI)具有許多優(yōu)點(diǎn)(例如無(wú)輻射),但是相對(duì)比較耗時(shí):進(jìn)行一次全面的檢查可能需要一個(gè)小時(shí),患者活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量較差,并導(dǎo)致必須重做檢查?!?/p>

進(jìn)行核磁共振成像(MRI)掃描時(shí),患者通常會(huì)感到疼痛。掃描的持續(xù)時(shí)間和狹窄的空間會(huì)給就診體驗(yàn)帶來(lái)更大的壓力。除了給患者帶來(lái)不舒服的體驗(yàn)之外,諸如重復(fù)掃描之類的問(wèn)題還增加了成本,并浪費(fèi)了醫(yī)院核磁共振成像(MRI)工作人員的時(shí)間。

在2019年,F(xiàn)acebook 公司的AI Research和紐約大學(xué)Langone Health發(fā)起了一個(gè)名為fastMRI的挑戰(zhàn)競(jìng)賽活動(dòng),旨在利用人工智能提高核磁共振成像(MRI)掃描速度。競(jìng)爭(zhēng)參與者使用不同的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)來(lái)提高圖像采集能力,減少患者在核磁共振成像(MRI)掃描方面花費(fèi)的時(shí)間。

由飛利浦和萊頓大學(xué)醫(yī)學(xué)中心(LUMC)的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型在比賽中表現(xiàn)最好。深度學(xué)習(xí)模型成功地將重建高質(zhì)量核磁共振成像(MRI)圖像的速度提高了8倍。下一步是將這一研究項(xiàng)目和其他研究項(xiàng)目的結(jié)果整合到產(chǎn)品中,使之能夠在真正的醫(yī)療保健環(huán)境中使用。

Manoharan說(shuō),“我們現(xiàn)在正在開(kāi)發(fā)一套人工智能應(yīng)用程序,可以幫助加快核磁共振成像(MRI)檢查的工作流程,從安排患者到創(chuàng)建報(bào)告。”

他表示,其中是一個(gè)應(yīng)用程序可以通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)患者在掃描儀中的呼吸情況來(lái)加快核磁共振成像(MRI)檢查設(shè)置階段的系統(tǒng)。原來(lái)的方法需要每個(gè)患者調(diào)整姿勢(shì),這一過(guò)程可能需要幾分鐘。由人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案稱為VitalEye,它執(zhí)行非接觸式呼吸檢測(cè),并將檢查時(shí)間減少到一分鐘以內(nèi)。

飛利浦公司還致力于在時(shí)間至關(guān)重要的重癥監(jiān)護(hù)病房中使用人工智能技術(shù),及時(shí)做出正確的決定會(huì)對(duì)患者的生命健康產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

Manoharan說(shuō),“在這里,挑戰(zhàn)在于發(fā)現(xiàn)患者惡化的早期跡象,這時(shí)必須在高度動(dòng)態(tài)和充滿壓力的環(huán)境中檢查更多患者。”

飛利浦公司正在開(kāi)發(fā)一種解決方案,它使用預(yù)測(cè)分析來(lái)確定在60分鐘內(nèi)可能需要干預(yù)的患者。該解決方案使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)評(píng)估患者的風(fēng)險(xiǎn),這些模型是根據(jù)患者住院和門(mén)診的歷史數(shù)據(jù)、醫(yī)療記錄和醫(yī)療警報(bào)系統(tǒng)訓(xùn)練的。人工智能的輸出提供給醫(yī)療專業(yè)人員,由他們做出最終決定。這可以使醫(yī)療專業(yè)人員更快地進(jìn)行干預(yù)并改善患者的治療。

該團(tuán)隊(duì)還考慮將人工智能模型與其他工具和技術(shù)相結(jié)合,使醫(yī)療監(jiān)護(hù)人員能夠利用遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)從中央監(jiān)護(hù)位置遠(yuǎn)程監(jiān)控患者,并在為現(xiàn)場(chǎng)的醫(yī)護(hù)人員提供支持。

Manoharan說(shuō),“在發(fā)生冠狀病毒疫情之后,希望采用更多的遠(yuǎn)程監(jiān)控工具(例如可穿戴生物傳感器)來(lái)跟蹤在家患者的健康狀況。對(duì)于患有慢性疾病的患者來(lái)說(shuō),這可能會(huì)有所幫助。還可以使用預(yù)測(cè)分析來(lái)預(yù)測(cè)哪些患者可能需要額外的護(hù)理,并主動(dòng)與他們聯(lián)系?!?/p>

將人工智能集成到現(xiàn)有工作流程中

雖然每年都有大量人力和物力投入到醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能研究中,但將已經(jīng)開(kāi)發(fā)的技術(shù)整合到實(shí)際應(yīng)用中會(huì)帶來(lái)一些挑戰(zhàn)。

Manoharan說(shuō),“人工智能無(wú)疑是改善醫(yī)療保健領(lǐng)域的巨大機(jī)會(huì),因?yàn)槠涔δ芊浅?qiáng)大。但是要產(chǎn)生這種影響,需要深入地融入臨床工作人員的工作流程或患者的日常生活?!?/p>

人工智能系統(tǒng)的工程師和開(kāi)發(fā)人員還必須確保他們的系統(tǒng)能夠順利地融入醫(yī)療保健專業(yè)人員的工作流程,如果人工智能系統(tǒng)被設(shè)計(jì)成一個(gè)單獨(dú)的應(yīng)用程序,在為臨床應(yīng)用中增加額外的步驟,那么它就不太可能具有吸引力。

Manoharan說(shuō):“我們需要記住,人工智能算法本身并不是一個(gè)解決方案,它是一個(gè)需要集成到工作流程中的工具。這意味著需要先了解工作流程,然后設(shè)計(jì)一個(gè)考慮到人工智能協(xié)作的解決方案。人工智能技術(shù)必須在正確的時(shí)間以正確的形式為您提供正確的信息。例如,對(duì)于放射科醫(yī)生來(lái)說(shuō),如果有一個(gè)人工智能解決方案可以幫助其解釋圖像,則不必切換電腦來(lái)打開(kāi)另一個(gè)應(yīng)用程序來(lái)運(yùn)行算法?!?/p>

人工智能需要整合的健康數(shù)據(jù)

運(yùn)行人工智能系統(tǒng)還必須得到工具的支持,這些工具可以將人工智能系統(tǒng)集成到不同的IT和數(shù)據(jù)系統(tǒng)中。Manoharan說(shuō):“要從人工智能的數(shù)據(jù)中獲得有意義的見(jiàn)解,互操作性確實(shí)是關(guān)鍵?!?/p>

互操作性和集成挑戰(zhàn)是將人工智能的學(xué)術(shù)研究與實(shí)際應(yīng)用分開(kāi)的關(guān)鍵因素之一。研究通常圍繞著開(kāi)發(fā)人工智能模型展開(kāi),這些模型對(duì)精心策劃的健康數(shù)據(jù)集起作用。然而,現(xiàn)實(shí)生活的數(shù)據(jù)雜亂無(wú)章,難以訪問(wèn)。在許多情況下,缺乏適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是將人工智能應(yīng)用于現(xiàn)有應(yīng)用程序的主要障礙。

Manoharan說(shuō),“當(dāng)今的醫(yī)療保健數(shù)據(jù)通常很難交換、分析和解釋。如今已經(jīng)有很多人工智能解決方案,但醫(yī)療保健領(lǐng)域供應(yīng)商環(huán)境高度分散,因此需要將不同供應(yīng)商的創(chuàng)新醫(yī)療技術(shù)整合到一個(gè)無(wú)縫完整的以患者為中心、以疾病為中心的解決方案中?!?/p>

解決這一問(wèn)題將需要技術(shù)供應(yīng)商、醫(yī)院和醫(yī)療保健組織之間的共同努力。Manoharan補(bǔ)充說(shuō),“我們需要采用來(lái)自多個(gè)供應(yīng)商設(shè)備的數(shù)據(jù),并連接到醫(yī)院的IT系統(tǒng),并且我們需要數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),以使能夠使用一種數(shù)據(jù)語(yǔ)言以統(tǒng)一的方式理解數(shù)據(jù);在這里所連接的數(shù)據(jù)湖至關(guān)重要。”

數(shù)據(jù)湖是大型存儲(chǔ)庫(kù),不會(huì)對(duì)其中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)帶來(lái)限制。數(shù)據(jù)能夠以原始格式存儲(chǔ),例如文本文件、圖像和視頻,以及結(jié)構(gòu)良好的電子表格,然后需要使用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和查詢。

應(yīng)對(duì)整合和法律挑戰(zhàn)

Manoharan說(shuō),“要建立對(duì)人工智能患者的整體看法,數(shù)據(jù)需要跟蹤患者。我們需要將患者可能患有的疾病以及護(hù)理過(guò)程中的各個(gè)點(diǎn)連接起來(lái),將醫(yī)院與家庭、初級(jí)保健等聯(lián)系起來(lái)。為此,還需要持續(xù)的患者參與和反饋,以了解他們對(duì)處方治療的經(jīng)驗(yàn),并將患者的報(bào)告結(jié)果納入臨床決策?!?/p>

當(dāng)然,這將帶來(lái)一些法律挑戰(zhàn)。醫(yī)療數(shù)據(jù)是敏感的,受到不同司法管轄區(qū)的隱私條例的約束。為醫(yī)療保健和醫(yī)藥領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人工智能解決方案的公司如果不謹(jǐn)慎的話,可能會(huì)觸犯隱私法規(guī),并且醫(yī)療保健行業(yè)仍在尋求在提供訪問(wèn)數(shù)據(jù)和保護(hù)敏感健康數(shù)據(jù)之間尋求平衡的方法。

Manoharan說(shuō),“當(dāng)?shù)亓⒎ū仨毚_保安全交換和訪問(wèn)正確注釋的數(shù)據(jù),以進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐,同時(shí)保護(hù)患者的隱私。這項(xiàng)工作還需要醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)供應(yīng)商的新方法,這將簡(jiǎn)化人工智能解決方案的開(kāi)發(fā)。醫(yī)療設(shè)備供應(yīng)商必須通過(guò)發(fā)布應(yīng)用程序編程接口(API),開(kāi)始支持第三方創(chuàng)建應(yīng)用程序,比如初創(chuàng)企業(yè)或?qū)W術(shù)臨床中心?!?/p>

Manoharan強(qiáng)調(diào),在人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品被采用并對(duì)醫(yī)療保健產(chǎn)生影響之前,它將面臨其他技術(shù)和非技術(shù)障礙,如貨幣化、實(shí)施工作、工作流程改進(jìn)和信任。Manoharan說(shuō):“我們需要考慮一些事情,例如,需要的費(fèi)用,客戶為人工智能支付的費(fèi)用,以及補(bǔ)償和收益。”

人工智能在醫(yī)療保健中的未來(lái)發(fā)展

Manoharan認(rèn)為,雖然已經(jīng)存在許多人工智能解決方案,但下一個(gè)真正的飛躍是將產(chǎn)品整合到無(wú)縫和完整的以患者為中心的解決方案中,這些解決方案可以協(xié)作實(shí)現(xiàn)精確診斷和更優(yōu)化的治療路徑。

Manoharan補(bǔ)充說(shuō),“在開(kāi)發(fā)基于人工智能的新技術(shù)時(shí),我們還應(yīng)注意現(xiàn)有和新的挑戰(zhàn)與障礙?!?/p>

Manoharan認(rèn)為,隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)健康數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)和行業(yè)的快速變化,必須承認(rèn),目前還沒(méi)有找到所有的答案。

她說(shuō):“在采用人工智能這一令人興奮的創(chuàng)新之路上,將會(huì)出現(xiàn)新的問(wèn)題,我們應(yīng)該在處理這些問(wèn)題的同時(shí)保持開(kāi)放和透明,并將患者和客戶的需求作為工作的首要事項(xiàng)。這樣,我們就可以應(yīng)對(duì)和克服一些社會(huì)最緊迫的挑戰(zhàn)。我們可以更直接地滿足客戶不斷變化的需求。”
責(zé)編AJX

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    隨著醫(yī)療技術(shù)的迅速發(fā)展和全球?qū)】倒芾硇枨蟮脑黾?,高精度與低功耗的醫(yī)療保健產(chǎn)品正逐漸成為行業(yè)趨勢(shì)的核心。這類產(chǎn)品不僅能夠提供準(zhǔn)確、及時(shí)的健康數(shù)據(jù),還大幅延長(zhǎng)了設(shè)備的使用壽命,滿足了便攜式和長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)
    的頭像 發(fā)表于 12-04 09:11 ?1241次閱讀
    Murata<b class='flag-5'>醫(yī)療保健</b>設(shè)備解決方案

    智能醫(yī)療保健設(shè)備的設(shè)計(jì)實(shí)例

    無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展,正在為醫(yī)療保健行業(yè)帶來(lái)革命性的變革。智能醫(yī)療設(shè)備具有小型化設(shè)計(jì)和無(wú)線連接的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了患者的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、精準(zhǔn)診斷和個(gè)性化治療。這一趨勢(shì)將塑造未來(lái)醫(yī)療領(lǐng)
    的頭像 發(fā)表于 11-27 09:23 ?1869次閱讀
    <b class='flag-5'>智能</b><b class='flag-5'>醫(yī)療保健</b>設(shè)備的設(shè)計(jì)實(shí)例

    嵌入式和人工智能究竟是什么關(guān)系?

    領(lǐng)域,如工業(yè)控制、智能家居、醫(yī)療設(shè)備等。 人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它研究如何使計(jì)算機(jī)具備像人類一樣思考、學(xué)習(xí)、推理和決策的能力。人工智能的發(fā)展歷程可以追溯到上世紀(jì)50年代,經(jīng)
    發(fā)表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學(xué)讀后感

    了電力的實(shí)時(shí)平衡和優(yōu)化,有效降低了電網(wǎng)的運(yùn)行成本和故障率。 此外,書(shū)中還討論了人工智能在能源科學(xué)研究中的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。這些挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法優(yōu)化、隱私保護(hù)等方面,而機(jī)遇則體現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí)
    發(fā)表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學(xué)讀后感

    很幸運(yùn)社區(qū)給我一個(gè)閱讀此書(shū)的機(jī)會(huì),感謝平臺(tái)。 《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第4章關(guān)于AI與生命科學(xué)的部分,為我們揭示了人工智能技術(shù)在生命科學(xué)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用和深遠(yuǎn)影響。在
    發(fā)表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新》第一章人工智能驅(qū)動(dòng)的科學(xué)創(chuàng)新學(xué)習(xí)心得

    ,還促進(jìn)了新理論、新技術(shù)的誕生。 3. 挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存 盡管人工智能為科學(xué)創(chuàng)新帶來(lái)了巨大潛力,但第一章也誠(chéng)實(shí)地討論了伴隨而來(lái)的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)隱私、算法偏見(jiàn)、倫理道德等問(wèn)題不容忽視。如何在利用AI提升科研效率
    發(fā)表于 10-14 09:12

    生成式人工智能在教育中的應(yīng)用

    生成式人工智能在教育中的應(yīng)用日益廣泛,為教育領(lǐng)域帶來(lái)了諸多變革和創(chuàng)新。以下是對(duì)生成式人工智能在教育中的幾個(gè)主要應(yīng)用方面的詳細(xì)闡述:
    的頭像 發(fā)表于 09-16 16:07 ?2829次閱讀

    名單公布!【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.44】AI for Science:人工智能驅(qū)動(dòng)科學(xué)創(chuàng)新

    材料基因組工程的推動(dòng)下,人工智能如何與材料科學(xué)結(jié)合,加快傳統(tǒng)材料和新型材料的開(kāi)發(fā)過(guò)程。 第4章介紹了人工智能在加快藥物研發(fā)、輔助基因研究方面及在合成生物學(xué)中的普遍應(yīng)用。 第5章介紹了人工智能如何在提高
    發(fā)表于 09-09 13:54

    SAI集團(tuán)收購(gòu)Get Well,加速AI驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療保健數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    醫(yī)療保健行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,SAI集團(tuán)近日宣布了一項(xiàng)重大戰(zhàn)略舉措——成功收購(gòu)擁有24年深厚底蘊(yùn)的醫(yī)療保健服務(wù)提供商Get Well。此次收購(gòu)不僅標(biāo)志著SAI集團(tuán)在AI醫(yī)療健康領(lǐng)域的進(jìn)一步布局與擴(kuò)張,更預(yù)示著雙方將攜手共創(chuàng)患
    的頭像 發(fā)表于 07-16 14:48 ?889次閱讀