忍者ブログ

天蝎

人工智能輔助診斷技術在醫學領域的應用與作用

輔助診斷可提高準確性。在中國,每年在臨床護理中被誤診的病例約為5700萬,總誤診率為27.8%,器官異位誤診率為60%。醫學成像提供了90%以上的醫學數據,但是具體的判斷主要取決於醫生的個人經驗和主觀分析,因此發生錯誤的可能性非常高。人工智能輔助診斷產品基於圖像識別技術,在學習許多醫學圖像的幫助下,可以幫助醫生對疾病變化區域做出明確的判斷,從而大大減少誤診和漏診。

IVE工程全新ai人工智能課程 - 人工智能及機械人學高級文憑,供了對機械,人工智能編程,自動化和系統整合領域的知識和技能的全面培訓,以配合工業4.0、智慧城市,及人工智能及等機械人新興技術的發展。

有效利用醫療資源,提高醫療診斷效率。我們國家的平均醫生人數只有0.0021。影像和病理醫生資源的短缺尤為嚴重。目前,國內醫學影像數據的年增長率為30%,放射線醫師的數量分別為4.1%。後者與前者完全不同。供需嚴重不對稱。據統計,我國病理專業人才短缺已達10萬人,但這類人才的培養期較長,因此短期內無法完全解決這一問題。人工智能的出現指出了一個全新的方向。人工智能輔助的診斷技術不僅可以有效地應用於特定疾病領域,而且還可以自動完成疾病篩查,大大減輕了醫生的負擔,大大提高了工作效率,避免了不必要的檢查。經濟壓力得到緩解。

可以建立疾病風險預警機制來提供健康諮詢服務。大多數疾病是可以預防的,但症狀通常不會在疾病的早期出現,因此很難在疾病惡化之前找到它們。儘管醫生可以使用診斷工具來估計疾病,但是人體是非常複雜的身體,疾病的發展和變化的多樣性將極大地影響估計的準確性。將醫療可穿戴設備與人工智能技術相結合可以實現疾病風險預測和現實干預。其中,風險預測主要包括對個人健康狀況的預警和對公共衛生事件的監督檢測。

相關文章:

人工智能的核心技術

人工智能技術帶來商業智能的未來

人工智能的應用領域

人工智能在人工智能中意味著什麼

如何邁出學習人工智能的第一步?

PR

コメント

ただいまコメントを受けつけておりません。

プロフィール

HN:
No Name Ninja
性別:
非公開

P R