Τεχνολογία

AI: Γιατί είναι απαραίτητη η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική επιστήμη;

AI: Γιατί είναι απαραίτητη η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική επιστήμη;
AI: . Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης είναι κατάλληλες για την ανάλυση αυτών των δεδομένων και την αποκάλυψη μοτίβων και γνώσεων που οι άνθρωποι δεν μπορούσαν να βρουν από μόνοι τους.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και οι λύσεις μηχανικής μάθησης μεταμορφώνουν τον τρόπο με τον οποίο παρέχεται η υγειονομική περίθαλψη. Οι οργανισμοί υγείας έχουν συγκεντρώσει τεράστια σύνολα δεδομένων με τη μορφή αρχείων υγείας και εικόνων, δεδομένων πληθυσμού, δεδομένων ισχυρισμών και δεδομένων κλινικών δοκιμών. Οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης είναι κατάλληλες για την ανάλυση αυτών των δεδομένων και την αποκάλυψη μοτίβων και γνώσεων που οι άνθρωποι δεν μπορούσαν να βρουν από μόνοι τους. Με βαθιά μάθηση από την τεχνητή νοημοσύνη, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να χρησιμοποιήσουν αλγόριθμους για να τους βοηθήσουν να λάβουν καλύτερες επιχειρηματικές και κλινικές αποφάσεις και να βελτιώσουν την ποιότητα των εμπειριών που παρέχουν.

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη

Παροχή εμπειριών με επίκεντρο τον χρήστη

Χρησιμοποιώντας μεγάλα σύνολα δεδομένων και μηχανική μάθηση, οι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να βρουν πληροφορίες πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια με την τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας βελτιωμένη ικανοποίηση τόσο εσωτερικά όσο και με αυτούς που εξυπηρετούν.

Βελτίωση της αποτελεσματικότητας στις λειτουργίες

Εξετάζοντας μοτίβα δεδομένων, οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς υγειονομικής περίθαλψης να αξιοποιήσουν στο έπακρο τα δεδομένα, τα περιουσιακά στοιχεία και τους πόρους τους, αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα και βελτιώνοντας την απόδοση των κλινικών και λειτουργικών ροών εργασιών, διαδικασιών και οικονομικών λειτουργιών.

Σύνδεση διαφορετικών δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης

Τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης είναι συχνά κατακερματισμένα και σε διάφορες μορφές. Χρησιμοποιώντας τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης, οι οργανισμοί μπορούν να συνδέσουν ανόμοια δεδομένα για να αποκτήσουν μια πιο ενοποιημένη εικόνα των ατόμων πίσω από τα δεδομένα.