Induktorite turusuundumused - tehisintellekti väljavaateanalüüs meditsiini valdkonnas
Jan 06, 2020
Jäta sõnum
Mis kasu on AI-st koos meditsiinilise pildistamisega?
Viimastel aastatel on mobiilse Interneti, asjade interneti ja muude tekkivate tehnoloogiate kiire arenguga muutumas eri lõppseadmete genereeritav andmemaht järjest suuremaks. Vastavate ametite ennustuse kohaselt tõuseb suurandmete hulk 2020. aastal 44 zb-ni. On arusaadav, et kuni 80% neist andmetest pärineb struktureerimata andmetest nagu tekst, pilt, video jne. tehniline kitsaskoht, ei suuda olemasolev IT-süsteem neid struktureerimata andmeid ära tunda, seega muutuvad need andmed nagu "prügi" väärtusetuks. Tehisintellekti kognitiivne tehnoloogia on suurandmete ajastu vältimatu toode. See ei võimalda mitte ainult tuvastada suurt hulka struktureerimata andmeid, vaid annab ka andmete ülevaate (kognitiivne andmetöötlus on IBMi väljapakutud kontseptsioon. Tehnilises plaanis on kognitiivsel andmetöötlusel ja tehisintellektil palju ühist, näiteks masinõpe, sügav õppimine ja muud aspektid on väga sarnased, kuid ainult tehisintellekt Kognitiivse andmetöötluse mõõtmena rõhutab tehisintellekt masinate inimlikumaks muutmist, kognitiivne arvutamine aga mõttekäiku ja õppimist ning kuidas ühendada sellised võimalused konkreetsete ärirakendustega ja lahendada äriprobleeme Shi Dongfeng, IBM-i Suur-Hiina riistvarasüsteemi serverilahendus, ütles kunagi, et kognitiivne andmetöötlus on mõtteviis ja maailma tajumine "inimeste moodi", millel on kolm silmapaistvat omadust - mõistmine, arutluskäik ja õppimine ning võime aru saada mitmesugused struktureerimata andmete vormid, et andmetest aru saada, aitavad ettevõtted kiiresti saada keerukate massiliste andmete põhjal ja teha äriotsuseid täpsemaks.
Tegelikult on mõned kõrgtehnoloogiaettevõtted kodu- ja välismaal kasutanud neid kõrgtehnoloogiaid, nagu näiteks kognitiivne andmetöötlus ja sügav õppimine, meditsiinilise kuvamise valdkonnas ning seal on olnud "robot-arst" koos IBMi "Dr. Watson" kui kõige esinduslikum. Kodumaise meditsiinilise teabe ning hierarhilise diagnoosi ja ravi taustal kasvab tehisintellekti ja meditsiinilise imago tururuum.
Arstide jaoks on aju mälumaht ja aeg piiratud. Enamik arste ei suuda lugeda ega mõista viimaseid kümneid tuhandeid teadustöid, rääkimata kümnetest tuhandetest haigustest, mida inimesed võivad kannatada. Kuid erinevate AI-de puhul saab "robot-arst" pidevalt õppida suure hulga meditsiiniliste teatmeteoste, meditsiiniajakirjade, kliinilise diagnoosi käsiraamatute, meditsiiniliste elektrooniliste dokumentide, entsüklopeedias nimetatud elektrooniliste meditsiiniliste dokumentide, sõnaraamatute, raamatute, uudiste ja isegi filmiskriptide kaudu süvaõppe tehnoloogia abil ja suudab õigeaegselt talletada peaaegu kõik uusimad meditsiinilised teadmised. Veelgi enam, robotiarstid saavad õpitut rakendada. Kognitiivse analüüsi tehnoloogia abil saavad mitmesugustest kanalitest kogutud massilised andmed anda kiiresti "arvamusi", et suunata arste diagnoosi- ja raviotsuste tegemisse, ega põhjusta diagnoosi puudumist ega väära diagnoosi inimlike emotsioonide tõttu. Samal ajal saavad patsiendid meditsiiniteenuseid kiiremini ja ka raviasutused saavad kulusid kokku hoida.
Enne seda oli enam kui 90% -lise struktureerimata meditsiinilise pildi andmete kognitiivne analüüs alati olnud tühi, kuna see hõlmab suurandmete meditsiinilise pildi analüüsi tehnoloogiat ja kõrge tehnilise lävega arvuti kognitiivset arvutustehnoloogiat ning kognitiivne tehnoloogia lihtsalt korvab selle tehnilise lünga , seega ei saa tähelepanuta jätta tehisintellekti kaubanduslikku väärtust meditsiinilise pildi valdkonnas. IBM-i esitatud teabe kohaselt on välisriikides juba 2014. aastal IBM-i "Dr. Watson" töötanud USA-s MD Andersoni vähikeskuses ja teda on nimetatud tulevikus parimaks vähieksperdiks "ja" meditsiini jumal ". Hinnanguliselt on Watsoni diagnostiline täpsus 73%.
Tehisintellekti ja meditsiinilise pildi kombinatsioonil on palju eeliseid, sealhulgas patsiendid, arstid ja ravi. Patsientide jaoks saavad nad tervisekontrolli kiiremini täita, saada täpsemaid diagnoosimise ettepanekuid ja isikupäraseid ravisoovitusi; arstide jaoks võivad nad vähendada lugemisaega, abidiagnostikat, vähendada väärdiagnoosimise tõenäosust ja kiireid võimalikke kõrvaltoimeid; meditsiiniliseks raviks võib põhjalik õpe parandada ettevalmistuste taset ja vähendada süstemaatiliselt ravikulusid.
AI aitab kiiresti kanda kantavat raviravi?
Turu-uuringute organisatsioon ABI research prognoosib, et kantavate seadmete tööstus saab järgmise viie aasta jooksul plahvatuse ja populariseerimise perioodi. Arvatakse, et ülemaailmne kantavate seadmete saadetiste maht ulatub 2018. aastal 485 miljoni ühikuni, mis vastab 19 miljardi USA dollari suurusele müügimahule. On näha, et kantavate seadmete turupind on tohutu. Ahadome ennustab, et kantav tehnoloogia moodustab tervishoius kasutatavatest seadmetest vähemalt 50%. Võib öelda, et meditsiiniline ravi on kantavate seadmete lootustandvamaid rakendusalasid, mis tulevikus põhjalikult "õõnestatakse".
Tehisintellekti ja kantavate meditsiiniseadmete vaheline seos on üsna "tihe", mis mängib rolli kantavate meditsiiniseadmete kiire maandumise soodustamisel. Kandatavad seadmed toovad pöörde meditsiiniseadmete tööstusesse, kus saab mitte ainult jälgida veresuhkru taset, vererõhku, pulssi, vere hapnikusisaldust, kehatemperatuuri, hingamissagedust ja muid inimeste tervisenäitajaid igal ajal ja igal pool, vaid kasutada neid ka mitmesuguste haiguste ravi Seda saab kasutada isegi erinevate krooniliste haiguste jälgimiseks.
Lisateabe saamiseks võtke meiega ühendust aadressil sales@xfullstar.com