F:
Varför är djupinlärning, maskininlärning och AI så viktiga inom telemedicin?
A:Områdena maskininlärning och artificiell intelligens har många spännande tillämpningar inom det medicinska området i allmänhet och telehälsa i synnerhet.
En av de största och mest primära av dessa synergier är i dokumentgranskning. IBM avslöjar hur dess Watson Health-program kan analysera miljontals sidor med medicinsk information inom några sekunder och dra slutsatser som kan användas för diagnos, jämförelse och mer. Maskinernas enorma kraft att hantera stora datamängder kombineras med analytisk och beslutsfattande förmåga inom maskininlärning och teknik för artificiell intelligens.
| Gratis nedladdning: Machine Learning and Why It Matters |
Utöver att bara hantera information kan maskininlärning och artificiell intelligens också ge nya möjligheter till patientundersökning. I radiologi kan till exempel maskininlärningsalgoritmer titta på röntgenundersökningar och andra resurser för att hitta bevis på resultat och verkligheter som kan vägleda mänskliga beslutsfattare.
Som ett annat formativt exempel på kraften i maskininlärning och diagnos dokumenterar National Institute of Health-resurser automatiserad analys av näthinnavbildning, vilket kan hjälpa till att upptäcka vissa typer av synförlust i samband med diabetes.
Förutom allt ovanstående, vilket är mycket betydande och banbrytande funktionalitet, finns det också en rad olika sätt på vilka maskininlärning och AI kan hjälpa till med den dagliga verkligheten inom telemedicin. Från schemaläggning till samråd och undersökning till diagnos till fakturering kommer dessa typer av tekniker att kunna automatisera telehälsoprocessen.
I tidigt telemedicin var konceptet relativt enkelt - istället för att vara fysiskt närvarande för att ringa hussamtal eller för att konsultera eller undersöka en patient från avlägsna områden, använde läkare videokonferenser och relaterad teknik.
Men med maskininlärning och AI kommer läkare att kunna kombinera det med beslutsstödverktyg - automatiseringsteknologierna kommer att göra mycket av arbetet. Läkare kommer att granska det och logga på - istället för att endast stöds av videokonferenser kommer läkare också att stöds av viktiga hjälptekniker som tänker och lär sig på egen hand. Detta kommer dramatiskt att ändra området för telemedicin snart och ganska permanent.
