Публикации по теме 'healthcare-technology'
Машинное обучение в здравоохранении: трансформация диагностики и лечения
Машинное обучение (МО) стало мощным инструментом, революционизировавшим многие отрасли, в том числе здравоохранение. Машинное обучение меняет то, как врачи выявляют заболевания, составляют планы лечения и находят новые лекарства, позволяя компьютерам учиться на данных и делать прогнозы. В этой статье будут рассмотрены различные варианты использования машинного обучения в сфере здравоохранения, успешные примеры из реальной жизни, потенциальные проблемы и ограничения, а также будущие..
Влияние НЛП на отрасль здравоохранения
Обработка естественного языка (NLP), наряду с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением и распознаванием изображений, — все это ветви искусственного интеллекта (ИИ). Целью программного обеспечения НЛП является создание компьютерных систем, которые будут принимать входные данные в виде устной или письменной речи и обеспечивать устный или письменный вывод, т. е. общаться так, как если бы компьютерная система была человеком.
Благодаря таким устройствам и приложениям,..
Анализ ВСР и обнаружение фибрилляции предсердий с использованием машинного обучения
Сигнал электрокардиограммы (ЭКГ) является мощным источником данных для изучения функции сердца и диагностики нескольких аномальных аритмий. В этой статье инженер Exposit по машинному обучению Артем Ходаков и аналитик и медицинский советник MedRecord Елена Ростовцева рассказывают, как методы машинного обучения и глубокого обучения могут помочь в анализе вариабельности сердечного ритма (ВСР) и обнаружении фибрилляции предсердий (ФП).
Важность мониторинга ВСР и выявления ФП у..
Как машинное обучение революционизирует отрасль здравоохранения
Среди всего прочего, индустрия здравоохранения всегда была сильным благотворителем и принимала новые технологии с распростертыми объятиями.
Он получает выгоду и трансформируется за счет внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.
Отрасль уже применила инструменты больших данных для расширенного анализа данных, и теперь машинное обучение готово, чтобы помочь им улучшить процесс автоматизации и принятия более эффективных решений в системах первичного ухода за пациентами и..
Как помочь населению страны бороться с диабетом. Мы поделились секретами.
На саммите CII Health Summit в Нью-Дели Рохан Д'Суза продемонстрировал, как машинное обучение может помочь в борьбе с риском диабета.
Могут ли машинное обучение и наука о данных помочь стране бороться с диабетом и сделать ее население более активным и здоровым? Рохан Д'Суза обратился к собравшимся правительственным делегатам, специалистам в области здравоохранения, академикам и предпринимателям на саммите CII Health Summit в Нью-Дели, Индия.
Говоря о том, как использовать машинное..
Будущее токенизированного RWD
Datavant Match, база данных COVID-19 и куда мы идем сейчас.
Запущенная в 2020 году База данных исследований COVID-19 (неофициально RDB) начиналась как партнерство более десятка некоммерческих и коммерческих организаций, занимающихся данными о здоровье, с желанием объединить ресурсы для борьбы с пандемией COVID-19. . Используя деидентификацию и токенизацию данных Datavant, сотрудничающие организации токенизировали свои когортные данные, включая электронные медицинские карты (EHR),..
Применение ИИ в медицинской диагностике
Машинное зрение появляется в медицинских диагностических приложениях, и следует отметить, что улучшения в этой области будут коррелировать с успешным внедрением ИИ и МО в приложения для здравоохранения. Однако процесс проб и ошибок существенно повлияет на ценность этой технологии в реальном мире. Появляющиеся инструменты диагностики на основе машинного обучения в основном делятся на четыре основные категории:
-Онкология: исследователи используют глубокое обучение для обучения..
