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解決醫生過度勞累問題 人工智能能辦到

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-09 10:22:23 本文摘自:手機中國

目前還沒有直接的解決辦法解決全球醫生短缺的問題。降低進入門檻是行不通的,人們也不太可能會突然更好地照顧自己。在短期內,解決這個問題,需要賦予我們今天的醫生更好的治療病人的方法。人工智能可以做到。

CloudMedX公司正在努力開發人工智能醫療解決方案,這些方案已經對患者的產生了積極影響。CloudMedX的想法是用一個系統來增強醫生的能力,這個系統可以隨時準備好病人的所有相關信息。此外,該公司正在開發一款應用程序,患者可以使用該應用程序訪問他們的記錄和相關信息。

病人應用程序(patient app)是一個有趣的想法。它設計了一個功能,可以像谷歌語音搜索或WebMD搜索你的癥狀一樣工作。但它并沒有給出一般的結果,而是使用了對醫學信息、個人病史和深度學習的全面知識,讓你的洞察力可以與人類醫生相媲美。

但是,更令人興奮的是對于這個機器學習結構,這關系到醫生如何使用它。CloudMedX最近進行了一項實驗,他們讓自己的系統與醫生競爭,看哪一種在改進后的醫學檢查中表現更好。實際上,兩者都是贏家。盡管這臺機器的表現優于人類,但與人工智能協同工作的醫生獲得了最高的檢測結果。僅人類一項就獲得了81分的高分,而機器則獲得了85分。但是他們一起得到了91分。

參與實驗的醫生之一,巴羅神經學研究所教授兼主治醫師阿蘭皮特博士說:"未來的提供者將會有一個新的工具來把信息帶到床邊,我希望人工智能將會解放提供者,讓他們花更多的時間和病人在一起。"

人工智能的影響遠遠超出了簡單的文書工作。Sulema提到,CloudMedX的軟件和人工智能可以幫助確保醫生不會自滿。他說:“如果一個醫生沒有在EMR中加入一些東西,即使這是以前病人的病史,下一個醫生可能永遠也不會知道它。”

現在的做法是,醫生們依靠他們在學校、培訓、以及他們職業生涯中見過的成千上萬的病人的記憶來做決定,通常是在第一次見到病人的幾分鐘內。醫生可以通過數據庫和書本上的信息來增強他們自己的分析能力,這意味著他們可以研究那些他們無法立即回憶起來的東西,但由于病人之間的時間有限,因此很少有寶貴的時間進行深入分析。

沒有人能記住每一本醫學教科書的內容,并在一瞬間記住哪怕是最微小的細節。人工智能可以。它還可以將每個細節與其他所有細節交叉引用,并找到普通人無法找到的模式。事實上,CloudMedX的人工智能被訓練了數千萬個案例。

簡而言之,Suleman和他在CloudMedX的團隊正試圖給過度工作的醫生一個永遠不會忘記任何事情的額外大腦,并不斷地學習,以便醫生能夠應付他們今天面對的大量的病人負擔。CloudMedX的技術正在美國的許多診所和醫院進行試驗,該公司計劃在未來宣布更多的合作伙伴。病人應用程序將在“不久”的測試中發布,你可以訪問公司的網站請求訪問。

關鍵字:智能問題解決

本文摘自:手機中國

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解決醫生過度勞累問題 人工智能能辦到

責任編輯:zsheng |來源:企業網D1Net  2018-11-09 10:22:23 本文摘自:手機中國

目前還沒有直接的解決辦法解決全球醫生短缺的問題。降低進入門檻是行不通的,人們也不太可能會突然更好地照顧自己。在短期內,解決這個問題,需要賦予我們今天的醫生更好的治療病人的方法。人工智能可以做到。

CloudMedX公司正在努力開發人工智能醫療解決方案,這些方案已經對患者的產生了積極影響。CloudMedX的想法是用一個系統來增強醫生的能力,這個系統可以隨時準備好病人的所有相關信息。此外,該公司正在開發一款應用程序,患者可以使用該應用程序訪問他們的記錄和相關信息。

病人應用程序(patient app)是一個有趣的想法。它設計了一個功能,可以像谷歌語音搜索或WebMD搜索你的癥狀一樣工作。但它并沒有給出一般的結果,而是使用了對醫學信息、個人病史和深度學習的全面知識,讓你的洞察力可以與人類醫生相媲美。

但是,更令人興奮的是對于這個機器學習結構,這關系到醫生如何使用它。CloudMedX最近進行了一項實驗,他們讓自己的系統與醫生競爭,看哪一種在改進后的醫學檢查中表現更好。實際上,兩者都是贏家。盡管這臺機器的表現優于人類,但與人工智能協同工作的醫生獲得了最高的檢測結果。僅人類一項就獲得了81分的高分,而機器則獲得了85分。但是他們一起得到了91分。

參與實驗的醫生之一,巴羅神經學研究所教授兼主治醫師阿蘭皮特博士說:"未來的提供者將會有一個新的工具來把信息帶到床邊,我希望人工智能將會解放提供者,讓他們花更多的時間和病人在一起。"

人工智能的影響遠遠超出了簡單的文書工作。Sulema提到,CloudMedX的軟件和人工智能可以幫助確保醫生不會自滿。他說:“如果一個醫生沒有在EMR中加入一些東西,即使這是以前病人的病史,下一個醫生可能永遠也不會知道它。”

現在的做法是,醫生們依靠他們在學校、培訓、以及他們職業生涯中見過的成千上萬的病人的記憶來做決定,通常是在第一次見到病人的幾分鐘內。醫生可以通過數據庫和書本上的信息來增強他們自己的分析能力,這意味著他們可以研究那些他們無法立即回憶起來的東西,但由于病人之間的時間有限,因此很少有寶貴的時間進行深入分析。

沒有人能記住每一本醫學教科書的內容,并在一瞬間記住哪怕是最微小的細節。人工智能可以。它還可以將每個細節與其他所有細節交叉引用,并找到普通人無法找到的模式。事實上,CloudMedX的人工智能被訓練了數千萬個案例。

簡而言之,Suleman和他在CloudMedX的團隊正試圖給過度工作的醫生一個永遠不會忘記任何事情的額外大腦,并不斷地學習,以便醫生能夠應付他們今天面對的大量的病人負擔。CloudMedX的技術正在美國的許多診所和醫院進行試驗,該公司計劃在未來宣布更多的合作伙伴。病人應用程序將在“不久”的測試中發布,你可以訪問公司的網站請求訪問。

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