Q:
Hvorfor er dyp læring, maskinlæring og AI så viktig i telemedisin?
EN:Fagene maskinlæring og kunstig intelligens har mange spennende bruksområder for det medisinske feltet generelt, og telehelse spesielt.
En av de største og mest primære av disse synergiene er i dokumentgjennomgang. IBM avslører hvordan Watson Health-programmet i løpet av sekunder kan analysere millioner sider med medisinsk informasjon, og trekke konklusjoner som kan brukes til diagnose, sammenligning og mer. Den enorme kraften til maskiner til å håndtere store datamengder er kombinert med analytisk og beslutningsdyktighet innen maskinlæring og teknologi for kunstig intelligens.
| Gratis nedlasting: Machine Learning og Why It Matters |
Utover bare å håndtere informasjon, kan maskinlæring og kunstig intelligens også bringe nye evner til pasientundersøkelse. I radiologi kan for eksempel maskinlæringsalgoritmer se på radiologiskanninger og andre ressurser for å finne bevis på utfall og realiteter som kan veilede menneskelige beslutningstakere.
Som et annet formativt eksempel på kraften i maskinlæring og diagnose, dokumenterer National Institute of Health-ressurser automatisert analyse av netthinnebehandling, som kan bidra til å oppdage visse typer synstap knyttet til diabetes.
I tillegg til alt det ovenstående, som er veldig betydelig og banebrytende funksjonalitet, er det også en rekke måter maskinlæring og AI kan hjelpe til med den daglige realiteten innen telemedisin. Fra planlegging til konsultasjon og undersøkelse, til diagnose til fakturering, vil denne typen teknologier kunne automatisere telehelseprosessen.
I tidlig telemedisin var konseptet relativt enkelt - i stedet for å være fysisk til stede for å ringe eller for å konsultere eller undersøke en pasient fra avsidesliggende områder, brukte leger videokonferanser og relaterte teknologier.
Imidlertid, med maskinlæring og AI, vil legene kunne kombinere det med beslutningsstøtteverktøy - automatiseringsteknologiene vil gjøre mye av arbeidet. Leger vil gjennomgå det og logge på - i stedet for bare å bli støttet av videokonferanser, vil leger også få støtte av viktige hjelpeteknologier som tenker og lærer på egen hånd. Dette vil dramatisk endre feltet for telemedisin snart og ganske permanent.
