0
0
Искусственный интеллект применяется в здравоохранении включает в себя целый набор технологий, которые позволяют машинам смысле, интерпретировать, действовать и учиться. Реализации ИИ для цифровой здоровьем могут быть относительно простыми, когда они ориентированы в основном на привлечение пациентов, или очень сложное при работе с большими наборами данных, высокоспециализированную диагностику и работы нескольких сложных организаций.
Помимо Интернета вещей данных от датчиков, подключенных здравоохранения и связанных с ним устройств добавляет новый слой критического, реального времени, контекстными данными. Использования случаях для ИОТ датчик-проинформировал медицинского применения может включать домашней безопасности и контроля доступа для уязвимых близких, дистанционного мониторинга состояния пациента показатели, мониторинг активности и обнаружение аномалий, безопасность дома и мобильной среды, экологического мониторинга хронических заболеваний и многое другое.
Богатство возможностей
Эти варианты использования обеспечивают широкие возможности для применения искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы преобразовать функции здравоохранения в данных услугах, которые могут улучшить результаты и доставку здравоохранения более эффективно.
Право собственности на устройства, подключенные увеличилось здоровья. В настоящее время почти половина (46 процентов) американских широкополосных домохозяйств, владеющих как минимум одним устройством, и 19% по крайней мере два. Принятие умных часов и фитнес-трекеров в значительной степени ответственен за то, что эта тенденция в последние годы.
ИИ занимает важное место во многих приложениях, которые поддерживают эти устройства, независимо от того, используется для применения машинного обучения к поведенческой активности и персональных данных о состоянии здоровья, для поддержки голосовых и текстовых взаимодействий бот, или для предоставления более персонализированной и предсказательной услуг.
Случаях Помимо использования оздоровительных, медицинских приложений для удаленного управления пациента, самостоятельной жизни, а также лечении хронических заболеваний предлагают большие возможности ИИ.
Управление пульт дистанционного управления пациента и виртуальное лечение
Управление пульт дистанционного управления пациента, или оборотах, может применяться для различных групп пациентов, включая тех, кто недавно выписался после операции, лиц с хроническими заболеваниями, пожилых людей и других уязвимых групп населения.
Основная оборотах-цель обеспечить понимание текущего состояния здоровья пациента вне клинического контекста, в целях выявления необходимости проведения мероприятий, которые могли бы башку реадмиссии, адрес падение перед условия ухудшаются, или лучше поддержать, чем лечение заболеваний.
Об / мин-это самое ценное для пациентов с одним или несколькими хроническими заболеваниями, такими как застойная сердечная недостаточность, хроническая обструктивная болезнь легких, ишемическая болезнь сердца, сахарный диабет, гипертония или астма.
Технология оборотах, как правило, способен записывать жизненно важных пациента признаков, действий повседневной жизни, пищевых привычек, соблюдение лекарства и многое другое. Алгоритмы машинного обучения могут спровоцировать предупреждений и уведомлений, в результате оперативного вмешательства, значительно улучшилась связь, лучшее обслуживание пациентов, И лучших результатов при меньших затратах, чем традиционные оказания медицинской помощи.
Приложений машинного обучения также используются для обучения системы мониторинга на больших наборов данных, осуществлять прогностическое моделирование прогрессирования болезни, а также поддержка поведенческих изменений.
Самостоятельной Жизни
Двадцать процентов американцев будут старше 65 лет к 2020 году, и подавляющее большинство из них (84 процента) считают это очень важным (оценка 6-7 по 7-балльной шкале), чтобы жить самостоятельно в собственном доме как можно дольше.
Физические и когнитивные эффекты старения и хронические заболевания создают проблемы для тех, кто хочет жить самостоятельно, а также для их опекунов, которые беспокоятся о сохранении в их безопасности, комфортно и социальных связей.
По мере старения населения США, увеличение на старший рынок, все больше компаний начали предлагать вспомогательные технологии, которые могут повысить безопасность пожилых людей и здоровья в семье, и улучшения общения с близкими. Многие из этих решений применения различных приложениях ИИ для расширения возможностей и помощи для пожилых людей.
Социальная активность для часто изолированная популяция является основным преимуществом предоставленной услуги. Например, капсула-это служба, которая переосмысливает Алексой навыки Амазонки, чтобы заниматься старшим с вопросами, они легко могут ответить, а не требуя от них, чтобы знать точную формулировку Амазон навыки, как правило, требуют.
Путем объединения данных от различных датчиков, приложение сможет отследить, где человек находится в резиденции, как долго они остаются в определенном месте, или сколько раз они едят и в какое время. Он также отслеживает и анализирует лица, походка, факторы, которые могут привести к риск падения, и ежедневной деятельности, включая личную гигиену и сон.
Это отслеживание ведет индивидуальную помощь путем создания контекстной понимание нормальную повседневную деятельность каждого человека, и раскрывает потенциальные риски для того чтобы помочь уменьшить цены реадмиссии больницу.
Эти типы приложений, применения машинного обучения и интеллектуального анализа данных, собранных умный дом, датчики, системы безопасности, подключенные медицинское оборудование, здоровье и фитнес предметы одежды, личные реагирования на чрезвычайные ситуации (чел.) систем, умных и ораторов.
Машинного обучения приложения, в свою очередь, преобразует данные в поведенческой деятельности для создания профиля нормального поведения для каждого клиента. Как система сравнивает повседневной деятельности хранимой моделью, он может выявить аномалии предупреждения и тенденции, которые не являются нормальным или здоровым.
Бизнес-модель для самостоятельной жизни решения во многом по-прежнему придерживается собственной модели подписки платные, но и пожилых людей и их опекунов указывают на сильную заинтересованность в оплате за эти услуги. Пятьдесят процентов потребителей пожилых (50-плюс возрастов) доклада, который очень заинтересован в экстренной ситуации тревожная кнопка обслуживание или дома аварийной системы.
Большинство (58%) и пожилых потребителей и готовы платить 30 $/месяц для самостоятельной живой системы, которая имеет все их функции. Новые бизнес-возможности появляются для самостоятельной жизни решений, адаптированных для старших жилых помещений и общин.
Лечение Хронических Заболеваний
Распространение смартфонов и подключенных медицинских устройств открывает новые возможности для оказания помощи людям, живущим с хроническими заболеваниями для мониторинга и удаленную поддержку для улучшения здоровья и безопасности.
Пятьдесят семь процентов потребителей в США широкополосной связи, как минимум, одно хроническое заболевание, а 28% имеют два или более.
Надежные решения идут на рынок для поддержки пациентов с сахарным диабетом, сердечные заболевания, ожирение и нарушения сна.
Как и с другими инструментами ИИ, машинного обучения для лечение хронических заболеваний, организуется обучение на больших наборах данных конкретных групп населения, чтобы выявить закономерности прогрессирования заболевания и поведенческие изменения в состоянии здоровья.
Данные с персональных медицинских приборов, интеллектуальных датчиков и электронных медицинских записей, касающихся поведенческой деятельности, такие как диета, физические упражнения и уровень стресса могут быть сплавлены, чтобы раскрыть выводы о том, почему информация о состоянии здоровья пациента может измениться. Предсказание и рекомендации, двигатели смогут сообщить назначений изменения поведения через приложения и другие интерфейсы.
Высокая стоимость лечения хронических состояний движения медицинских компаний, чтобы инвестировать в инновационные проекты с использованием технологий ИИ. Сильный экосистемы развиваются между датчиком и производителей устройств, поставщиков платформ, научных данных разработчики программного обеспечения, эксперты и поведенческие ученые, поставщиков и плательщиков.
Мониторинг поведенческих изменений является трудной и сложной задачей, но индивидуальный опыт включается по технологий ИИ предлагают новые перспективные инструменты для привлечения пациентов каждый день своей жизни.
