46 просмотров

Как машинное обучение помогает сократить расходы на лечение и уход

Возможности цифровизации для сбора, обмена и предоставления данных становятся главной целью для любого бизнеса, включая здравоохранение. Машинное обучение, большие данные и искусственный интеллект могут помочь преодолеть проблемы, связанные с большими объемами данных.

Растущие потребности в лекарствах, улучшение операций и снижение затрат могут потенциально помочь медицинским организациям.

Что касается ухода за больными, инновации в области машинного обучения могут позволить медицинским работникам более эффективно диагностировать и лечить заболевания с помощью более точного и персонализированного лечения.

Исследование машинное обучение в здравоохранении показывает, как технологические инновации могут привести к более убедительным, комплексным решениям для ухода за пациентами, которые могут улучшить результаты.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, состоящее из алгоритмов — набора инструкций для выполнения определенных задач. Проще говоря, машинное обучение позволяет моделям ИИ учиться на данных и принимать решения без вмешательства человека.

Со временем, машинное обучение алгоритмы повышают свою точность без программирования. Тщательное изучение машинного обучения показывает три ключевых компонента алгоритма; представление, оценка и оптимизация.

Представление означает, что компьютер может классифицировать по форме и языку. Этот компонент закладывает основу для следующих деталей, позволяющих оценить значимость категорий данных. Затем алгоритм выбирает оптимальную модель для наиболее эффективного и точного вывода в процессе оптимизации.

Статья в тему:  Как называется тест для оценки искусственного интеллекта

Что говорят исследования?

  • Согласно данным, проведенным Syft в 2018 году, больницы тратят в среднем на 17,7 % примерно на 25 миллиардов долларов больше, чем необходимо в их цепочке поставок. Искусственный интеллект и машинное обучение теперь могут снизить стоимость таких вещей.
  • ИИ может предоставлять решения, которые предоставляют врачам и медицинскому персоналу статистику о производительности конкретных расходных материалов практически в режиме реального времени. Типичные расходы больниц, например, на такие товары, как операционные простыни, иглы и этикетки, могут быть сокращены примерно на 18%.
  • Другим примером являются медицинские и хирургические компоненты, используемые при умеренно инвазивных операциях, такие как гвозди, трансплантаты, аортальные стенты и интубационные трубки. Больницы тратят на такие продукты в среднем 13 286 долларов, или более четверти всех своих расходов.
  • AI и ML могут, кроме этого, экономить на так называемых предпочтениях поставщиков, таких как имплантаты в спинном мозге и коленные большеберцовые протезы. Более половины расходов на их снабжение тратится на это лечебными учреждениями.
  • Машинное обучение помогает в организации административных процедур больницы, картировании, лечении инфекционных заболеваний и персонализации лечения.

Машинное обучение в здравоохранении может помочь в следующих областях:

автоматизированная процедура сканирования проводимое обученными моделями обучения, делает обнаружение и диагностику заболеваний более точными.

  • Одной из наиболее острых проблем в отрасли является персонализированное лечение, потому что каждый пациент хочет лучшего лечения, большего внимания и лучших рекомендуемых лекарств.
  • Медицинская визуализация обеспечивает визуальное представление органов и тканей на клеточном уровне, что помогает обнаруживать прогнозы и заболевания.
  • Умным медицинским записям нужны безопасные и доступные данные: машина собирает и сохраняет все данные и подготавливает их для глобальных исследований.
  • Усилия по открытию и производству лекарств с низкой стоимостью, эффективностью, безвредностью и минимальной опасностью побочных эффектов.
  • Прогнозирование болезней касается социального воздействия медицины и достижений в области качества жизни.
Статья в тему:  Что я должен изучить, чтобы исследовать искусственный интеллект

Машинное обучение улучшит мониторинг общественного здравоохранения, поможет прогнозировать заболевания и защитить данные в административной, финансовой, операционной и клинической областях. Давайте посмотрим, как это работает.

Модели машинного обучения могут изменить методы работы врачей, повысить роль, которую они играют сейчас, и ежедневно помогать специалистам, например:

  • Позаботьтесь о документах для здоровья
  • Прогнозирование эффектов наркотиков
  • Хранение и защита данных пациентов
  • Управление рабочим временем больницы

Самое главное, более медленные, устаревшие алгоритмы прогнозирования риска заменяются модели машинного обучения в этот момент.

Примеры использования решений машинного обучения в здравоохранении:

  • Машинное обучение помогает путем улучшения и стандартизации того, как эти системы структурированы для обработки ЭМК (электронные медицинские карты). В этом случае конечной целью является улучшение обслуживания при меньших затратах.
  • Решения для машинного обучения также может помочь врачам и плательщикам в предотвращении риска для общественного здравоохранения путем выявления закономерностей и поверхностных признаков высокого риска, моделирования прогрессирования заболевания и многого другого для прогнозирования заболевания и лечения.
  • Машинное обучение может помочь улучшить управление медицинской информацией и обмен информацией за счет улучшенных рабочих процессов, доступа к клиническим данным и повышения точности и потока медицинской информации.
  • Патологи могут использовать ML модели для быстрой и более точной диагностики и выявления пациентов, которым могут быть полезны новые виды терапии.
  • Повысьте скорость и точность диагностики рака молочной железы.
  • Проанализируйте онкологические данные и предоставьте информацию, которая позволит внедрить прецизионную медицину и здравоохранение врачами-онкологами, фармацевтическими фирмами, плательщиками и поставщиками услуг.
  • Использование 3D-радиологических изображений для медицинских специалистов в области лучевой терапии и хирургического планирования может помочь идентифицировать рак и здоровую анатомию с расширенными возможностями. сервисы и решения для машинного обучения. В сочетании с подходящим лабораторным оборудованием, машинным обучением и наука о данных может помочь в создании лекарств для улучшения быстрого лечения пациентов по более низкой цене.
  • Мы можем провести автоматизированное машинное обучение и предварительно обработанные данные с помощью своих платформ машинного обучения, повышая точность и устраняя трудоемкие задачи, обычно выполняемые людьми в различных секторах здравоохранения, включая биофармацевтику, точную медицину и технологии, больницы и системы здравоохранения.
  • Машинное обучение может быть использовано в онкологии, неврологии и других необычных заболеваниях для картирования и терапии заболеваний. Используя биологические данные и данные пациентов, эти технологии позволяют представители здравоохранения не полагаться на пробы и ошибки, а использовать более предсказуемый подход.
  • Модели машинного обучения может быть использован в качестве круглосуточного медицинского консьержа с помощью текстовых сообщений, электронной почты, Slack и видеоконференций». Это может помочь предприятиям и страховым компаниям сэкономить время и деньги на здравоохранении, облегчая людям понимание их преимуществ, поиск поставщиков с наименьшими затратами, улучшение понимания их преимуществ и поиск поставщиков с самыми низкими затратами.
Статья в тему:  Каковы положительные эффекты искусственного интеллекта

Воспользуйтесь преимуществами машинного обучения в здравоохранении, сотрудничая с Dash

Мы в Dash Technologies считаем, что поставщики программного обеспечения для здравоохранения должны перестать смотреть на машинное обучение как на концепцию будущего и вместо этого использовать реальные решения, которые оно предлагает сегодня!

На протяжении многих лет мы помогали использовать новейшие технологии для пациентов и заинтересованных сторон в глобальном здравоохранении. Что касается машинного обучения, мы обнаруживаем конкретные варианты использования, в которых машинное обучение как услуга может придать вашим усилиям в области здравоохранения ощутимую ценность и помочь в разработке пошаговой процедуры для ее интеграции в вашу деятельность.

Многие фирмы из списка Fortune 500 сэкономили время и средства, обновив свои современные услуги благодаря нашим медицинским услугам. Свяжитесь с нами теперь, чтобы узнать больше о наших услугах и как мы можем помочь индивидуальные решения к вашим потребностям!

Мы эксперты в области технологий со страстью к воплощению концепций в жизнь. Используя уникальный консультативный процесс и гибкий подход к разработке, мы превращаем бизнес-задачи в технологические решения.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x