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摘要醫(yī)療衛(wèi)生事件加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,以管理和發(fā)現(xiàn)對(duì)不斷增加的數(shù)據(jù)量的見解。

  【儀表網(wǎng) 儀表下游】導(dǎo)讀:醫(yī)療衛(wèi)生事件加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,以管理和發(fā)現(xiàn)對(duì)不斷增加的數(shù)據(jù)量的見解。大流行加速了物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,以管理和發(fā)現(xiàn)對(duì)不斷增加的數(shù)據(jù)量的見解。下一波物聯(lián)網(wǎng)(IoT)分析開發(fā)將與大數(shù)據(jù)領(lǐng)域完全融合。
 
  同時(shí),技術(shù)堆棧中的價(jià)值正在從硬件和中間件轉(zhuǎn)向分析和增值服務(wù),例如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)。ML和AI服務(wù)預(yù)計(jì)將在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域以近40%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng),到2026年將達(dá)到36億美元。
 
  盡管醫(yī)療衛(wèi)生事件影響了許多行業(yè),但物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)受到的影響較小。事實(shí)上,許多新興的支持云原生數(shù)據(jù)的分析供應(yīng)商已經(jīng)從醫(yī)療衛(wèi)生事件中受益。大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析可能無法治愈這種病毒,但事實(shí)證明,支持物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的技術(shù)對(duì)于減輕公眾焦慮、監(jiān)測(cè)患者和為新的爆發(fā)做好基礎(chǔ)設(shè)施準(zhǔn)備至關(guān)重要。
 
  今天的許多機(jī)器學(xué)習(xí)診斷應(yīng)用程序似乎屬于以下類別:
 
  聊天機(jī)器人:公司正在使用具有語音識(shí)別功能的人工智能聊天機(jī)器人來識(shí)別患者癥狀中的模式,以形成潛在的診斷,預(yù)防疾病/或推薦適當(dāng)?shù)男袆?dòng)方案。
 
  腫瘤學(xué):研究人員正在使用深度學(xué)習(xí)來訓(xùn)練算法以識(shí)別癌癥組織,其水平與訓(xùn)練有素的醫(yī)生相當(dāng)。
 
  病理學(xué):病理學(xué)是關(guān)于疾病診斷的醫(yī)學(xué)專業(yè),基于對(duì)血液和尿液等體液以及組織的實(shí)驗(yàn)室分析。機(jī)器視覺和其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以增強(qiáng)傳統(tǒng)上僅留給顯微鏡病理學(xué)家的努力。
 
  罕見疾病:面部識(shí)別軟件與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合,幫助臨床醫(yī)生診斷罕見疾病。使用面部分析和深度學(xué)習(xí)分析患者照片以檢測(cè)與罕見遺傳疾病相關(guān)的表現(xiàn)。
 
  在大流行期間,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用加快了——然而,新開發(fā)的人工智能項(xiàng)目卻顯著放緩。物聯(lián)網(wǎng)中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)尚處于早期采用階段,在醫(yī)療衛(wèi)生事件加速發(fā)展時(shí),缺乏數(shù)據(jù)支持的基礎(chǔ)設(shè)施阻礙了機(jī)器學(xué)習(xí)在操作層面的快速采用。
 
  關(guān)于診斷機(jī)器學(xué)習(xí) / 人工智能的結(jié)論
 
  機(jī)器視覺正在成為這些診斷應(yīng)用程序中的共同主題,應(yīng)該注意的是,該領(lǐng)域的改進(jìn)將與診斷中的可靠應(yīng)用程序密切相關(guān)。然而,反復(fù)試驗(yàn)的過程將極大地影響該技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界中的價(jià)值以及它在診斷領(lǐng)域的應(yīng)用程度。
 
  人工智能在醫(yī)療診斷中的應(yīng)用正處于多個(gè)專業(yè)的早期采用階段,目前可用于患者結(jié)果的數(shù)據(jù)有限。這些應(yīng)用程序有可能影響臨床醫(yī)生和醫(yī)療保健系統(tǒng)如何進(jìn)行診斷以及個(gè)人實(shí)時(shí)了解其健康狀況變化的能力。
 
  隨著醫(yī)療器械行業(yè)的快速增長(zhǎng),努力將基于機(jī)器和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的準(zhǔn)確可靠的醫(yī)療診斷技術(shù)推向市場(chǎng)的公司可能會(huì)占據(jù)這個(gè)有利可圖的市場(chǎng)的一定比例(人工智能醫(yī)療領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)行大規(guī)模的風(fēng)險(xiǎn)投資)似乎表明人工智能有機(jī)會(huì)在下一波醫(yī)療診斷技術(shù)中嶄露頭角。
 
  盡管人工智能在醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域前景廣闊,但醫(yī)學(xué)診斷中的人工智能仍然是一種相對(duì)較新的方法,許多臨床醫(yī)生仍然不相信其可靠性,敏感性以及如何在不破壞臨床專業(yè)知識(shí)的情況下將其實(shí)際整合到臨床實(shí)踐中。密切關(guān)注醫(yī)療診斷領(lǐng)域,因?yàn)槲覀儜岩蛇@將成為不久的將來更多人工智能應(yīng)用的活躍領(lǐng)域。
 
  資料來源:千家網(wǎng)

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