Sog'liqni saqlashda sun'iy intellektning asosiy uchta asosiy qo'llanilishi, ayniqsa Polshada qo'llaniladigan yechimlarga e'tibor
Polshada sun'iy intellektning asosiy qo'llanilishi tasvir ma'lumotlarini tahlil qilish, tana tarkibini tahlil qilish va bemorlarning davolanishga qanday javob berishini bashorat qilishdir.
Polshada va butun dunyoda kuzatishga arziydigan eng muhim Ar-ge loyihalari
Har doim to'rtta asosiy korporatsiyaning yo'nalishlarini kuzatishga arziydi: Amazon, Apple, Facebook va Google. Agar ba'zi loyihalar bu buyuk o'yinchilar uchun juda sekin ketayotgan bo'lsa, bu dunyoda nimadir yaxshi emasligini anglatadi. Keyin kichikroq kompaniyalar uchun joy yaratiladi, ular haqida baland ovozda emas va ularni kuzatishga arziydimi yoki yo'qmi hali noma'lum. Bundan tashqari, men tasviriy sun'iy intellekt bilan bog'liq ilmiy-tadqiqot loyihalarida ikkita tendentsiyani ko'raman. Ulardan biri AIni, masalan, rezonansni qo'yadigan katta kameralar yaratuvchilari. Ikkinchisi, kameradan mustaqil bo'lgan va PACS ma'lumotlar bazasiga asoslangan har qanday fotosuratlar to'plami bilan ishlaydigan echimlarni yaratadigan ishlab chiqaruvchilar. Ikkalasining ham ijobiy va salbiy tomonlari bor, lekin kameralardan mustaqil ravishda ishlaydigan ikkinchisi ko'proq amalga oshirilishi mumkin - bu biz RSQ AI uchun tanlagan yondashuv. Biz kasalxonalarda mavjud bo'lgan barcha narsalarni ularning o'rnatilgan jarayonlarini buzmasdan yaxshilashni xohlaymiz, lekin faqat yo'llarni soddalashtiramiz.
Eng katta to'siq, uni engib o'tish AIni tibbiyotda yanada kengroq qo'llashga imkon beradi
Hozircha AI haqiqiy tibbiy muhitda emas, asosan ilmiy nashrlarda ishlaydi. Va u HEDga kelgan bemorlarning ma'lumotlariga emas, balki universitetlar uchun mavjud bo'lgan juda tor ma'lumotlarga ishlaydi. Akademik hamjamiyat mahsulot ishlab chiqarishni o'rganishi juda muhimdir. Sun'iy intellekt hech kimga kerak emasligini tushunishimiz kerak. Tezkor chora ko'rishingiz uchun sizga bemorlarning sog'lig'i haqida aqlli hisobotlar va ma'lumotlar kerak. AI PACS ma'lumotlar bazalarida ishlashi kerak bo'lgan komponentlardan faqat bittasi bo'lib, u joylashtirilishi va keyin xizmat ko'rsatishi mumkin bo'lgan shifoxona infratuzilmasida ishlashi kerak. Kasalxonada amaliy va tibbiyot xodimlarini foydalanishga ishontiradigan jarayonda biror narsa qilish, faqat fotosuratlarni baholash algoritmi va modelini bajarishdan ko'ra 10 barobar qiyinroq. Shuningdek, biz amaliyotdan bilamiz, masalan, RSQ AIning Poznan shahridagi HCP kasalxonasi bilan tajribasi, shifoxonalar haqiqatini hisobga olish va mavjud jarayonlarni boyitish qanchalik ijobiy.
Do'stlaringiz bilan baham: |
