AI技术将改造医疗保健行业“乐竞体育官方入口最新版本”

本文摘要：医疗保健过程一般来说不会产生大量的数据，但是从目前来看，医疗保健行业应用于AI技术处置可观数据资料的工程进度依旧较慢，不过这一切都将再次发生转变。

医疗保健过程一般来说不会产生大量的数据，但是从目前来看，医疗保健行业应用于AI技术处置可观数据资料的工程进度依旧较慢，不过这一切都将再次发生转变。根据行业咨询公司FrostSullivan数据表明，到2021年，医疗保健行业AI市场的年均填充增长率将不会超过40%，医疗费用未来将会减少一半。AI技术可以从许多方面帮助专业的医疗人员。

例如，AI可以帮助评估疾病的临床和肾功能，增加人为的出错率和工作量；同时，AI技术还能通过分析简单的数据，或将有可能辨识出有先前未被发现的一些与疾病相关的线索，从而为化疗获取新思路。某种程度地，AI技术也不会为患者带给诸多便捷。

例如，医护人员在AI的帮助下可以更高效率地已完成工作，这样患者就能获得更加及时有效地的护理，从而很大地提高医疗结果。分析多种数据格式医疗保健数据的存储格式多种多样，其中还包括数字、文本、图像、扫瞄、视频以及音频等。

许多研究结果也指出，AI技术可以顺利地应用于到这些有所不同的数据类型中。举例来说，深度自学模型可用作分析核磁共振的扫瞄结果及评估癌症病人体内的肿瘤生长情况。用于卷积神经网络技术，误报不会减少，从而增加对病人展开创伤性的前列腺临床。来自中国的一支研究团队通过分析表明软组织弹性和硬度的弹性图，其区别恶性肿瘤和良性肿瘤的准确亲率早已超过了93%。

文本数据某种程度也能用AI技术来展开处置。在2100万份电子身体健康档案中用于类神经网络技术萃取某些危险性系数，其中8500个患者被辨识到有发展成心脏中风的风险，准确率为85%。另一个类似于的技术在基于患者的语言模式下，被用作辨别精神分裂症患者的精神疾病，准确率超过了100%。在另一份研究中，来自加拿大的一支研究团队用于完整心电图(ECG)数据搭起了一个深度卷积神经网络模型。

从该模型可理解所致阵发性心房颤动（一种有可怕危险性的心脏疾病）的主要因素，还能帮助患者展开筛查。面对的妨碍AI技术应用于到医疗保健还面对一些必须解决的妨碍：医疗行业须要意识到AI技术可带给的协助医疗数据的敏感性让获取数据来培育AI模型不会有一定的艰难AI模型获得接纳具备可玩性为解决这些妨碍，医疗行业人员和数据科学家应当更加密切地合作。

根据哈佛一支医学院团队的研究，在临床乳腺癌时，病理学家错误率是3.5%，用于AI模型可将错误率减少到2.9%。两者因应展开临床，则错误率可减少到0.5%。

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