Q:
Hvorfor er dyb læring, maskinindlæring og AI så vigtige inden for telemedicin?
EN:Områderne med maskinlæring og kunstig intelligens har mange spændende anvendelser inden for det medicinske felt generelt og telehelse især.
En af de største og mest primære af disse synergier er i dokumentgennemgang. IBM afslører, hvordan dets Watson Health-program er i stand til at analysere millioner af sider med medicinsk information inden for få sekunder og drage konklusioner, der kan bruges til diagnose, sammenligning og mere. Maskinens enorme magt til at håndtere store mængder data kombineres med analytisk og beslutningstagende dygtighed inden for maskinlæring og teknisk intelligens.
| Gratis download: Machine Learning og Why It Matters |
Ud over bare at beskæftige sig med information, kan maskinlæring og kunstig intelligens også give nye muligheder for patientundersøgelse. I radiologi kan maskinlæringsalgoritmer f.eks. Se på røntgenscanninger og andre ressourcer for at finde bevis på resultater og realiteter, der kan vejlede menneskelige beslutningstagere.
Som et andet formativt eksempel på kraften ved maskinlæring og -diagnose dokumenterer National Institute of Health-ressourcer automatiseret analyse af nethindeafbildning, som kan hjælpe med at opdage visse typer synstab i forbindelse med diabetes.
Ud over alt det ovenstående, som er meget betydelig og banebrydende funktionalitet, er der også en række måder, hvorpå maskinindlæring og AI kan hjælpe med den daglige realitet inden for telemedicin. Fra planlægning til konsultation og undersøgelse til diagnose til fakturering vil disse typer teknologier være i stand til at automatisere telesundhedsprocessen.
I den tidlige telemedicin var konceptet relativt enkelt - i stedet for at være fysisk til stede for at foretage husopkald eller for at konsultere eller undersøge en patient fra fjerntliggende områder, brugte læger videokonferencer og relaterede teknologier.
Med maskinlæring og AI vil læger imidlertid kunne kombinere det med beslutningsstøtteværktøjer - automatiseringsteknologierne vil gøre meget af arbejdet. Læger vil gennemgå det og logge på - i stedet for kun at blive understøttet af videokonferencer, vil læger også blive understøttet af vigtige hjælpeteknologier, der tænker og lærer på egen hånd. Dette vil dramatisk ændre området for telemedicin snart og temmelig permanent.
