Если две технологии оказали огромное влияние на мир, то ИИ и большие данные попадают в этот список. Обладая таким большим потенциалом, обе эти технологии могут привести к изменению парадигмы в том, как работает бизнес, и в большей степени они смогли оказать это влияние. ИИ или искусственный интеллект уже набирает обороты: от использования для создания приложений, автоматизирующих эту функцию, до создания сложного алгоритма, который может повлиять на наш образ жизни. Одно из основных воздействий ИИ и больших данных наблюдается в секторе здравоохранения. Наблюдается ошеломляющий рост спроса на программы сертификации ИИ и обучение работе с большими данными среди отдельных лиц, и даже работающие профессионалы, которые хотят добиться успеха в мире технологий, повышают свою квалификацию или выбирают этот курс. после завершения их обучения. Но когда дело доходит до вариантов использования ИИ и больших данных, то их влияние ощущается не только в области технологий, но и в других секторах, включая здравоохранение.

Как искусственный интеллект и большие данные влияют на работу по улучшению глобального здравоохранения?

Согласно опросу Deloitte, около 63% компаний в настоящее время используют машинное обучение в своем бизнесе. Кроме того, ожидается, что к 2021 году рыночная стоимость ИИ на рынке здравоохранения достигнет 6,6 млрд долларов, и это создаст огромный спрос на специалистов по ИИ и большим данным. Когда мы говорим об ИИ, то это всеобъемлющий термин, который включает в себя машинное обучение и глубокое обучение как его неотъемлемую часть, поэтому приобретение навыков в этой области поможет вам стать частью одного из самых востребованных квалифицированных специалистов. компания. Возвращаем наше внимание к получению знаний об ИИ и о том, как он используется в развитии здравоохранения. Вот краткий обзор того, как большие данные и ИИ могут оказаться полезными для сектора здравоохранения:

1. Использование чат-ботов для помощи пациентам

2. Диагностика больного и оказание предварительной помощи

3. Анализ данных изображения для оценки молекулярной структуры при открытии лекарства.

4. Персонализация данных

Давайте рассмотрим это подробно:

  • Улучшение диагностики. Задача медицинских технологий — улучшить процесс диагностики и в то же время снизить вероятность ошибки. За последние несколько лет ИИ и МО оказали сильное влияние на точность диагностики лекарств и повысили ее. Согласно исследованию Nig Market Research, к 2025 году ожидается, что медицинский рынок ИИ превысит 18,12 миллиарда долларов. И искусственный интеллект, и машинное обучение более точны и точны в обнаружении аномалий по сравнению с людьми.

Примером, который мы хотели бы здесь привести, является исследование, проведенное в Стэнфордском университете. Исследователи из Университета создали алгоритм для оценки рентгенографии грудной клетки, который является таким же точным, как и рентгенологи, и этот алгоритм должен быть в состоянии быстро предоставить отчет об оценке.

  • Обработка естественного языка. Интерпретация того, что люди думают и работают так же, как люди, была целью ИИ с 1950 года. Обработка естественного языка — это область, которая помогает специалистам по ИИ добиться того же. Есть несколько применений одного и того же в области здравоохранения.

Например, НЛП можно использовать для создания, классификации и документирования клинического отчета пациента. Системы НЛП достаточно мощны, чтобы оценивать неструктурированные клинические отчеты, а затем делать из них выводы. Что ж, для этого системе НЛП необходимо работать с большим количеством данных и информации.

  • Роботизированная автоматизация процессов. По сравнению с другими формами искусственного интеллекта, его форма довольно недорогая. Он прост в программировании и прозрачен в действии. Он предполагает использование компьютерных программ на серверах. Он работает на сочетании бизнес-правил, рабочего процесса и интеграции уровня представления вместе с информационными системами, чтобы работать как полуинтеллектуальный пользователь. Это может оказаться полезным даже в системе здравоохранения для таких процессов, как обновление записей о пациентах, выставление счетов, предварительная авторизация и т. д.
  • Физические роботы. Другим популярным применением ИИ стали физические роботы. США одобрили использование хирургических роботов. Эти роботы помогают хирургам во время операции, позволяя им делать точные и минимальные разрезы. Некоторые из распространенных процессов, в которых эти хирургические роботы находят применение, — хирургия простаты, хирургия головы и шеи, гинекологическая хирургия.

Это лишь некоторые из многих вариантов использования ИИ и больших данных в области глобального развития здравоохранения. Общая цель состоит в том, чтобы создать систему, свободную от ошибок, а также способную улучшить темп работы.

Будущее

Как видно из различных вариантов использования ИИ и больших данных, эти технологии будут широко использоваться, и поэтому спрос на экспертов в этих областях будет расти. С помощью правильной квалификации и знаний можно, несомненно, стать успешным экспертом в области ИИ и больших данных.

Global Tech Council предлагает сертификационные курсы по искусственному интеллекту и обучение работе с большими данными, которые помогут вам получить все знания и информацию об этих технологиях. Чтобы узнать больше об этом, свяжитесь с Глобальным техническим советом сегодня.