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        醫生馬上見:患者的護理標準

            遠程工作、遠程學習,甚至遠程歡樂時光:大流行迫使我們采用新的工作和娛樂方式來適應新的現實。因此,泛歐盟研究項目IntellIoT聚集了(遠程)健康技術專家,在這種非常特殊的背景下討論(遠程)醫療保健的未來。
        人工智能
            專家評論圍繞著將人工智能、機器學習和可穿戴技術整合到未來醫療保健實踐中的前景和潛在缺陷展開。來自心血管醫學、技術提供商、開創性初創公司和醫學研究的代表分享了他們對構建明天的Medtech解決方案以實現更好的患者結果、提高效率、準確性和安全性以及降低護理成本的見解。
         
            從推出“優步在家醫學測試”到設想一個不遠的未來,其中個性化、實時遠程治療是護理標準,請繼續閱讀以了解利用人工智能的力量將如何決定未來藥物。
         
            遠程監控優于面對面咨詢
         
            盡管乍一看這似乎與常識相悖(或完全不可信),但與親自檢查相比,醫生可以通過遠程監控更準確地了解患者的健康狀況。只需將可穿戴設備在一系列小時、幾天或幾周內收集的歷史數據點的廣度和深度與現場咨詢期間的少數幾個選定時刻進行比較:純粹的數據量——例如心率在幾天內定期測量,而不是在醫生就診期間的幾秒鐘內進行測量,從而更清晰地了解患者的整體心血管健康狀況。
         
            “當我去看醫生時,”JörnWatzke解釋說,“[他們]可以使用他們擁有的所有醫療設備進行非常詳細的分析。但這是當時的一次性測量。[可穿戴設備]的一大優勢是您可以24/7全天候獲取數據;你從歷史上得到它……你以高分辨率得到它;你可以實時獲得它,你可以獲得很多細節,還可以測量多個傳感器……這些都是巨大的好處。”Watzke是Garmin的全球業務開發和銷售高級總監,其可穿戴設備從每個用戶那里收集數百萬個健康數據點,從熟悉的指標(如日常步數)到更微妙的測量值(如心率變異性或血氧水平)。
         
            在不斷提高的精密傳感器技術的推動下,Garmin的可穿戴設備使用加速度和PPG(光體積描記圖,用于檢測微血管血容量變化)傳感器來測量心率和變異性,以及用于測量氧飽和度的附加傳感器。這種由可穿戴設備收集的健康參數組合已經可以識別疲勞、嗜睡和壓力等癥狀,并為識別心房顫動或睡眠呼吸暫停等疾病的風險指明方向。雖然Gamin的技術可用于上述風險評估(以及康復和疾病預防),但這些可穿戴設備不是醫療設備,而是消費品,不提供直接診斷或進行任何治療。
         
            盡管近年來可穿戴技術取得了長足的進步,但仍有很長的路要走。Watzke堅信,越來越可靠、更精確的傳感器開啟想象中的功能只是時間問題,例如無創葡萄糖測量:“[我記得]當人們說PPG傳感器永遠無法工作時。同時,PPG傳感器帶來了真正可靠的數據……我們將看到更高的準確度,我們還將看到新的傳感器……這將是一個令人興奮的未來。”
         
            向我展示研究:醫生需要證據
         
            那么可穿戴技術及其產生的數據集是如何整合到實際醫療實踐中的呢?“作為心臟病專家,”MariaMarketou解釋說,“我可以說心血管醫學處于許多機器學習應用的前沿。我們需要人工智能,因為我們需要將大數據信息整合在一起,并將其納入主流臨床實踐。”Marketou是希臘伊拉克利翁大學醫院心臟病診所的高級顧問。從診斷到術后護理,醫生已經依靠人工智能來解析來自可穿戴設備的海量數據并解釋成像:人工智能被用于放射學,以更準確地檢測和分析人眼不可見的細節。
         
            從從業者的角度來看,人工智能整合在理論上的積極影響是相當明顯的:加快行政任務意味著安排預約和后續護理的時間更少,從而有更多的時間與患者進行一對一的交流??梢愿鼫蚀_地解釋日益復雜的數據集,從而減少人為錯誤??焖僮R別模式可以自動診斷疾病,并通過可傳輸個性化實時數據的可穿戴設備對患者進行遠程監控,從而提高護理質量、提高合規性并降低成本,更不用說讓患者更容易獲得醫療保健服務了。
         
            但實施存在重大障礙,尤其是醫生和患者對混合計算機和藥物的謹慎態度。如果沒有通過臨床試驗證明有效的黃金標準,醫生不會將新工具納入他們的實踐?;颊邔Ω櫤凸蚕硭麄兊尼t療數據持謹慎態度。另外,他們為什么要相信計算機算法來決定他們的健康狀況?社會對日益增長的自動化持懷疑態度,增加了對工作消失的恐懼。
         
            盡管AI有能力在許多方面改變醫療保健,但我們不應過早下結論,Marketou警告說:“[醫學]有幾個局限性……醫療指南無法涵蓋所有??臨床病例,并且不同患者之間的經驗差異很大。醫生是高[和]病人的結果是不可預測的......我相信人工智能網絡非常強大,但要成功,我們需要記住,它們永遠不會強大到足以理解醫學的復雜性。”根據Marketou的說法,構建與醫生經驗和專業知識相輔相成的醫療保健解決方案至關重要。
         
            讓人類處于循環中
         
            歐盟研究項目旨在在其醫療用例中解決這個問題。隨著制造業和農業領域的額外工作流,該項目促進了人性化物聯網和人工智能設備和系統的發展,通過設計支持最終用戶的信任、足夠的安全性和隱私。該醫療用例與心力衰竭患者合作,應用人工智能、5G和物聯網來改善門診慢性病的管理。
         
            “負責IntellIoT醫療保健用例的飛利浦高級研究員AncaBucur解釋說:“我們希望證明遠程和準連續支持系統能夠以非常、非常安全的方式提供有效的建議、支持和真正的臨床益處。給病人的路。”雖然該項目的重點是心血管疾病患者,但Bucur也很快強調,基礎研究成果將轉移到其他專業領域。”
         
            除了對患者進行遠程監測和康復以及在臨床醫生照顧他們時為他們提供支持外,該項目還將確定患者積極或消極結果的預測因素:簡而言之,哪些類型的環境變量可以預測患者的情況是好還是壞?
         
            該項目自成立以來納入的較大主題之一是在合并人工智能、物聯網和醫療保健時贏得最終用戶信任的棘手話題。一方面,隨著醫生的成功和患者的健康處于項目中心,人類默認處于技術開發循環中。另一方面,考慮到手頭的技術復雜性,您如何才能贏得患者的信任和醫生的支持?醫生和患者自愿采用的風險很高:在心臟病發作的情況下,生死之間。在采用新技術的情況下,在具有治愈能力的工具和可能造成傷害的工具之間,無論是在健康結果還是數據隱私問題方面。
         
            解決互操作性
         
            雖然數據隱私和安全問題是人工智能和物聯網健康技術解決方案開發的首要考慮因素,但還有其他數據問題也在考慮之中。“任何人工智能系統的好壞都取決于其數據的數量和質量,”Marketou在她位于伊拉克利翁的辦公室說。這種觀點得到了MedicusAI全球業務發展主管FadiHaddad的回應,MedicusAI是一家總部位于維也納的健康科技初創公司,利用人工智能幫助人們更好地了解和關心他們的健康。“這是目前醫療保健領域面臨的更大挑戰之一……健康數據沒有統一或結構化在一個地方。你有不同的數據結構、命名、單位、范圍,在某些情況下,還有不同的文件類型。”Medicus開發了自己的基于人工智能的互操作性引擎來解決這個問題,它通過利用自然語言處理、光學字符識別和機器學習來合并不同的信息系統。
         
            結果?在醫生的額外支持下,Medicus使用這些干凈的數據來構建其醫學推理引擎,該引擎通過解釋各種數據點向最終用戶提供個性化信息。該公司正在努力打造支持人們達到最佳健康結果的產品,并致力于彌合遠程醫療實踐中的差距,提供完整而全面的遠程護理。例如,Medicus在香港開展了支持孕婦的試點項目,以及最近推出的上門抽血測試試點,使偏遠地區的患者可以預約,在舒適的家中收集測試樣本。“它就像Uber的訂購體驗。您可以跟蹤抽血醫生何時來找您以及結果何時準備就緒,”Haddad解釋說。發送到Medicus應用程序,
         
            醫學的未來:早期檢測、預防和個性化
         
            那么我們要多久才能報名參加家庭靜脈切開術測試呢?也許離現在不遠了。COVID-19大流行加速了遠程醫療的采用,促使民眾接受遠程護理:“我們現在看到遠程醫療的巨大推動,因為人們在大流行期間確實被迫……向患者提供服務,”高級主任瓦茨克解釋說在佳明。“有些保守的醫生現在對[遠程醫療]更加開放。”
         
            但是,醫療保健的革命并不僅僅停留在新的咨詢和檢測模式上:隨著收集和評估患者醫療數據的能力增強,醫生和保險公司(以及患者本身)可以預見疾病早期檢測的新推動力,從而導致在預防措施和個性化護理方面:想象一個未來,根據從可穿戴設備收集的數據,交叉引用病史和臨床研究數據,醫療提供者可以發現糖尿病前期甚至抑郁癥的開始,并更早地刺激干涉。另一方面,這種多樣化的數據——測量和合并包括心血管、肺和/或內分泌等在內的各種系統——可以提供更全面的疾病視圖,并更好地了解人體各個部位的相互關系。
         
            參與其中
         
            MedTech的未來是光明的,在利用大數據、人工智能、傳感器技術和可穿戴設備來改善患者治療效果和支持醫療專業人員方面有著激動人心的機會。

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