sıhhat hizmetlerinde AI: Büyük potansiyel, etik sorular


Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları Kız Sırları

yurttaş geliştiricilerin becerilerini artırarak ve ölçeklendirerek başarıya ulaşmış bir halde yenilik yapmayı ve verimliliğe iyi mi ulaşılacağını öğrenmek için Low-Code/No-Code Summit’teki isteğe bağlı oturumlara göz atın. İzle şimdi.


yapay zeka (AI), büyük seviyede makine öğrenimindeki (ML) ilerlemeler sebebiyle karmaşıklıkta büyümeye devam ediyor. sadece, hala cevaplanması gereksinim duyulan tehlikeli netice sorular var.

Makine öğreniminin tahmine dayalı analitikle yakın bağları vardır. Her ikisi de içgörüleri ortaya çıkarmak ve büyük oranda verideki kalıpları belirlemek için güçlü araçlar olabilir. Bu kabiliyetler, sıhhat sektörüne oldukça iyi hizmet edebilir, bilhassa de düşündüğünüzde tüm verilerin %30’u dünya genelinde üretilen yalnızca sıhhat hizmetlerinden gelir.

Bununla birlikte, sıhhat sektöründeki yapay zeka, birçok alanda hala göreceli olarak emekleme aşamasındadır ve bir oldukça zaman tıbbi kayıtları yönetmeye yada tekrarlayan, kolay görevleri otomatikleştirmeye indirgenmiştir. düzgüsel olarak, bunların hiçbiri değerden yoksun değil, sadece sanayi çapında daha oldukça benimsenmeye doğru ilerlemek, sıhhat hizmetlerinin “üçlü As”ını çözme potansiyeline haiz: erişilebilirlik, karşılanabilirlik ve doğruluk. Açıklanabilir yapay zeka daha da fazla potansiyele haizdir: Kurumların veriler vasıtasıyla korelasyonları daha iyi bulmasına ve teşhisi iyileştirmesine destek olabilir.

Zihinsel bozuklukları düşünün. Son 20 ila 30 yılda, ruhsal bozukluklar alanında şaşırtıcı derecede azca ilerleme oldu. sıhhat hizmeti sağlayıcıları bir oldukça zaman değişik insanlarda belirli zihinsel bozuklukları neyin tetiklediğini devamlı bilemezler. Ruhsal bozukluklar doğası gereği oldukça kişiseldir. her neyse ki, açıklanabilir yapay zeka kullanımı, veri noktaları içinde bir korelasyon bulma fırsatı sunarak doktorların daha kişiselleştirilmiş teşhis neticeleri sunmasına olanak tanır.

Etkinlik

Akıllı Güvenlik Zirvesi

yapay zeka ve makine öğreniminin siber güvenlikteki tehlikeli netice rolünü ve sektöre hususi vaka incelemelerini 8 Aralık’ta öğrenin. parasız geçişiniz için bugün kaydolun.

Şimdi üye Ol

Açıklanabilir yapay zeka, sıhhat sektörünü makine öğrenimindeki “kara kutunun” ötesine taşıyarak kullananların kendilerine sunulan ilişkileri ortaya çıkarmasına ve anlamasına destek olabilir. Tedavilerden bakım sunumuna kadar her şeyde kişiselleştirme sunar ve sıhhat hizmetlerinin bir süredir yöneldiği yön budur. Hastaların istediği ve hak etmiş olduğu şey budur. bununla birlikte sıhhat çalışanlarının oldukça daha verimli olmasını sağlar.

sıhhat hizmetlerinde yapay zekanın sunmuş olduğu fırsatı benimsemek

yapay zekanın sıhhat sektöründe benimsenmesi arttıkça, tekrarlayan işler açıkça giderek daha azca sorun olacaktır. Tek başına tıbbi kodlama, yapay zeka yeteneklerinin eklenmesiyle oldukça daha verimli hale gelebilir. Bir hastanın ziyaretinin benzersiz nedenlerini listelemek oldukça zaman alır. sadece yapay zekadaki gelişmeler, yalnızca kodlama sistemlerinin kodları tanımlamasına ve doğrulamasına destek olmakla kalmıyor, bununla birlikte kodlayıcıların kendilerinin de yapılandırılmamış verileri daha iyi anlamalarına destek oluyor.

Tıbbi görüntüleme de yapay zeka ve makine öğrenimi ile büyük gelişmeler yaşayabilir. Mevcut haliyle, doktorlar teşhise varmak için her gün birçok görüntüyü inceliyor ve etiketliyor. Teknoloji artık belirli durumların saptanmasına ve teşhis edilmesine destek olmak için tıbbi görüntüleri çözümleme edebiliyor. netice olarak, doktorlar gözden geçirmek yerine erken müdahale ve tedaviye odaklanabilirler. ek olarak, bakıma erişimi iyileştiren daha oldukça hasta görebilirler.

Farmasötik tarafında, Google’ın DeepMind tarafınca geliştirilen bir AI sistemi olan AlphaFold’u bulacaksınız. Bu AI aracını kullanmak, bilim adamlarının protein katlanmasının yapısını daha iyi tahmin etmelerine destek oluyor, bu da ilaç geliştirme aşamasına oldukça daha süratli geçebilecekleri anlamına geliyor. Bu, yaşam kurtaran ilaçları bir zamanlar olanaksız olduğu kabul edilen hızlarda piyasaya sunma potansiyeline haizdir.

Hasta verileriyle ilgili etik hususları anlama

Hasta verileri bağlamında AI’nın etik mülahazalarına dönecek olursak, birçok sıhhat kuruluşu çizgiyi nereye çekeceğini ve bakımı iyileştirmek için hasta verilerini kullanmanın ne anlama geldiğini sorguluyor. Bu kuruluşlar, bir oldukça zaman oldukça duyarlı bilgileri yönetmekten, depolamaktan ve güvenliğini sağlamaktan mesuldür.

HIPAA, temel gereksinimleri belirlemiştir, sadece anahtar, hasta bilgilerini seyretmek, seyretmek, yakalamak, çözümleme etmek ve korumak için kullanılan verilerin ve hızla gelişen teknolojinin kıymetini anlamaktır. Hasta bilgileriyle ilgili herhangi bir politika, erişilebilirlik kontrollerini ve danger değerlendirmelerini (özetlemek gerekirse sistemdeki potansiyel zayıf noktaları belirleme) içermelidir.

Veri gizliliği söz mevzusu olduğunda, verilerin etrafındaki korkuluklara dikkat edilmelidir. Hasta verilerini kullanırken, bir tür alarmı etkinleştirmeniz gerekir. Ne de olsa, bu informasyon bir hastanın yaşamının tüm öyküsünü anlatabilir. Verilerin yalıtılmasına izin vermek için kontrollerin devreye alınması önemlidir. Bu tür önlemler, bir kuruluşun teknolojiyi ve hasta verilerini iyi bir amaç için kullanmasını sağlayabilir.

Bir öteki mühim etik kaygı, veri toplama ve kullanma ile ortaya çıkabilecek yanlılıktır. Önyargılı verileriniz var ise, algoritma da yanlı olacaktır. Kuruluşa sunulan bilgiler büyük olasılıkla topluluğu bir tüm olarak temsil etmeyecektir. Çeşitli kapsama haiz olmak oldukça önemlidir. Bu kadar çeşitli bilgileri kategorize edebilen ve kullanabilen bir teknolojiye haiz olmak da aynı derecede önemlidir.

Bir taraftan yeni teknoloji, sıhhat sektörünün yapay zekayı ve verileri birçok hastalığı tedavi etmek için kullanmasını sağlıyor – iyi mi bakarsanız bakın mühim bir gelişme. bununla birlikte, aynı veriler hastaların refahını potansiyel olarak iyileştirebilir.

hızla gelişen teknolojinin yardımıyla sıhhat uzmanları, ciddi sıhhat koşullarını daha iyi seyretmek ve önlemek için bilgileri parçalara ayırabilir. sıhhat sektörü engellerin üstesinden gelebilir ve yapay zekanın daha önlenebilir ve erken müdahale emekleri yapmasını sağlayabilirse, insanlara daha yüksek kalitede bakım ve yaşam sunmak tamamen mümkündür.

Lu Zhang kurucusu ve yönetici ortağıdır. Füzyon Fonu. sıhhat alanında meşhur bir Silikon Vadisi yatırımcısı ve seri girişimcisi olan Zhang, kısa bir süre ilkin Enterprise Insider tarafınca erken aşamadaki en iyi 25 hanım yatırımcıdan biri seçildi.

DataDecisionMakers

VentureBeat topluluğuna hoş geldiniz!

DataDecisionMakers, veri işini meydana getiren teknik kişiler de dahil olmak suretiyle uzmanların verilerle ilgili içgörüleri ve yenilikleri paylaşabileceği yerdir.

En yeni fikirler ve güncel bilgiler, en iyi uygulamalar ile veri ve veri teknolojisinin geleceği hakkında okumak istiyorsanız DataDecisionMakers’ta bizlere katılın.

Kendi makalenizle katkıda bulunmayı bile düşünebilirsiniz!

DataDecisionMakers’dan Daha Fazlasını Okuyun


Kaynak : https://venturebeat.com/enterprise/ai-in-healthcare-vast-potential-ethical-questions/

sıra bulucu Geçici Mail pdf kitap indir antrenmanlarla matematik 1 pdf ilahi sözleri 1984 pdf türkçe pdf minecraft premium satın al ilahi sözleri youtube mp3 çevir Selçuk Sport Apk İndir Viski Fiyatları SMM Panel PDF Kitap indir