Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

Применение искусственного интеллекта и интернета вещей в здравоохранении: новации, вызовы и перспективы в прогнозировании и управлении хроническими и терминальными заболеваниями.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

Преобразование здравоохранения с помощью ИИ и IoMT: Инновации, вызовы и будущие направления в прогнозировании и управлении хроническими и терминальными заболеваниями

ИИ и IoMT в здравоохранении

Искусственный интеллект (ИИ) и Интернет медицинских вещей (IoMT) трансформируют здравоохранение, особенно в управлении терминальными заболеваниями, такими как рак и сердечная недостаточность. Эти технологии улучшают диагностику, персонализируют лечение и улучшают мониторинг пациентов, что приводит к лучшим результатам и качеству жизни.

Прогнозирование заболеваний и диагностика

Ранее методы прогнозирования заболеваний полагались на клиническое наблюдение и базовую диагностику, часто ограниченные субъективностью и непоследовательной точностью. С развитием лабораторных анализов и медицинского изображения повысилась точность диагностики. Однако вызовы, такие как ложноположительные результаты, качество данных и ограниченные варианты лечения, привели к интеграции технологий ИИ и IoMT.

Преимущества и вызовы

Исследователи из Лабораторий LiSSi в Университете Париж-Восток Крейтей (UPEC) и Лабораторий L2TI в Университете Сорбонна Париж-Норд (USPN) значительно продвинули здравоохранение, интегрируя ИИ и IoMT для прогнозирования и диагностики хронических и терминальных заболеваний. Модели машинного обучения, такие как XGBoost, CNN и LSTM RNN, продемонстрировали более 98% точности в прогнозировании состояний, таких как сердечные заболевания и рак легкого.

Будущее направление

Будущие исследования должны сосредоточиться на улучшении стандартизации данных, обобщаемости и обеспечении конфиденциальности данных с использованием федеративного обучения и блокчейна.

Применение ИИ в вашем бизнесе

Анализируйте, как ИИ может улучшить вашу работу, определите моменты для автоматизации и выберите подходящее решение. Постепенно внедряйте ИИ, начиная с небольших проектов, и расширяйте автоматизацию на основе результатов и опыта.