這些現象將影響2019年醫學人工智能的突破進展。

作者:Yolanda 發表日期:2019-02-28 12:34:24

2019年將是醫學人工智能突破性發展的一年。基於醫療衛生領域對過去兩年人工智能研究和臨床實踐的有益反饋,醫生、醫院、保險公司和病人對人工智能采取了更加開放的態度。據美國領先的市場研究公司Tractica估計,到2025年,

治療費用將超過340億美元用於人工智能技術,高於2018年的21億美元。

人工智能的巨大潛力必須建立在“改變醫生以提供高質量,經濟有效的診斷和治療服務”的前提下,以最大限度地發揮臨床醫療決策的作用。 2019年,醫學AI在診斷,成像,疾病預測分析和醫療管理方面的應用將繼續增長。

需求來自以下五個方面:

  診療行為不規范

不規范的醫療行為是臨床實踐中的一個現實問題。不規范的診療行為可能導致醫患沖突、醫療賠償、醫療保險等一系列後果,其中美沙酮、嗎啡等藥物濫用對患者造成直接經濟損失和行為健康損害。

引入醫學人工智能工具,提醒醫生在診療過程中,督促醫生按照臨床診療規范執行醫囑,是一種行之有效的臨床規范管理方法。這將大大減少不規范行為對患者造成的安全威脅。據報道,基於人工智能的彙美CDSS已嵌入宣武醫院電子病

曆科。

進行了中風病曆的質量控制。當醫生寫下病曆時,醫生會自動檢查缺陷,並提醒一個月內急性腦梗塞的標准治療率增加了33.7%,許多質量控制目標達到100%依從性。

醫療保險控制費降低運營成本

輔助醫療運營和管理是未來人工智能發展最快、規模最大的領域。到2019年年底,僅人工智能在醫療信息化建設領域的市場份額就有望超過17億美元。可以幫助節省超過3萬億美元的醫療廢物。

在我國,隨著各大醫院逐步實行DRGS支付制度,醫院必須在診療方面下功夫,從源頭上節約醫療保險費用。人工智能是由大數據驅動的科學決策,能夠有效地幫助醫生進行科學診斷,幫助正確分組支付,並將AI與患者完整的臨床數據相

結合,預測疾病的轉歸。

並發症的可能性,嚴重程度和嚴重程度可以幫助醫生確定對該特定患者最有效的治療方法。

精密醫學數據分析需求

自2015年奧巴馬提出“精密醫學計劃”以來,“精確”一詞可以說為疾病診斷和治療的發展奠定了基礎,特別是在癌症治療、基因組學、生物免疫治療等領域。給業界帶來了極大的信心和實際利益。但是在醫學上談論“精確性”是多麼

容易,

2019年,人工智能將成為精准醫學發展的加速器。患者數據訓練的深度學習模型可以快速為患者選擇合適的藥物和治療方法,以跟蹤和預測個體疾病的進展。

提高門診手術的及時性

在過去四、五年裏,在醫院以外接受外科治療的病人人數有增加的趨勢,例如門診,那裏的病人不斷被灌輸“正確的護理、正確的地點、正確的時間”的概念。教育他們在專業機構接受及時治療。保險公司率先通過激勵和教育改變傳統

經濟結構的凝固帶來了城市創新意願和創新的低水平。金融作家吳曉波去了香港的一所大學教授創新課程。他驚訝地發現,課堂上90%以上的學生來自大陸和其他地區。

根據風險資本數據,截至2016年6月,全球有166家全球初創企業價值超過10億美元,但在香港沒有。就研發投資而言,香港2017的研發支出僅占GDP的0.8%,低於2014的新加坡2.198%,遠低於深圳2016的4%。

 




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