醫生從來沒有比現在(zài)更需要AI - 大型製藥公司廣泛采用人(rén)工智(zhì)能技術,正在徹底改變臨床研究,讓我們用數據形式來看看重塑醫療保健的頂級人工智能趨勢,圖表顯示近兩年(nián)來在醫療方向的(de)AI投入已經創(chuàng)了曆史新高。醫療保健正在(zài)成為人工智能研究和應用(yòng)的重要領域。幾乎整個行業的每個領(lǐng)域都會受到技術崛起的影響。
那麽AI在醫療領域都有哪些細分方(fāng)向的(de)探(tàn)索呢?
圖像識別正在徹底改變診斷。最近,Google DeepMind的神(shén)經網絡在診斷50種威脅視力的眼病方麵與醫學專家的準確性相匹配(pèi)。
製藥公司也(yě)正在(zài)嚐試深入(rù)學習設計新藥。例如,Merck與創業公司Atomwise合(hé)作,GlaxoSmithKline與Insilico Medicine合作。在私人市場,醫療保健AI初創公司自2013年以(yǐ)來已經(jīng)在576筆交易中籌集了43億美元(yuán),超過了所有其他(tā)行業的人工智能交易活動。
醫療保健(jiàn)領域的AI目(mù)前旨在改(gǎi)善患(huàn)者預後(hòu),調整各利益相關方的利益,降低(dī)醫療成(chéng)本(běn)。
人工智能在醫療保健領域麵臨的最大障礙之一就是克服長久以來醫療領域的(de)慣(guàn)性,徹底改(gǎi)革不(bú)再有效的現有流程(chéng),並嚐試新興技術。
但是AI麵臨著醫療行業獨有的技術和(hé)可行性挑戰(zhàn)。例如,在美國沒有(yǒu)標準格式(shì)或患者數據的(de)中央存儲庫。當患(huàn)者文(wén)件被傳真或者通過電子郵件發送時(shí),不可讀的PDF或作為手寫筆記的圖像(xiàng)發送時,提取和識別舊檔案信息對AI提出了獨特的挑戰。
但像蘋果(guǒ)這樣的大型(xíng)科技公司在這方麵具有優(yōu)勢,特別是在加入包括醫療保(bǎo)健提供商和EHR供應商在內的大型合作夥伴網絡(luò)方麵。
生成(chéng)新的(de)、可用的數據來源並將EHR數據交給患者 - 正如蘋果正(zhèng)在努力(lì)探索的ResearchKit和CareKit - 有望成為臨(lín)床研究的革命性產品。
防爆電話機、消(xiāo)防電話(huà)機:昆侖KNZD-65, 昆侖KNSP-13,昆侖KNSP-22等(děng)等。
有主機呼叫係統:KNPA-7石油化工作業區電話廣(guǎng)播視屏遠程控製係統。
KNPA5無主機呼叫係統:無(wú)主機呼叫係統核電、陸上、海上平台應用等等。
解決方(fāng)案:地鐵、高鐵、核電、石油化工(gōng)等解決方案
昆侖科技綜合管廊通信係統解決方案;昆(kūn)侖科技綜合管廊管道通信係統解(jiě)決方案
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