Tendências de mercado dos indutores: análise prospectiva da inteligência artificial na área médica
Jan 06, 2020
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Quais são os benefícios da IA combinados com imagens médicas?
Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento da Internet móvel, Internet das coisas e outras tecnologias emergentes, a quantidade de dados gerados por diferentes dispositivos terminais está se tornando cada vez maior. De acordo com a previsão das agências relevantes, a quantidade de dados grandes aumentará para 44zb em 2020. Entende-se que até 80% desses dados são de dados não estruturados, como texto, imagem, vídeo, etc. No entanto, devido à gargalo técnico, o sistema de TI existente não pode reconhecer esses dados não estruturados; portanto, esses dados como "lixo" se tornam inúteis. A tecnologia cognitiva da inteligência artificial é um produto inevitável da era do big data. Ele pode não apenas identificar um grande número de dados não estruturados, mas também fornecer informações sobre os dados (computação cognitiva é um conceito proposto pela IBM. Do ponto de vista técnico, computação cognitiva e inteligência artificial têm muito em comum, como aprendizado de máquina, aprendizagem profunda e outros aspectos são muito semelhantes, mas apenas inteligência artificial Como dimensão da computação cognitiva, a inteligência artificial enfatiza tornar as máquinas mais humanas, enquanto a computação cognitiva enfatiza o raciocínio e o aprendizado, e como combinar esses recursos com aplicativos de negócios específicos e resolver problemas de negócios Shi Dongfeng, uma solução de servidor para o sistema de hardware da Grande China da IBM, disse uma vez que a computação cognitiva é uma maneira de pensar e perceber o mundo "como seres humanos", com três características marcantes de entendimento, raciocínio e aprendizado, e ser capaz de entender várias formas de dados não estruturados, de modo a gerar informações de dados, ajudam as empresas a em insights de dados massivos complexos e tome decisões de negócios mais precisas.
De fato, algumas empresas de alta tecnologia em casa e no exterior usaram essas tecnologias avançadas, como computação cognitiva e aprendizado profundo, no campo de imagens médicas, e houve um "médico robô", com o "Dr. Watson" da IBM. como o mais representativo. No contexto das informações médicas domésticas e do diagnóstico e tratamento hierárquico, o espaço de mercado da inteligência artificial e da imagem médica está crescendo.
Para os médicos, a capacidade de memória e o tempo do cérebro são limitados. A maioria dos médicos não consegue ler e entender as dezenas de milhares de trabalhos de pesquisa, muito menos lembrar as dezenas de milhares de doenças das quais os seres humanos podem sofrer. Porém, para IA diferente, o "médico robô" pode aprender continuamente de um grande número de livros de referência médica, revistas médicas, manuais de diagnóstico clínico, registros eletrônicos médicos, até os registros médicos eletrônicos mencionados na Enciclopédia, dicionários, livros, notícias e até scripts de filmes através da tecnologia de aprendizado profundo e pode armazenar quase todo o conhecimento médico mais recente a tempo. Além disso, os médicos robóticos podem aplicar o que aprenderam. Através da tecnologia de análise cognitiva, com dados massivos coletados em vários canais, eles podem rapidamente dar "opiniões" para orientar os médicos a tomar decisões de diagnóstico e tratamento, e não levarão à falta de diagnóstico ou diagnóstico incorreto devido às emoções humanas. Ao mesmo tempo, os pacientes podem obter serviços médicos mais rapidamente e as instituições médicas também podem economizar custos.
Antes disso, a análise cognitiva de mais de 90% dos dados de imagem médica não estruturada sempre esteve em branco, porque envolve a tecnologia de análise de imagem médica de big data e a tecnologia de computação cognitiva por computador, com alto limiar técnico, e a tecnologia cognitiva apenas preenche essa lacuna técnica. , portanto, o valor comercial da inteligência artificial no campo da imagem médica não pode ser ignorado. De acordo com as informações fornecidas pela IBM, em países estrangeiros, já em 2014, o "Dr. Watson" da IBM foi empregado no MD Anderson Cancer Center nos Estados Unidos e foi aclamado como "o melhor especialista em câncer no futuro". "e" o Deus da medicina ". Estima-se que a precisão do diagnóstico de Watson seja de 73%.
A combinação de inteligência artificial e imagem médica tem muitos benefícios, incluindo pacientes, médicos e tratamento médico. Para os pacientes, eles podem concluir o exame de saúde mais rapidamente, obter sugestões de diagnóstico mais precisas e sugestões de tratamento personalizadas; para os médicos, eles podem reduzir o tempo de leitura, diagnóstico auxiliar, reduzir a probabilidade de erros de diagnóstico e solicitar possíveis efeitos colaterais; para tratamento médico, o aprendizado aprofundado pode melhorar a taxa de preparação e reduzir sistematicamente o custo médico.
A IA ajuda o tratamento médico vestível a chegar rapidamente?
A ABI research, uma organização de pesquisa de mercado, prevê que o setor de dispositivos portáteis entrará no período de explosão e popularização nos próximos cinco anos. Estima-se que o volume global de remessas de dispositivos portáteis atinja 485 milhões de unidades em 2018, correspondendo à escala de vendas de 19 bilhões de dólares. Pode-se ver que o mercado de dispositivos Wearable é enorme. A Ahadome prevê que a tecnologia vestível é responsável por pelo menos 50% dos dispositivos vestíveis na área da saúde. Pode-se dizer que o tratamento médico é o campo de aplicação mais promissor dos dispositivos vestíveis, que serão "subvertidos" completamente no futuro.
A relação entre inteligência artificial e dispositivos médicos portáteis é bastante "estreita", o que contribui para promover o desembarque rápido de dispositivos médicos portáteis. Os dispositivos vestíveis trarão uma revolução para a indústria de dispositivos médicos, que não só pode monitorar a glicose no sangue, pressão arterial, freqüência cardíaca, conteúdo de oxigênio no sangue, temperatura corporal, freqüência respiratória e outros indicadores de saúde humana a qualquer hora e em qualquer lugar, mas também ser usado para o tratamento de várias doenças Pode até ser usado para monitorar várias doenças crônicas.
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