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AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第二篇)

AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第一篇)

为了实现大规模影响,必须在世界上最先进和最不先进的卫生系统中部署机器学习。

在学术界和科技巨头的原始数据环境之外,任何体面的技术都应该保持弹性。人工智能可以从许多方面的数据中学习——照片、自然语言、表格数据、卫星图像——并且可以适应,从可用的数据中学习。

适应能力是定义人工智能的关键。人工智能最好的设计是用来解决复杂的问题——而不是服装偏好。现在是将人工智能引入医疗保健的时候了。

新冠肺炎是我们这个时代最严重的全球危机:一项迫在眉睫的健康挑战,一项对我们社会经济和心理健康持续时间未知的挑战。

缺乏数据驱动的决策以及缺乏适应和预测技术延长并加剧了COVID-19的死亡人数。

这些技术将帮助我们重建健康和社会。人工智能已经为应对新冠肺炎制定了新的解决方案,并加快了卫生保健的演变。

麻省理工学院的传输速率机器学习模型已经产生了令人印象深刻的精确度——在某些情况下降低了70%的错误率。

纽约市Sanai山的研究人员通过将人工智能模型与胸部计算机断层扫描(CT)、临床症状、暴露史和实验室测试相结合,证明了减少假阴性误差的能力,可以将测试从两天缩短到几乎瞬间。

与测试套件不同的是,人工智能模型可以立即传递给新用户,在生产中不受限制,也不需要额外的培训和补充设备。

AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第三篇)

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