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AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第三篇)

AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第二篇)

人工智能的采用必须与现有的系统和解决方案相协调。

流行病学模型与人工智能技术配合,能够实时适应和学习——整合新数据,帮助解释健康结果的辅助要素。

然而,流行病学和机器学习之间的合作是有限的。著名的流行病学模型没有整合动态机器学习。没有机器学习,流行病学模型每周都要更新,浪费了宝贵的时间,做出了非常不准确的预测,受到了广泛的批评。

人类的偏见在这些模型中表现得很明显——可变的重要性是由专家决定的,而不是从数据中学习和得出的。

人工智能模型可以从现有数据中推导出隐式和显式的特征,以提高传输预测的精度和适应性。

像Metabiota这样的组织已经绘制了数千个大流行病的分布图,以生成一个风险模型。现有的电子信息系统(EIS)可以保存有价值的历史健康数据——大流行模型和EIS都是用于大规模优化大流行反应的AI引擎的优秀来源。

优化——调整医疗系统以产生最大价值(例如预期寿命)或最小价值(护理成本),是医疗人工智能的最终目标。

通过展望未来,预测需求、约束和行为,人工智能可以赢得时间。

有时间准备和确保部署资源以最大限度地发挥每个单位的影响:财政、人力或商品。大多数车型都是向后看的——就像开车时只看后视镜一样——但他们被要求为未来做决定。

AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第四篇)

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