کدنویسی بچه ها

ترکیب یادگیری ماشین و قابلیت های NLP. با این هوش مصنوعی حل تکالیف حال، اشتیاق اولیه برای استفاده از این فناوری از بین رفته است زیرا مشتریان متوجه مشکل آموزش واتسون نحوه رسیدگی به انواع خاصی از سرطان و ادغام واتسون در فرآیندها و سیستم‌های مراقبت شدند.10 واتسون یک محصول واحد نیست، بلکه مجموعه‌ای از "شناختی" است. خدمات ارائه شده از طریق رابط های برنامه نویسی کاربردی (API)، شامل گفتار و زبان، بینایی، و برنامه های تحلیل داده مبتنی بر یادگیری ماشین. اکثر ناظران احساس می کنند که API های Watson از نظر فنی توانایی دارند، اما انجام درمان سرطان یک هدف بیش از حد جاه طلبانه بود. Watson و سایر برنامه‌های اختصاصی نیز از رقابت با ب هوش مصنوعی حل تکالیف رنامه‌های منبع باز رایگان ارائه شده توسط برخی از فروشندگان، مانند TensorFlow گوگل، رنج برده‌اند.

مشکلات پیاده سازی با هوش مصنوعی بسیاری از سازمان های مراقبت های بهداشتی را تحت تأثیر قرار می دهد. اگرچه سیستم‌های مبتنی بر قانون که در سیستم‌های EHR گنجانده شده‌اند، از جمله در NHS به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما دقت سیستم‌های الگوریتمی بیشتر مبتنی بر یادگیری ماشین را ندارند. حفظ این سیستم‌های پشتیبان تصمیم بالینی مبتنی بر قاعده دشوار است زیرا دانش پزشکی تغییر می‌کند و اغلب قادر به رسیدگی به انفجار هوش مصنوعی حل تکالیف داده‌ها و دانش مبتنی بر ژنومی، پروتئومیک، متابولیک و سایر رویکردهای «مبتنی بر omic» برای مراقبت نیستند.

این وضعیت در حال تغییر است، اما بیشتر در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و شرکت‌های فناوری وجود دارد تا در عمل بالینی. به ندرت یک هفته می گذرد که یک آزمایشگاه تحقیقاتی ادعا نمی کند که رویکردی برای استفاده از هوش مصنوعی یا داده های بزرگ برای تشخیص و درمان یک بیماری با دقتی برابر یا بیشتر از پزشکان انسانی ایجاد کرده است. بسیاری از این یافته ها مبتنی بر تجزیه و تحلیل تصویر رادیولوژیکی هستند، 12 اگرچه برخی از آنها شامل انواع دیگری از تصاویر مانند اسکن شبکیه 13 یا پزشکی دقیق مبتنی بر ژنوم است. دوره ای از پزشکی مبتنی بر شواهد و احتمال، هوش مصنوعی حل تکالیف که عموماً مثبت تلقی می شود، اما چالش های زیادی را در اخلاق پزشکی و روابط بیمار/پزشک به همراه دارد.

شرکت‌های فناوری و استارت‌آپ‌ها نیز با جدیت روی همین موضوعات کار می‌کنند. برای مثال، گوگل با شبکه‌های ارائه سلامت همکاری می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی را از داده‌های بزرگ بسازد تا به پزشکان در مورد بیماری‌های پرخطر، مانند سپسیس و نارسایی قلبی هشدار دهد.۱۶ Google، Enlitic و بسیاری از استارت‌آپ‌های دیگر در حال توسعه تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. الگوریتم های تفسیر Jvion "ماشین موفقیت بالینی" را ارائه می دهد که بیمارانی را که بیشتر در معرض خطر هستند و همچنین کسانی که احتمالاً به پروتکل های درمانی پاسخ می دهند ر هوش مصنوعی حل تکالیف ا شناسایی می کند. هر یک از اینها می تواند برای پزشکانی که به دنبال یافتن بهترین تشخیص و درمان برای بیماران هستند، حمایت تصمیم گیری کند.

همچنین چندین شرکت وجود دارند که به طور خاص هوش مصنوعی حل تکالیف بر روی توصیه های تشخیص و درمان سرطان های خاص بر اساس مشخصات ژنتیکی آنها تمرکز می کنند. از آنجایی که بسیاری از سرطان ها مبنای ژنتیکی دارند، پزشکان انسانی درک همه گونه های ژنتیکی سرطان و پاسخ آنها به داروها و پروتکل های جدید را پیچیده تر می دانند. شرکت هایی مانند Foundation Medicine و Flatiron Health که هر دو اکنون تحت مالکیت Roche هستند، در این رویکرد تخصص دارند.

هم ارائه‌دهندگان و هم پرداخت‌کنندگان مراقبت از مدل‌هایهوش مصنوعی حل تکالیف یادگیری ماشینی «سلامت جمعیت» برای پیش‌بینی جمعیت‌های در معرض خطر بیماری‌های خاص17 یا حوادث18 یا پیش‌بینی بستری مجدد در بیمارستان استفاده می‌کنند.19 این مدل‌ها می‌توانند در پیش‌بینی مؤثر باشند، اگرچه گاهی اوقات فاقد تمام داده‌های مرتبط هستند. ممکن است قابلیت پیش بینی، مانند وضعیت اجتماعی-اقتصادی بیمار را اضافه کند.

اما چه بر اساس قواعد باشد و چه ماهیت الگوریتمی آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ، توصیه‌های تشخیص و درمان مبتنی بر هوش مصنوعی گاهی اوقات برای گنجاندن در گردش‌های کاری بالینی و سیستم‌های EHR چالش برانگیز است. چنین مسائل یکپارچه‌سازی احتمالاً مانعی بزرگ‌تر برای اجرای گسترده هوش مصنوعی نسبت به هرگونه ناتوانی در ارائه توصیه‌های دقیق و مؤثر بوده است. و بسیاری از قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی حل تکالیف هوش مصنوعی برای تشخیص و درمان شرکت‌های فناوری ماهیت مستقلی دارند یا تنها به یک جنبه از مراقبت می‌پردازند. برخی از فروشندگان EHR شروع به تعبیه عملکردهای محدود هوش مصنوعی (فراتر از پشتیبانی تصمیم گیری بالینی مبتنی بر قوانین) در پیشنهادات خود کرده اند، اما اینها در مراحل اولیه هستند. ارائه دهندگان یا باید پروژه های یکپارچه سازی قابل توجهی را خودشان انجام دهند یا منتظر بمانند تا فروشندگان EHR قابلیت های هوش مصنوعی بیشتری را اضافه کنند.

رفتن به:

برنامه های درگیری و پایبندی بیمار

مشارکت و پایبندی بیمار به مدت طولانی به عنوان مشکل هوش مصنوعی حل تکالیف "آخرین مایل" مراقبت های بهداشتی - آخرین مانع بین پیامدهای سلامت ناکارآمد و خوب در نظر گرفته شده است. هرچه بیماران بیشتر به طور فعال در رفاه و مراقبت خود مشارکت کنند، نتایج بهتری به دست می‌آیند - استفاده، نتایج مالی و تجربه اعضا. این عوامل به طور فزاینده ای توسط داده های بزرگ و هوش مصنوعی مورد توجه قرار می گیرند.

ارائه دهندگان و بیمارستان ها اغلب از تخصص Artificial intelligence to solve homework بالینی خود برای ایجاد یک برنامه مراقبتی استفاده می کنند که می دانند سلامت یک بیمار مزمن یا حاد را بهبود می بخشد. با این حال، اگر بیمار موفق به انجام این رفتار نشود، اغلب مهم نیست

ترکیب یادگیری ماشین و قابلیت های NLP. با این هوش مصنوعی حل تکالیف حال، اشتیاق اولیه برای استفاده از این فناوری از بین رفته است زیرا مشتریان متوجه مشکل آموزش واتسون نحوه رسیدگی به انواع خاصی از سرطان و ادغام واتسون در فرآیندها و سیستم‌های مراقبت شدند.10 واتسون یک محصول واحد نیست، بلکه مجموعه‌ای از "شناختی" است. خدمات ارائه شده از طریق رابط های برنامه نویسی کاربردی (API)، شامل گفتار و زبان، بینایی، و برنامه های تحلیل داده مبتنی بر یادگیری ماشین. اکثر ناظران احساس می کنند که API های Watson از نظر فنی توانایی دارند، اما انجام درمان سرطان یک هدف بیش از حد جاه طلبانه بود. Watson و سایر برنامه‌های اختصاصی نیز از رقابت با ب هوش مصنوعی حل تکالیف رنامه‌های منبع باز رایگان ارائه شده توسط برخی از فروشندگان، مانند TensorFlow گوگل، رنج برده‌اند.

مشکلات پیاده سازی با هوش مصنوعی بسیاری از سازمان های مراقبت های بهداشتی را تحت تأثیر قرار می دهد. اگرچه سیستم‌های مبتنی بر قانون که در سیستم‌های EHR گنجانده شده‌اند، از جمله در NHS به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند، اما دقت سیستم‌های الگوریتمی بیشتر مبتنی بر یادگیری ماشین را ندارند. حفظ این سیستم‌های پشتیبان تصمیم بالینی مبتنی بر قاعده دشوار است زیرا دانش پزشکی تغییر می‌کند و اغلب قادر به رسیدگی به انفجار هوش مصنوعی حل تکالیف داده‌ها و دانش مبتنی بر ژنومی، پروتئومیک، متابولیک و سایر رویکردهای «مبتنی بر omic» برای مراقبت نیستند.

این وضعیت در حال تغییر است، اما بیشتر در آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و شرکت‌های فناوری وجود دارد تا در عمل بالینی. به ندرت یک هفته می گذرد که یک آزمایشگاه تحقیقاتی ادعا نمی کند که رویکردی برای استفاده از هوش مصنوعی یا داده های بزرگ برای تشخیص و درمان یک بیماری با دقتی برابر یا بیشتر از پزشکان انسانی ایجاد کرده است. بسیاری از این یافته ها مبتنی بر تجزیه و تحلیل تصویر رادیولوژیکی هستند، 12 اگرچه برخی از آنها شامل انواع دیگری از تصاویر مانند اسکن شبکیه 13 یا پزشکی دقیق مبتنی بر ژنوم است. دوره ای از پزشکی مبتنی بر شواهد و احتمال، هوش مصنوعی حل تکالیف که عموماً مثبت تلقی می شود، اما چالش های زیادی را در اخلاق پزشکی و روابط بیمار/پزشک به همراه دارد.

شرکت‌های فناوری و استارت‌آپ‌ها نیز با جدیت روی همین موضوعات کار می‌کنند. برای مثال، گوگل با شبکه‌های ارائه سلامت همکاری می‌کند تا مدل‌های پیش‌بینی را از داده‌های بزرگ بسازد تا به پزشکان در مورد بیماری‌های پرخطر، مانند سپسیس و نارسایی قلبی هشدار دهد.۱۶ Google، Enlitic و بسیاری از استارت‌آپ‌های دیگر در حال توسعه تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. الگوریتم های تفسیر Jvion "ماشین موفقیت بالینی" را ارائه می دهد که بیمارانی را که بیشتر در معرض خطر هستند و همچنین کسانی که احتمالاً به پروتکل های درمانی پاسخ می دهند ر هوش مصنوعی حل تکالیف ا شناسایی می کند. هر یک از اینها می تواند برای پزشکانی که به دنبال یافتن بهترین تشخیص و درمان برای بیماران هستند، حمایت تصمیم گیری کند.

همچنین چندین شرکت وجود دارند که به طور خاص هوش مصنوعی حل تکالیف بر روی توصیه های تشخیص و درمان سرطان های خاص بر اساس مشخصات ژنتیکی آنها تمرکز می کنند. از آنجایی که بسیاری از سرطان ها مبنای ژنتیکی دارند، پزشکان انسانی درک همه گونه های ژنتیکی سرطان و پاسخ آنها به داروها و پروتکل های جدید را پیچیده تر می دانند. شرکت هایی مانند Foundation Medicine و Flatiron Health که هر دو اکنون تحت مالکیت Roche هستند، در این رویکرد تخصص دارند.

هم ارائه‌دهندگان و هم پرداخت‌کنندگان مراقبت از مدل‌هایهوش مصنوعی حل تکالیف یادگیری ماشینی «سلامت جمعیت» برای پیش‌بینی جمعیت‌های در معرض خطر بیماری‌های خاص17 یا حوادث18 یا پیش‌بینی بستری مجدد در بیمارستان استفاده می‌کنند.19 این مدل‌ها می‌توانند در پیش‌بینی مؤثر باشند، اگرچه گاهی اوقات فاقد تمام داده‌های مرتبط هستند. ممکن است قابلیت پیش بینی، مانند وضعیت اجتماعی-اقتصادی بیمار را اضافه کند.

اما چه بر اساس قواعد باشد و چه ماهیت الگوریتمی آموزش برنامه نویسی کودکان و نوجوانان ، توصیه‌های تشخیص و درمان مبتنی بر هوش مصنوعی گاهی اوقات برای گنجاندن در گردش‌های کاری بالینی و سیستم‌های EHR چالش برانگیز است. چنین مسائل یکپارچه‌سازی احتمالاً مانعی بزرگ‌تر برای اجرای گسترده هوش مصنوعی نسبت به هرگونه ناتوانی در ارائه توصیه‌های دقیق و مؤثر بوده است. و بسیاری از قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی حل تکالیف هوش مصنوعی برای تشخیص و درمان شرکت‌های فناوری ماهیت مستقلی دارند یا تنها به یک جنبه از مراقبت می‌پردازند. برخی از فروشندگان EHR شروع به تعبیه عملکردهای محدود هوش مصنوعی (فراتر از پشتیبانی تصمیم گیری بالینی مبتنی بر قوانین) در پیشنهادات خود کرده اند، اما اینها در مراحل اولیه هستند. ارائه دهندگان یا باید پروژه های یکپارچه سازی قابل توجهی را خودشان انجام دهند یا منتظر بمانند تا فروشندگان EHR قابلیت های هوش مصنوعی بیشتری را اضافه کنند.

رفتن به:

برنامه های درگیری و پایبندی بیمار

مشارکت و پایبندی بیمار به مدت طولانی به عنوان مشکل هوش مصنوعی حل تکالیف "آخرین مایل" مراقبت های بهداشتی - آخرین مانع بین پیامدهای سلامت ناکارآمد و خوب در نظر گرفته شده است. هرچه بیماران بیشتر به طور فعال در رفاه و مراقبت خود مشارکت کنند، نتایج بهتری به دست می‌آیند - استفاده، نتایج مالی و تجربه اعضا. این عوامل به طور فزاینده ای توسط داده های بزرگ و هوش مصنوعی مورد توجه قرار می گیرند.

ارائه دهندگان و بیمارستان ها اغلب از تخصص Artificial intelligence to solve homework بالینی خود برای ایجاد یک برنامه مراقبتی استفاده می کنند که می دانند سلامت یک بیمار مزمن یا حاد را بهبود می بخشد. با این حال، اگر بیمار موفق به انجام این رفتار نشود، اغلب مهم نیست