Q:
Mengapa pembelajaran mendalam, pembelajaran mesin dan AI sangat penting dalam telemedicine?
A:Bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan mempunyai banyak aplikasi yang menarik untuk bidang perubatan pada umumnya, dan telehealth khususnya.
Salah satu daripada sinergi utama dan paling utama dalam kajian semula dokumen. IBM mendedahkan bagaimana program Kesihatan Watson dapat menganalisis berjuta-juta halaman maklumat perubatan dalam beberapa saat, dan membuat kesimpulan yang boleh digunakan untuk diagnosis, perbandingan dan banyak lagi. Kuasa besar mesin untuk mengendalikan jumlah data yang besar digabungkan dengan kecakapan analitik dan keputusan dalam pembelajaran mesin dan teknologi perisikan buatan.
| Muat turun Percuma: Pembelajaran Mesin dan Mengapakah Ia Penting |
Selain daripada berurusan dengan maklumat sahaja, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan juga boleh membawa keupayaan baru untuk pemeriksaan pesakit. Sebagai contoh, dalam radiologi, algoritma pembelajaran mesin boleh melihat imbasan radiologi dan sumber lain untuk mencari bukti hasil dan realiti yang boleh membimbing pembuat keputusan manusia.
Contoh lain sebagai contoh kekuatan pembelajaran dan diagnosis mesin, Institut Sumber Kesihatan Nasional mencatatkan analisis automatik pencitraan retina, yang dapat membantu mengesan jenis-jenis kehilangan penglihatan yang berkaitan dengan diabetes.
Sebagai tambahan kepada semua perkara di atas, yang merupakan fungsi yang sangat besar dan memukau, terdapat juga pelbagai cara pembelajaran mesin dan AI dapat membantu dengan realiti harian telemedicine. Dari penjadualan hingga konsultasi dan peperiksaan untuk diagnosis ke pengebilan, jenis teknologi ini akan dapat mengautomasikan proses telehealth.
Dalam telemedicine awal, konsep ini agak mudah - bukannya secara fizikal hadir untuk melakukan panggilan rumah atau untuk berunding atau memeriksa pesakit dari kawasan terpencil, doktor menggunakan videoconferencing dan teknologi yang berkaitan.
Walau bagaimanapun, dengan pembelajaran mesin dan AI, doktor akan dapat menggabungkannya dengan alat sokongan keputusan - teknologi automasi akan melakukan banyak kerja. Doktor akan mengkaji semula dan mendaftar - bukan hanya disokong oleh videoconferencing, doktor juga akan disokong oleh teknologi bantuan utama yang berfikir dan belajar sendiri. Ini secara dramatik akan mengubah bidang telemedicine tidak lama lagi dan agak kekal.
