Q:
Mengapa pembelajaran yang dalam, pembelajaran mesin, dan AI sangat penting dalam telemedis?
SEBUAH:Bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan memiliki banyak aplikasi menarik untuk bidang medis pada umumnya, dan telehealth pada khususnya.
Salah satu sinergi terbesar dan paling utama adalah dalam tinjauan dokumen. IBM mengungkap bagaimana program Watson Health-nya mampu menganalisis jutaan halaman informasi medis dalam hitungan detik, dan menarik kesimpulan yang dapat digunakan untuk diagnosis, perbandingan, dan lainnya. Kekuatan mesin yang sangat besar untuk menangani volume data yang besar dikombinasikan dengan kecakapan analitik dan pengambilan keputusan dalam pembelajaran mesin dan teknologi kecerdasan buatan.
| Unduh Gratis: Pembelajaran Mesin dan Mengapa Itu Penting |
Selain hanya berurusan dengan informasi, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan juga dapat membawa kemampuan baru untuk pemeriksaan pasien. Misalnya, dalam radiologi, algoritma pembelajaran mesin dapat melihat pemindaian radiologi dan sumber daya lainnya untuk menemukan bukti hasil dan kenyataan yang dapat memandu pembuat keputusan manusia.
Sebagai contoh formatif lain dari kekuatan pembelajaran mesin dan diagnosis, National Institute of Health resources mendokumentasikan analisis pencitraan retina secara otomatis, yang dapat membantu mendeteksi beberapa jenis kehilangan penglihatan terkait dengan diabetes.
Selain semua hal di atas, yang sangat substansial dan fungsionalitas terobosan, ada juga berbagai cara di mana pembelajaran mesin dan AI dapat membantu dengan realitas sehari-hari telemedicine. Dari penjadwalan hingga konsultasi dan pemeriksaan hingga diagnosa hingga penagihan, jenis teknologi ini akan dapat mengotomatiskan proses telehealth.
Dalam telemedicine awal, konsepnya relatif sederhana - daripada hadir secara fisik untuk melakukan panggilan rumah atau berkonsultasi atau memeriksa pasien dari daerah terpencil, dokter menggunakan konferensi video dan teknologi terkait.
Namun, dengan pembelajaran mesin dan AI, dokter akan dapat menggabungkannya dengan alat pendukung keputusan - teknologi otomatisasi akan melakukan banyak pekerjaan. Dokter akan meninjaunya dan mendaftar - alih-alih hanya didukung oleh konferensi video, dokter juga akan didukung oleh teknologi bantuan utama yang berpikir dan belajar sendiri. Ini secara dramatis akan mengubah bidang telemedicine segera dan agak permanen.
