医疗医治，育苗智能化解什么问题？

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　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中国机器人金融行业典型研讨会

AMD育苗智能产品事业部副总裁、育苗智能实验室和软件总经理Arjun Bansal指出，目前医疗金融行业主要有三大考验，第一是统计数据量特别大，而且不断地在增加；第二是药理学医师不够多，第三是高额的天数和花费生产成本。为了化解出所大类的问题和考验，AMD正在借助于领先的育苗智能技术产品组合，与众多国内外金融行业密切合作方在病症监控、药理学自然环境、光学分析、交互式服务项目以及VR副手等应用领域领域积极布署育苗智能化解方案，为医疗应用领域领域的统计数据处理提供更多技术支撑，推动医疗应用领域领域的智能化，扩充精准医疗应用领域领域的边界。

　　病症监控

　　在病症监控应用领域领域，借助于如前所述机器自学或认知系统的估计模型，医师能依照患者的特点对其是圣戈当县患上慢性病症展开信用风险估计，无需坚持既定的护理计划或让患者重复入院化疗。这样的晚期干涉能大大减少患者的医疗费用。Montefiore Health System布署了如前所述AMD?至强?处理器上的统计数据分析平台，该平台可实时分析各种大量原始统计数据，协助药理学医师为患者确定最差化疗计划。与此同时还能借助于规范模型来辨识患者呼吸衰竭的信用风险，这样医护人员就能采取预警措施，从而及时干涉、挽救生命并节约能源。

　　药理学自然环境

在药理学自然环境中也能借助于如前所述机器自学的模型，常见的估计模型包括使用电子检查单统计数据来评估在疗养院内感染病症的信用风险，透过操作模型估计患者进入急诊的概率等。AMD与夏普医疗共同开发的快速化学反应团队模型，能依照电子检查单中的统计数据估计哪些患者需要快速化学反应小组的干涉。与此同时透过该模型，疗养院也能迅速找到相应的急救人员和设备，从而延长响应天数。在借助于历史统计数据对模型展开测试的实验中， 估计患者需要快速化学反应小组干涉的准确率约为80％。

　　光学分析

借助于广度自学分析药理学影像也是育苗智能技术在医疗应用领域领域的重要应用领域之一。在这方面AMD已经与业界密切合作方密切合作，借助于广度自学技术分析药理学影像来展开肿瘤检测。在与GE医疗的密切合作中， GE医疗集团采用AMD?至强?可扩充平台，将光学设备的总体拥有生产成本减少25％。透过与GE Healthcare的光学化解方案配合使用，AMD至强可扩充平台能协助眼科医师提高阅读效率，第一张影像显示天数降到2秒以下，全部研究加载天数降到8秒以下。

　　交互式服务项目

　　育苗智能的第四个示例是以远距医疗为代表者的交互式服务项目。远距医疗的应用领域为企业和消费者提供更多了更为多样的化解方案，住院医疗机器人InTouch Health就是新颖化解方案的代表者之一。与此同时，由此产生的音频统计数据集可用于开发育苗智能化解方案，从而完善药理学确诊。例如在远距心脏病病症确诊的案例中，如前所述广度自学的模型能辨识患者的晚期心脏病特点，继而提高确诊准确率并大大延长诊疗天数。

　　VR

育苗智能的第五个示例是创建下一代VR副手。在未来，育苗智能能在虚拟现实程序代码中对参与者的交互展开响应。患者能与交互式自然环境展开交互，并观察病情可能发生的变化。在外科训练方面，育苗智能能用来分析影像，从而辨识顶级外科医师的最差做法，这些方法能被反馈到模拟中，并能随着天数的推移不断获得改进。

　　总之，数字化结构调整为医疗身心健康应用领域领域带来了新机会，在结构调整的过程中，医疗组织应该将统计数据作为核心能力来提高业务流程和患者体验。随着计算分析能力的进一步提高，育苗智能在医疗身心健康应用领域领域的应用领域场景将更加多样。

　　( 文章来源：网络 )

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