醫生從來沒有比現在更需要AI - 大(dà)型製藥公司(sī)廣泛采(cǎi)用人工智能技術,正(zhèng)在(zài)徹底改變臨床研究,讓我們用數據形式來看看重塑醫療保(bǎo)健的頂級人工智能趨勢,圖表顯示近兩年來在醫療方向的AI投入已經創了(le)曆史新高。醫療保健正在成為人工智能研究和應用的重要領域。幾乎整個行業的每個領域都會受到技術崛(jué)起的(de)影響。
那麽AI在醫療領域都有哪些(xiē)細分方向的探索呢?
圖像識別正在徹底改變診斷。最近,Google DeepMind的神經網絡在診斷50種威脅視力的眼病方麵(miàn)與醫學專家(jiā)的準確性相匹配。
製藥公司也正在嚐試深入學習設(shè)計新藥。例如,Merck與創業公司(sī)Atomwise合作,GlaxoSmithKline與Insilico Medicine合作。在私人市場,醫療保健AI初創公司自2013年以來已經在576筆交(jiāo)易中籌集了(le)43億美元,超過了所有其他行業的人工智能交易活動。
醫療保健領(lǐng)域的AI目前旨在改善患者預後,調整各利益相關方的利益,降低醫療成(chéng)本。
人工智能在(zài)醫療保健領域麵臨的最大障礙之一就是克服長久以來醫(yī)療領域的慣性,徹底改(gǎi)革(gé)不再有效的現(xiàn)有流程,並嚐試新興技術。
但是AI麵臨著(zhe)醫療行業獨有的技(jì)術和可行性挑戰。例如,在美國沒有(yǒu)標準格式或患者(zhě)數據(jù)的中(zhōng)央存儲庫。當患者文(wén)件被傳真或者通過(guò)電子郵件發送時,不可讀的PDF或作為手寫筆記的圖像發送時,提取(qǔ)和識別舊檔案信息對(duì)AI提出了獨特的挑戰。
但像蘋果這樣的大型科技公司在這方麵具有優勢,特別是在加入包括醫療保健提(tí)供商和EHR供應商在內的大型(xíng)合(hé)作夥伴網絡方麵。
生成新的、可用的數據來源並將EHR數(shù)據交給患者 - 正(zhèng)如蘋果正在努力探索的ResearchKit和(hé)CareKit - 有望成為臨床研究的革(gé)命(mìng)性產品。
防爆電話機、消防電話機:昆侖KNZD-65, 昆侖KNSP-13,昆侖KNSP-22等等。
有主機呼叫係統:KNPA-7石油化工作業區電話(huà)廣(guǎng)播視屏(píng)遠程控製係統。
KNPA5無主機呼叫係統:無主機呼叫係統核電、陸上、海上平台應用等等。
解決方案:地鐵、高鐵、核電、石油化(huà)工等解決方案
昆侖科技綜合管廊通信係統解決方案;昆侖科技綜合管廊管道通信係(xì)統解決方(fāng)案
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