Q:
Waarom zijn deep learning, machine learning en AI zo belangrijk in telegeneeskunde?
EEN:De gebieden van machine learning en kunstmatige intelligentie hebben vele opwindende toepassingen op het medische gebied in het algemeen, en telehealth in het bijzonder.
Een van de grootste en meest primaire van deze synergieën is in documentreview. IBM laat zien hoe zijn Watson Health-programma in staat is om binnen enkele seconden miljoenen pagina's met medische informatie te analyseren en conclusies te trekken die kunnen worden gebruikt voor diagnose, vergelijking en meer. De enorme kracht van machines om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, wordt gecombineerd met analytische en besluitvormende vaardigheden op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie.
| Gratis download: machine learning en waarom het ertoe doet |
Naast het omgaan met informatie, kunnen machine learning en kunstmatige intelligentie echter ook nieuwe mogelijkheden bieden voor patiëntonderzoek. In radiologie kunnen machine learning-algoritmen bijvoorbeeld kijken naar radiologiescans en andere bronnen om bewijs te vinden van resultaten en realiteiten die menselijke beslissers kunnen begeleiden.
Als een ander vormend voorbeeld van de kracht van machine learning en diagnose, documenteert het National Institute of Health resources geautomatiseerde analyse van beeldvorming van het netvlies, wat kan helpen bij het detecteren van bepaalde soorten gezichtsverlies in verband met diabetes.
Naast al het bovenstaande, wat een zeer substantiële en baanbrekende functionaliteit is, is er ook een aantal manieren waarop machine learning en AI kunnen helpen met de dagelijkse realiteit van telegeneeskunde. Van planning tot consultatie en onderzoek tot diagnose tot facturering, dit soort technologieën zal in staat zijn om het telehealth-proces te automatiseren.
In de vroege telegeneeskunde was het concept relatief eenvoudig - in plaats van fysiek aanwezig te zijn om huisbezoeken te doen of een patiënt uit afgelegen gebieden te raadplegen of te onderzoeken, gebruikten artsen videoconferenties en aanverwante technologieën.
Met machine learning en AI kunnen artsen dat echter combineren met hulpmiddelen voor beslissingsondersteuning - de automatiseringstechnieken zullen veel werk doen. Artsen zullen het beoordelen en aanmelden - in plaats van alleen te worden ondersteund door videoconferenties, zullen artsen ook worden ondersteund door belangrijke ondersteunende technologieën die zelfstandig denken en leren. Dit zal het veld van telegeneeskunde snel en tamelijk permanent veranderen.
