x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться

прогнозирование

01 Сентябрь
196
Функциональная цель цифрового здравоохранения заключается в предоставлении врачам возможности принимать более информированные решения, обеспечивая им доступ ко всем электронным данным пациентов. Но эти данные, к сожалению, создаются не одинаковым образом и находятся они не в одном месте. Электронные медицинские карты часто неполные, неточные и недоступные, когда они нужны, тем самым снимая все преимущества этих систем для врачей и пациентов. Но современные технологии, такие как аналитика данных и машинное обучение, потенциально позволяют медицинским организациям обеспечить интероперабельность данных (сбор их из разных источников и переносимость из одной системы в другую) для улучшения процесса лечения. Недавно были опубликованы два исследования Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта при Массачусетском технологическом институте (МТИ), которые показывают, как машинное обучение, может улучшить электронные медицинские карты и как прогнозная аналитика может помочь...
12 Июнь
401
Более половины руководителей медицинских организаций, участвовавших в последнем опросе Общества актуариев, уверены, что прогнозная аналитика поможет их организациям сэкономить 15% или даже больше общего бюджета уже в ближайшие 5 лет. В опросе "Predictive Analytics in Healthcare Trend Forecast" приняли участие 223 руководителя медицинских и страховых компаний, и четвертая часть из них полагает, что экономия бюджета может достигнуть уровня 25% и выше при использовании умных аналитических технологий для клинических и бизнес-процессов. При этом, хотя только 47% из них заявили, что уже внедряют системы прогнозной аналитики, 89% подтвердили, что планируют начать или расширить проекты, связанные с аналитикой, уже в ближайшие 5 лет. Практически все опрошенные специалисты ожидают существенного возврата от инвестиций на эти технологии, полагая, что такие инструменты помогут существенно экономить бюджет за счет повышения эффективности процессов и финансового прироста из-за...
23 Январь
566
Сотрудники медицинского исследовательского центра лондонского Института медицинских наук разработали решение, позволяющее с помощь алгоритмов искусственного интеллекта спрогнозировать, когда пациентам с легочной гипертензией* требуется более агрессивное лечение, чтобы предотвратить смерть. В своем недавно опубликованном исследовании они описывают метод использования алгоритмов машинного обучения для автоматического анализа изображений сердца пациентов, полученных с помощью МРТ. После анализа программное обеспечение использует обработанные изображения для создания "виртуального трехмерного сердца", отображая, как 30 000 точек в сердце сокращаются во время каждого удара сердца. Для разработки системы ученые ввели в нее данные сотен предыдущих пациентов. За счет определения связи данных и моделей система обучалась, какие параметры сердца, ее формы и структуры связаны с возникновением у человека риска сердечного приступа. Программное обеспечение было разработано на основе...
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь