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　　醫(yī)療醫(yī)治，育苗智能化解什么問(wèn)題？

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　　先進(jìn)制造 ◇ 系列技術(shù)講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國(guó)機(jī)器人金融行業(yè)典型研討會(huì)

AMD育苗智能產(chǎn)品事業(yè)部副總裁、育苗智能實(shí)驗(yàn)室和軟件總經(jīng)理Arjun Bansal指出，目前醫(yī)療金融行業(yè)主要有三大考驗(yàn)，第一是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)量特別大，而且不斷地在增加；第二是藥理學(xué)醫(yī)師不夠多，第三是高額的天數(shù)和花費(fèi)生產(chǎn)成本。為了化解出所大類的問(wèn)題和考驗(yàn)，AMD正在借助于領(lǐng)先的育苗智能技術(shù)產(chǎn)品組合，與眾多國(guó)內(nèi)外金融行業(yè)密切合作方在病癥監(jiān)控、藥理學(xué)自然環(huán)境、光學(xué)分析、交互式服務(wù)項(xiàng)目以及VR副手等應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域積極布署育苗智能化解方案，為醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理提供更多技術(shù)支撐，推動(dòng)醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的智能化，擴(kuò)充精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的邊界。

　　病癥監(jiān)控

　　在病癥監(jiān)控應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域，借助于如前所述機(jī)器自學(xué)或認(rèn)知系統(tǒng)的估計(jì)模型，醫(yī)師能依照患者的特點(diǎn)對(duì)其是圣戈當(dāng)縣患上慢性病癥展開(kāi)信用風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)，無(wú)需堅(jiān)持既定的護(hù)理計(jì)劃或讓患者重復(fù)入院化療。這樣的晚期干涉能大大減少患者的醫(yī)療費(fèi)用。Montefiore Health System布署了如前所述AMD?至強(qiáng)?處理器上的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，該平臺(tái)可實(shí)時(shí)分析各種大量原始統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，協(xié)助藥理學(xué)醫(yī)師為患者確定最差化療計(jì)劃。與此同時(shí)還能借助于規(guī)范模型來(lái)辨識(shí)患者呼吸衰竭的信用風(fēng)險(xiǎn)，這樣醫(yī)護(hù)人員就能采取預(yù)警措施，從而及時(shí)干涉、挽救生命并節(jié)約能源。

　　藥理學(xué)自然環(huán)境

在藥理學(xué)自然環(huán)境中也能借助于如前所述機(jī)器自學(xué)的模型，常見(jiàn)的估計(jì)模型包括使用電子檢查單統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)估在療養(yǎng)院內(nèi)感染病癥的信用風(fēng)險(xiǎn)，透過(guò)操作模型估計(jì)患者進(jìn)入急診的概率等。AMD與夏普醫(yī)療共同開(kāi)發(fā)的快速化學(xué)反應(yīng)團(tuán)隊(duì)模型，能依照電子檢查單中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估計(jì)哪些患者需要快速化學(xué)反應(yīng)小組的干涉。與此同時(shí)透過(guò)該模型，療養(yǎng)院也能迅速找到相應(yīng)的急救人員和設(shè)備，從而延長(zhǎng)響應(yīng)天數(shù)。在借助于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)模型展開(kāi)測(cè)試的實(shí)驗(yàn)中， 估計(jì)患者需要快速化學(xué)反應(yīng)小組干涉的準(zhǔn)確率約為80％。

　　光學(xué)分析

借助于廣度自學(xué)分析藥理學(xué)影像也是育苗智能技術(shù)在醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。在這方面AMD已經(jīng)與業(yè)界密切合作方密切合作，借助于廣度自學(xué)技術(shù)分析藥理學(xué)影像來(lái)展開(kāi)腫瘤檢測(cè)。在與GE醫(yī)療的密切合作中， GE醫(yī)療集團(tuán)采用AMD?至強(qiáng)?可擴(kuò)充平臺(tái)，將光學(xué)設(shè)備的總體擁有生產(chǎn)成本減少25％。透過(guò)與GE Healthcare的光學(xué)化解方案配合使用，AMD至強(qiáng)可擴(kuò)充平臺(tái)能協(xié)助眼科醫(yī)師提高閱讀效率，第一張影像顯示天數(shù)降到2秒以下，全部研究加載天數(shù)降到8秒以下。

　　交互式服務(wù)項(xiàng)目

　　育苗智能的第四個(gè)示例是以遠(yuǎn)距醫(yī)療為代表者的交互式服務(wù)項(xiàng)目。遠(yuǎn)距醫(yī)療的應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)槠髽I(yè)和消費(fèi)者提供更多了更為多樣的化解方案，住院醫(yī)療機(jī)器人InTouch Health就是新穎化解方案的代表者之一。與此同時(shí)，由此產(chǎn)生的音頻統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集可用于開(kāi)發(fā)育苗智能化解方案，從而完善藥理學(xué)確診。例如在遠(yuǎn)距心臟病病癥確診的案例中，如前所述廣度自學(xué)的模型能辨識(shí)患者的晚期心臟病特點(diǎn)，繼而提高確診準(zhǔn)確率并大大延長(zhǎng)診療天數(shù)。

　　VR

育苗智能的第五個(gè)示例是創(chuàng)建下一代VR副手。在未來(lái)，育苗智能能在虛擬現(xiàn)實(shí)程序代碼中對(duì)參與者的交互展開(kāi)響應(yīng)。患者能與交互式自然環(huán)境展開(kāi)交互，并觀察病情可能發(fā)生的變化。在外科訓(xùn)練方面，育苗智能能用來(lái)分析影像，從而辨識(shí)頂級(jí)外科醫(yī)師的最差做法，這些方法能被反饋到模擬中，并能隨著天數(shù)的推移不斷獲得改進(jìn)。

　　總之，數(shù)字化結(jié)構(gòu)調(diào)整為醫(yī)療身心健康應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域帶來(lái)了新機(jī)會(huì)，在結(jié)構(gòu)調(diào)整的過(guò)程中，醫(yī)療組織應(yīng)該將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為核心能力來(lái)提高業(yè)務(wù)流程和患者體驗(yàn)。隨著計(jì)算分析能力的進(jìn)一步提高，育苗智能在醫(yī)療身心健康應(yīng)用領(lǐng)域領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)域場(chǎng)景將更加多樣。

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