한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

tekoälyn soveltaminen lääketieteen alalla ei ole vain lääketieteellisen työn avustamista, vaan perinteisen lääketieteen mallin rajoitusten murtamista ja uusien kehityssuuntien vahvistamista lääketieteen alalla. tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi kuvantamisdiagnoosissa, avustetussa kliinisessä päätöksenteossa ja terveydenhallinnassa parantamaan lääketieteen laatua ja tehokkuutta sekä tarjoamaan potilaille yksilöllisiä hoito- ja tietojenkäsittelypalveluita. yhteiskunnallisen ja taloudellisen kehityksen voimistuessa ja väestön ikääntyessä asukkaiden kysyntä laadukkaista lääketieteellisistä resursseista jatkaa kasvuaan, samalla kun perinteinen sairaanhoitomalli ja lääketieteellisten resurssien pula ovat nousseet yhä näkyvämmäksi. ja "ai + sairaanhoito" on tullut "ratkaisu" tämän ongelman ratkaisemiseksi.

tällä hetkellä tekoäly on saavuttanut merkittäviä tuloksia lääketieteen alalla. esimerkiksi runda medicalin julkaisema suuri lääketieteellinen malli "cdx good doctor xiaohui" mahdollistaa kliinisen, potilaspalvelun ja tieteellisen tutkimuksen skenaariot. tämä malli yhdistää suuret määrät lääketieteellistä dataa laajaan mallin koulutusteknologiaan tarkan diagnoosin ja yksilöllisen hoidon saavuttamiseksi. lisäksi tekoäly voi myös vähentää lääketieteellisen diagnoosin ja hoidon kustannuksia ja ratkaista ongelmia, kuten lääketieteellisten laitosten heikon hallinnon tehokkuutta, toistuvia konflikteja lääkäreiden ja potilaiden välillä sekä lääketieteellisten resurssien puutetta.

tekoälyn kehittäminen lääketieteen alalla kohtaa kuitenkin monia haasteita. ensinnäkin lääketieteellisten tietojen rakenteellisen monimutkaisuuden vuoksi koneiden on vaikea käsitellä niitä tehokkaasti. siksi näiden ongelmien ratkaiseminen on tekoälyn läpimurto lääketieteen alalla.

kokeneena lääketieteellisen teknologian yrityksenä runda medical on voittanut yllä mainitut ongelmat vuosien tiedonhallinnan kerryttämisellä ja ammattitaitoisen tiimin tuella tuoden uusia mahdollisuuksia tekoälyteknologian voimistamana lääketieteen alalle. viimeisten kuuden vuoden aikana tehtyyn lähes 100 000 tietomerkintä- ja hallintosääntöön perustuen he käyttivät huawei cloud pangu -suurmallia koulutukseen cdx:n (clinical data x) – lääketieteellisen tietokannan – luomiseen. tämä projekti eroaa perinteisestä "asiantuntijakokemuksen" mallista lääketieteellisten tietojen strukturoidussa käsittelyssä tarkempien diagnoosi- ja hoitosuunnitelmien saavuttamiseksi.

tekoälyteknologian jatkuvan kehityksen ja soveltamisen myötä lääketieteen ala tuo uusia muutoksia tulevaisuudessa. esimerkiksi tekoälyn soveltaminen lääketieteen alalla tunkeutuu vähitellen jokaiseen linkkiin ja lopulta saavuttaa kuljettajattomia tarkkoja diagnoosi- ja hoitoratkaisuja. tämä edistää lääketeollisuuden kehitystä älykkäämpään, digitaalisempaan ja tehokkaampaan suuntaan, mikä tuo potilaille paremman lääketieteellisen palvelukokemuksen.