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　　醫療醫治，育苗智能化解什么問題？

　　國際金屬加工網

　　先進制造 ◇ 系列技術講座

　　1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人金融行業典型研討會

AMD育苗智能產品事業部副總裁、育苗智能實驗室和軟件總經理Arjun Bansal指出，目前醫療金融行業主要有三大考驗，第一是統計數據量特別大，而且不斷地在增加；第二是藥理學醫師不夠多，第三是高額的天數和花費生產成本。為了化解出所大類的問題和考驗，AMD正在借助于領先的育苗智能技術產品組合，與眾多國內外金融行業密切合作方在病癥監控、藥理學自然環境、光學分析、交互式服務項目以及VR副手等應用領域領域積極布署育苗智能化解方案，為醫療應用領域領域的統計數據處理提供更多技術支撐，推動醫療應用領域領域的智能化，擴充精準醫療應用領域領域的邊界。

　　病癥監控

　　在病癥監控應用領域領域，借助于如前所述機器自學或認知系統的估計模型，醫師能依照患者的特點對其是圣戈當縣患上慢性病癥展開信用風險估計，無需堅持既定的護理計劃或讓患者重復入院化療。這樣的晚期干涉能大大減少患者的醫療費用。Montefiore Health System布署了如前所述AMD?至強?處理器上的統計數據分析平臺，該平臺可實時分析各種大量原始統計數據，協助藥理學醫師為患者確定最差化療計劃。與此同時還能借助于規范模型來辨識患者呼吸衰竭的信用風險，這樣醫護人員就能采取預警措施，從而及時干涉、挽救生命并節約能源。

　　藥理學自然環境

在藥理學自然環境中也能借助于如前所述機器自學的模型，常見的估計模型包括使用電子檢查單統計數據來評估在療養院內感染病癥的信用風險，透過操作模型估計患者進入急診的概率等。AMD與夏普醫療共同開發的快速化學反應團隊模型，能依照電子檢查單中的統計數據估計哪些患者需要快速化學反應小組的干涉。與此同時透過該模型，療養院也能迅速找到相應的急救人員和設備，從而延長響應天數。在借助于歷史統計數據對模型展開測試的實驗中， 估計患者需要快速化學反應小組干涉的準確率約為80％。

　　光學分析

借助于廣度自學分析藥理學影像也是育苗智能技術在醫療應用領域領域的重要應用領域之一。在這方面AMD已經與業界密切合作方密切合作，借助于廣度自學技術分析藥理學影像來展開腫瘤檢測。在與GE醫療的密切合作中， GE醫療集團采用AMD?至強?可擴充平臺，將光學設備的總體擁有生產成本減少25％。透過與GE Healthcare的光學化解方案配合使用，AMD至強可擴充平臺能協助眼科醫師提高閱讀效率，第一張影像顯示天數降到2秒以下，全部研究加載天數降到8秒以下。

　　交互式服務項目

　　育苗智能的第四個示例是以遠距醫療為代表者的交互式服務項目。遠距醫療的應用領域為企業和消費者提供更多了更為多樣的化解方案，住院醫療機器人InTouch Health就是新穎化解方案的代表者之一。與此同時，由此產生的音頻統計數據集可用于開發育苗智能化解方案，從而完善藥理學確診。例如在遠距心臟病病癥確診的案例中，如前所述廣度自學的模型能辨識患者的晚期心臟病特點，繼而提高確診準確率并大大延長診療天數。

　　VR

育苗智能的第五個示例是創建下一代VR副手。在未來，育苗智能能在虛擬現實程序代碼中對參與者的交互展開響應。患者能與交互式自然環境展開交互，并觀察病情可能發生的變化。在外科訓練方面，育苗智能能用來分析影像，從而辨識頂級外科醫師的最差做法，這些方法能被反饋到模擬中，并能隨著天數的推移不斷獲得改進。

　　總之，數字化結構調整為醫療身心健康應用領域領域帶來了新機會，在結構調整的過程中，醫療組織應該將統計數據作為核心能力來提高業務流程和患者體驗。隨著計算分析能力的進一步提高，育苗智能在醫療身心健康應用領域領域的應用領域場景將更加多樣。

　　( 文章來源：網絡 )

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