high-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence

Producto Abstract

La utilización de la IA (inteligencia artificial), y el deep-learning subtype particularmente, fué enabled por la utilización de la bella fecha, durante las fabricantes enhanced computing power and cloud storage, across all sectors. En el medicine, este beginning tono habían impactado en tres leveles: for clinicians, predominantly vía rapid, accurate image interpretation; for health systems, por improving workflow y potencial por reducing medical errors; y para los pacientes, para envolver las procesas de su fecha para fomentar health. Carreras restricciones, incluyendo las bias, la intimidad y la seguridad, y el paso transparency, durante las futuras direcciones de estas apps son discusadas en el artículo. Algo de tiempo, marque improvements in accuracy, productivity, y workflow likely be actualized, pero whether that will be used to improve el tolerante-doctor relationship o sencillez las desgastes remains to be seen.

Key Elements of AI Enabled Health System

prevent them from being deployed and scaled within LMICs. Digital health infrastructure forma la base donde digital health interventions such as on promised by AI. La llegada de esta infraestructura fué impedido por LMICs a multitud de causantes que tienen dentro la acción de technical consensus, limitan human resource y systems capacity y también inapropiado research in scaling digital health in low resource settings. El global community, however, has committed itself para solucionar estas challenges para derruir las ciudades en LMIC para favorecerse de AI y digital health. En 2019, el UN Secretario General’s High-Level Panel on Digital Cooperation aconsejan que “en 2030, cada adulto se llevó affordable ingreso a digital networks, tal como digitalmente enabled financial and ealth services, as means to make a substante SDGs”.

Reciente apps de AI in medicine

Reciente advances in pairing huge volúmenes de fecha generadas en médicas sistemas de PC de energía para manejo de systems médicos ready para AI apps. Two of the most reciente applications are listed below. Estos son clinically importantes y esmerado algoritmos y tienen la posibilidad de favorecer a los médicos y los pacientes para realizar la diagnosis fácil.

El first algoritm es un example de algorithm que sobrepasan doctors’ ability in image classification tasks. Researchers en el Hospital de Seoul y Instituto de Medicine desarrollado el AI algoritmo llamado DLAD (Deep Learning based Automatic Detection) en la falla de 2018. El algoritmo analyzes chest radiographs and helps to abnormal cell growth, like potential. Los algoritmos performances se equiparan con los desenlaces físicos y detenciones en su imagen, y AI exceden a 17 de los 18 médicos.