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加速并改善诊断过程的何时何地发生事件是实际护理点（POC）诊断的目标。除了在传感技术方面取得了与多学科领域有关的传感技术，包括纳米技术，微流体和先进的材料，还可以预见，POC诊断能力可以与人工智能（AI）更严格的相互作用与更严格的相互作用。AI的跨学科影响与数字信号处理的一般领域密切相关，为不同应用程序形成了集成平台，并基于计算智能和机器学习（ML）统一其背景。这种方法遵循了历史上提出的莱布尼兹的思想，试图将失去交流能力的不同领域的研究人员互连（1）。的确，AI和ML可以导致用于整合，分析和理解来自许多不同设备的多媒体数据的方法。此外，多元方法可以将当前的患者状态与以前的历史相关联，将发现调整到其个人历史上，并与更个性化和适应性的方法相一致，以护理并赞成对未来状态的更准确的预测。为此，有必要探索AI和POC诊断中的不同研究方向。从一侧，可以将AI范式嵌入POC测试设备中，扩展其功能并进行可能的分析，否则不可行，例如包括图像分析的人。这可以导致普遍计算和POC诊断的收敛。同样，可以设计本地设备的网络，利用分布式AI：可穿戴的传感器和便携式设备可以在生态系统中进行通信，并且它们的数据可以累积且相干地处理。最后，AI可以分散，也考虑了一种基于云的方法，从而将POC诊断的功能扩展到计算连续体上。例如，通过及时分散的调查，POC可以允许检测异常，这些异常曾经与先前收集的数据和解散集成，以进一步的质量检查以使用可靠数据，可以通过AI方法进行分类。立即可以提醒用户及其护理人员。此外，特定的援助网络可以保证对该领土的控制和救援。即使POC设备的成本很高，它也会降低间接成本并挽救生命。
社论：人工智能在护理点诊断
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