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数字医疗：信息和通信技术对健康和医疗保健的影响
信息通信技术不仅能提供工具来改善当前的做法，还能帮助在未来 10-15 年内开发新的工作方式，而这正是我们研究的主题。这些技术的应用范围很广，从个人医疗保健专业人员、患者或护理人员的设备到全国性的系统。例如，患者可以使用经过改装的移动电话来访问和处理他们的数据，从而在家中监测哮喘和糖尿病等慢性病，这可以为他们提供更大的便利，更好地管理他们的病情，并减少前往当地医疗中心的需要。电子健康记录应允许医疗保健专业人员访问患者在该国甚至全球任何地方的数据。这应允许患者在治疗期间与之互动的许多不同的医疗保健专业人员（他们通常位于不同的地方）共享信息并做出更明智的医疗保健决策。
医疗保健领域的人工智能
简介 根据最近的状况，人们观察到人工智能工具正被应用于癌症、神经病学、心脏病学、病理学等疾病的早期检测、诊断、治疗和结果预测等主要领域。1 人工智能的设计目的是为医生提供帮助，帮助他们得出更好的临床结论，或者在某些情况下，在某些医疗保健功能领域取代他们做出的判断。它使用复杂的算法，并具有自我纠正能力，以提高准确性。该系统使用先进的技术，通过从大量患者中提取重要信息来预测健康结果和健康风险警报。随着深度神经网络、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术的发展，人工智能取得了进步。2 医生发现它非常有用，因为他们可以从期刊、教科书、医学杂志等各种来源获得完整的信息。这有助于他们减少诊断和治疗错误。尽管“人工智能”一词的提出可以追溯到 1956 年，但由于算法的进步、存储容量的提高和计算能力的提高，人工智能的流行和使用是近来才出现的。最初，人工智能涉及问题的基本解决和符号方法。最近，人工智能已经发展到模仿人类
医疗保健领域的人工智能
技术对当今世界的影响不容小觑。技术进步使人类的工作更易于管理，生产率更高。由于医疗保健领域的技术进步，人为错误导致的错误减少了。人工智能 (AI) 有可能对医疗保健行业产生重大影响。医疗保健的“四重目标”包括改善人口健康、更好地照顾个体患者、更好地照顾个体护理人员以及降低整体医疗保健费用。为了实现这些目标，世界各地的医疗保健系统面临着重大挑战。在本文中，我们研究了人工智能在医疗保健领域的现有应用，概述了创建可靠、安全和高效的人工智能系统的过程，并对其未来做出了一些有根据的猜测。确定人工智能在医疗决策中起着至关重要的作用，尤其是在诊断和治疗患者以及管理一般医疗服务方面的预测分析。本研究的结果概述了对政策制定者和监管机构的影响。除此之外，最后一节概述了未来的研究方向。
医疗保健领域的人工智能
学习医疗保健人工智能证书有很多好处。首先，它使医疗保健专业人员掌握了利用人工智能工具增强诊断、治疗计划和个性化患者护理的知识。此外，该认证为创新实践打开了大门，提高了运营效率并降低了医疗保健环境的成本。随着行业的发展，了解医疗保健领域的人工智能可确保专业人员保持竞争力并为推进医疗实践做出贡献。最终，获得此证书可使个人处于变革性医疗保健的前沿，加深对人工智能如何对患者结果和整体医疗保健格局产生积极影响的理解。
医疗保健中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 是计算机程序或机器具有类似人类智能的思考或学习能力。这些计算设备使用这种智能来提供语音识别、自然语言处理和识别医疗保健中的疾病等服务。为了有效工作，AI 需要足够的数据来训练系统。任何 AI 系统的效率都取决于这些数据的可用性。本文主要关注人工智能技术的最新进展。本报告确定并描述了人工智能在医疗保健中的重要性。这里简要讨论了人工智能在医疗保健中的应用，例如临床护理、医学研究、药物研究和公共医疗保健。本文的目的是证明人工智能正在应用于生活的各个领域，特别是在医疗保健领域。本报告介绍了人工智能在医疗保健中的作用。关键词：人工智能、神经网络、机器学习、医疗保健、医学、诊断。1 简介 人工智能涉及计算机或任何执行某些通常需要类似人类智能的任务的计算资源。人工智能在自然语言处理、语音识别、图像处理、计算智能和许多其他领域取得了重大进展。计算机科学的所有这些进步通过增强人类在医疗保健领域的决策能力，为人工智能开辟了许多机会。最近的研究和调查表明，人工智能可以执行与经验丰富的临床医生相当的水平的医疗和临床诊断。人工智能可以集成并应用于许多医疗保健应用，包括疾病检测、医疗服务和药物发现。
人工智能与医疗保健
引言印度经济正在迅速增长，人口数量位居世界第二，年轻人渴望采用人工智能 (AI) 来解决复杂问题。“人工智能是计算机科学的一个分支，能够分析复杂的医疗数据”。人工智能能够在数据集内建立重要关系，可用于各种临床情况的诊断、治疗和预后 [1]。人工智能为教育、医疗保健、金融服务等领域的技术发展带来了典范。人工智能已被用于提高生产力和简化各个领域的流程。其使用范围从智能手机到疾病诊断 [2]。随着医疗保健领域传染性和非传染性疾病的社会负担不断加重，人工智能将改变医疗保健服务的前景。人工智能被用于医院、诊断实验室和研究机构等各种环境中。该技术用于理解和构建来自各种医疗数据集的数据，并像人类一样进行分析。这创造了一个尚未完全开发的机会，即通过吸引患者并提高患者依从性来增强患者护理 [3]。然而，医疗专业人员对人工智能的概念及其在医疗保健系统中的潜力缺乏了解。本文试图向读者介绍人工智能在医疗领域的各种用途。
DSA02.DMSR 医疗保健条例
2.DSA 代表国防安全局通过 DSA 章程成立，授权其作为国防内健康、安全和环境保护的独立监管者、调查者和保证人。根据 DSA 章程和 DG DSA 的授权书，Hd DMSR 已被授权在存在法定要求的豁免、豁免或减损 (DED)，或没有法定要求或需要保证特定危险活动的情况下，监管整个国防的医疗保健活动。3.DMSR 监管条款 (RA) 提供了一个框架，以确保实现和维持可接受的医疗保健安全水平。DMSR RA 适用于所有从事医疗保健活动的人员，包括医疗保健的支持、协助、保证、管理和领导。4.这些 RA 适用于全球负责提供国防医疗保健服务的所有工作人员，包括所有武装部队成员、文职雇员和其他人，包括承包商。5.这些规定并不取代立法义务，应充分参考国家和国际法规和立法；以及在适用的情况下，东道国 (HN) 的要求。6.国防法规和英国立法应与 HN 要求进行比较，并应用更严格的标准。
医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
利用人工智能改变医疗保健
2.1 我们所说的医疗领域的人工智能是什么意思？ 31 2.1 我们所说的医疗领域的人工智能是什么意思？ 31 2.2 近期进展如何使医疗领域的人工智能成为现实 32 2.2 近期进展如何使医疗领域的人工智能成为现实 32 2.3 全球实施情况 34 2.3 全球实施情况 34 2.3.1 政府行动 34 2.3.1 政府行动 34 2.3.2 私营部门投资 34 2.3.2 私营部门投资 34 2.3.3 多元化研究渠道 36 2.3.3 多元化研究渠道 36 2.3.4 欧洲观点 38 2.3.4 欧洲观点 38 2.4 医疗领域人工智能框架中的选定用例 41 2.4 医疗领域人工智能框架中的选定用例医疗保健框架中的人工智能 41 2.4.1 自我护理、预防和健康 42 2.4.1 自我护理、预防和健康 42 2.4.2 分诊和诊断 44 2.4.2 分诊和诊断 44 2.4.3 诊断 46 2.4.3 诊断 46 2.4.4 临床决策支持 48 2.4.4 临床决策支持 48 2.4.5 护理服务 50 2.4.5 护理服务 50 2.4.6 慢性病管理 54 2.4.6 慢性病管理 54 2.4.7 改善人口健康管理 58 2.4.7 改善人口健康管理 58 2.4.8 改善医疗保健运营 60 2.4.8 改善医疗保健运营60 2.4.9 加强医疗创新 62 2.4.9 加强医疗创新 62 2.5 从今天的人工智能到明天的人工智能 63 2.5 从今天的人工智能到明天的人工智能 63
人工智能医疗聊天机器人
1-5 里兹维工程学院 印度孟买 摘要：在像印度这样的人口大国，对医生的需求也很大。但印度的医生与患者的比例为 1:1456，而世界卫生组织的建议是 1:1000。医生的短缺往往导致疾病诊断和治疗的延误。为了解决这个问题，需要一个智能聊天机器人，它可以根据所使用的研究数据集为医生甚至患者提供建议。聊天机器人是为自动处理收到的消息而构建的程序。聊天机器人将与真人交流。当用户输入查询时，聊天机器人将通过人工智能获取答案并以文本形式传达给用户。人工智能医疗聊天机器人可以根据给定的症状使用通过机器学习训练的研究数据集提出诊断建议。它还可以协助医院提供全天候医疗支持，从而减轻医生的工作量。 关键词：聊天机器人、医疗保健、人工智能。