人工智能正越来越多地被用作世界许多国家的虚拟工具。凭借其模仿人类认知功能的能力,人工智能彻底改变了行业,提高了效率,并释放了新的可能性。在过去几年中,各国政府采用了各种可以使用人工智能及其子集的智能应用程序,在医疗保健、金融、农业、教育、社交媒体和数据安全等各个领域提供预测和建议。自 2019 年 COVID-19 爆发以来,人工智能技术在医疗保健领域的各个领域都得到了加速采用和利用。为了应对疫情,人工智能已成为一种宝贵的工具,并被用于疾病检测和诊断、医学成像和分析、治疗计划和个性化医疗、药物发现和开发、预测分析和风险评估。2018 年,Loh E. [ 1 ] 表示,AI 有可能显著改变医生的角色并彻底改变医疗实践,对于所有医生,特别是卫生系统内的领导层医生来说,预测潜在变化、预测其影响并制定中长期战略计划非常重要。相比之下,2021 年,Mistry C. 等人。[ 2 ] 评估认为,部署先进数字设备的必要性已成为提供增强客户满意度、允许跟踪、检查健康状况和实现更好的药物依从性的必要条件。AI 领域在不断发展,研究人员正在探索各种途径来创建具有不同功能的智能系统。作者采用了图 1 形式的视觉表示来说明 AI 的不同子类型。表 1 概述了与 AI 相关的术语定义及其在医疗保健领域的整合。
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。
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。
本文件为一般性沟通材料,仅供参考。其性质为教育性质,并非旨在作为任何司法管辖区内任何特定投资产品、策略、计划功能或其他目的的建议或推荐,亦非 Raymond James Investment Management 或其任何附属公司承诺参与本文提及的任何交易。所使用的任何示例均为一般性、假设性且仅供说明之用。本材料不包含足够的信息来支持投资决策,您不应依赖本材料来评估投资任何证券或产品的优点。此外,用户应独立评估法律、监管、税收、信贷和会计影响,并与这些领域的专业人士一起自行作出决定。本文所述的任何预测、数字、意见或投资技术和策略仅供参考,基于某些假设和当前市场条件,如有更改,恕不另行通知。本文提供的所有信息在制作时均视为准确,但不保证其准确性,也不承担任何错误或遗漏的责任。应注意,投资涉及风险,投资价值及其收益可能根据市场情况和税收协议而波动,投资者可能无法收回全部投资金额。过往表现和收益率并非当前和未来结果的可靠指标。
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。
主体部分。人工智能在医学领域的应用历史很复杂,可以分为机器学习、深度学习和其他形式的计算机分析的历史单独讨论。多年来,我们已经取得了重大进展,从简单的算法发展到更接近复制人类思维能力的性能。在早期阶段,人工智能无法有效应用于医疗行业,需要更可靠的计算能力和改进的算法。值得注意的是,虽然人工智能及其用途通常被视为最近的发展,但该领域拥有数十年来积累的重要历史和遗产。目前已确定了许多潜在的应用
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。
我们通常将人工智能与人类智力联系起来。2 Acemoglu (2022) 探讨了人工智能可能在经济和社会生活的不同领域造成的潜在危害。3 欧盟委员会提醒说,我们应努力避免受害患者无法获得赔偿的情况。
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。