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人工智能应用程序实现大规模的医学变革

2023-06-08 00:36:00

市场上有大量的医疗人工智能BUW48软件可以用来改善患者的护理和医院运营，但是我们在医疗保健领域并没有看到预期的大规模变化。

对于医疗机构来说，使用尖端技术不是一件小事。它需要平衡法律、临床和技术风险，并提高患者的预后和手术效率。

传统上，使用该技术的挑战分为三类：人员、平台和政策。鉴于深度学习技术的性质和医学人工智能生态系统的现状，该平台面临着特别独特的挑战。

大多数深度学习应用程序都很窄。如果他们偏离了自己的领域，他们可能会表现出不可预测和不直观的行为。这意味着我们需要成千上万的人工智能应用程序来实现大规模的医学变革。

生产中的每个人工智能模型都将与实时临床系统进行信息交换，并做出各种必须管理的推断。这可能会创建一个“人工智能丛林”在没有大量人力投资来管理这种风险的环境中，有大量的技术债务。

大规模部署人工智能的另一个挑战是缺乏人工智能模型的可操作性。机构或跨机构无法扩展部署和数据集成。信息系统、语义内部和组织之间缺乏可操作性。因此，对于数据科学家和初创企业来说，进入门槛非常高，他们不称职或知识渊博。

最后，与医疗人工智能经济相比，MedTech人工智能应用平台设计的核心必须是其他子领域不成熟的证据生成，因为今天市场上的许多人工智能应用仍然需要对其性能进行广泛的研究和分析。不仅从监测的角度，而且从结果的影响。

AIDE：医疗系统中AI部署企业方法

解决这些挑战的人工智能平台必须在企业层面得到充分解决“人工智能的良性循环”充分缓解人工智能部署的风险。

这是一个集医疗设施于一体的临床信息系统平台，以确保降低部署成本。它还从企业范围的角度管理风险和持续改进，降低了员工和支持成本。

AIDE由英国政府资助AI开发价值医疗中心是一个安全、有效、高效的医院操作系统AI模型。为部署和使用任何人工智能应用程序提供协调的硬件和软件层。

大量模型的部署涉及到许多技术风险。AIDE为了在性能不佳的情况下进行实时干预，视图报告了每个部署模型的每个推论和性能趋势分析。

AIDE通过包装和部署容器应用程序DICOM，HL7和FHIR与医院其他部门沟通，解决互操作性挑战。

临床医生也可以在AIDE的AI发送给患者的电子健康记录的推断结果（EHR）之前，使用AIDE审查它。在这个临床审查阶段，可以向开发人员反馈有用的数据，并关闭反馈回路。