Искусственный интеллект неуклонно становится полезным в здравоохранении. Тем не менее, потенциал далек от своего пика. ИИ в здравоохранении по-прежнему нуждается в проверке, особенно когда речь идет о конфиденциальности, безопасности и конфиденциальности данных. И, несмотря на исторический успех, эти препятствия препятствуют комплексному внедрению.
В этом обсуждении мы рассмотрим эти моменты, сосредоточив внимание на аргументе в пользу реализации ИИ для здравоохранения. Оказавшись там, мы также поговорим о том, как ИИ может принести пользу сложившейся отрасли здравоохранения, сосредоточившись в первую очередь на соблюдении требований:
Вот три ключевых вывода:
- Успех ИИ в здравоохранении определяется наличием точных и объемных обучающих данных. Когда наборов данных много, алгоритмы и последующие модели становятся лучше.
- Модели ИИ, даже в здравоохранении, необходимо обучать, чтобы устранить распространенную предвзятость. Идея заключалась бы в том, чтобы получить доступ к разнообразным наборам данных, увеличивая размер выборки. Кроме того, разнообразие данных также устраняет узкие места, связанные с локальным лицензированием.
- Компании, планирующие модели искусственного интеллекта для здравоохранения, должны рассмотреть возможность деидентификации данных, чтобы устранить барьеры PHI (персональная медицинская информация) и PII (персональная идентифицируемая информация).
Щелкните здесь, чтобы прочитать эту статью:
https://www.healthcarebusinesstoday.com/the-keys-to-unlocking-healthcare-ais-vast-potential-in-2021/