Kunstmatige intelligentie kan uw levensverwachting verbeteren
Ook al bestond kunstmatige intelligentie al jaren geleden, de trend is nu in stijgende lijn. Er hebben zich in veel sectoren grote doorbraken voorgedaan, die zeker hebben bijgedragen aan de groei van de AI-industrie. Interessant is dat een grote meerderheid van de investeerders hun investeringen richten op de AI-industrie om ervoor te zorgen dat zij een potentieel rendement op hun investering krijgen.
Het is interessant op te merken dat de investeringen een recordniveau bereikten in 2018 met meer dan 600 miljoen dollar geïnvesteerd in verschillende soorten kunstmatig intelligentieonderzoek om het gebruik van kunstmatige intelligentie in de gezondheidsindustrie te versterken. Maar kan kunstmatige intelligentie uw levensverwachting verbeteren?
Nou, je hebt misschien een ander AI-systeem nodig om dat te berekenen!
Levensverwachting
Volgens Wikipedia is de gemiddelde levensduur van een mens in 2019 79 jaar, maar we mogen niet vergeten dat het in 1900 47 jaar was. Consistente analyse van datapunten uit miljoenen medische dossiers die bij meerdere organisaties zijn verzameld, heeft wetenschappers en artsen geholpen om dit punt te bereiken.
Diagnose is de sleutel tot een goede behandeling. Artsen gebruiken machines zoals scanners en MRI-apparaten om het juiste probleem op de juiste plaats en zonder verlies van nauwkeurigheid te detecteren. Stel je voor, het opzetten van een systeem van diepgaand leren binnen een MRI-apparaat,
Het verhaal is eigenlijk eenvoudig: artsen en wetenschappers van de New York University proberen een MRI-apparaat te ontwikkelen dat volledig wordt aangedreven door kunstmatige intelligentie en dat nauwkeuriger MRI-scans kan maken in plaats van 2D-beelden te verbinden om een 3D-beeld te produceren. Ze hebben een punt bereikt waarop het apparaat slechts 10% van de tijd van een normaal MRI-apparaat in beslag neemt.
Het is interessant om op te merken dat de beeldkwaliteit beter is zonder verlies van precisie. Deze technologisch geavanceerde machines worden aangedreven door machinaal leren, diep leren en neurale netwerken die potentieel ongelooflijke aanbevelingen over de ziekte kunnen aanbevelen. Reuzen als Google hebben ook een succesvolle doorbraak gemaakt door uitgebreid te leren door 500GB data om te zetten naar 100MB, wat kan helpen machines in de toekomst te optimaliseren om de kosten van een MRI examen te minimaliseren.
Maar wat dacht je van een 100-jarige levensduur? Dat klinkt saai!?
Misschien is het mogelijk met AI.
Vanaf het allereerste begin hebben wetenschappers op gegevens vertrouwd om iets te meten en te voorspellen. Ze openden lijken om te zien wat er binnenin lag, ze verzamelden de medische gegevens van miljoenen mensen om conclusies te trekken en zo kwam het getal 79 op de planeet terecht.
Meer gegevens
Als wetenschappers door gegevens gemotiveerd zouden worden om in de gezondheidsindustrie te slagen, wat zou er dan gebeuren als ze toegang zouden hebben tot meer gegevens?
Weet je wat cool is?
Een miljoen medische dossiers?
Nee, een miljard medische dossiers is cool.
Wetenschappers hebben deze medische dossiers geleerd door middel van meerdere statistische technieken die ook met waarschijnlijkheid werken. Elke sector groeit in een snel tempo, het tempo heeft ook de statistische methoden en de groeiende IT-industrie ondersteund.
Ook al lijken miljoenen en miljarden mensen cool, het is echt moeilijk om deze gegevens te berekenen om informatie te krijgen, maar dat is waar de wetenschap van de gegevens plaatsvond. Stelt u zich een toepassing voor die specifieke medische aanbevelingen kan aanbevelen door met u te praten. Dit is de toekomst van de AI gezondheidszorg, o wacht? Het is al het heden.
Een applicatie genaamd Ada heeft met succes het leven van mensen getransformeerd door te chatten met de gebruiker en interessante maar nauwkeurige informatie over hun medische probleem met de kracht van kunstmatige intelligentie aan te bevelen. Ze leren voortdurend medische dossiers om medische problemen met de grootste nauwkeurigheid te voorspellen met de hersenen van de datawetenschappers.
Datawetenschappers zijn wetenschappers die de gegevens kunnen analyseren en er een overzicht van krijgen. Machinale leermethoden en de meest interessante diepliggende leertechnieken zijn nu in staat om miljarden gegevens te analyseren met eenvoudige computervaardigheden. Machines zijn nu in staat om zelf te leren en van hen te leren.
Analytisch
Diepgaande leertechnieken hebben MRI-machines geholpen om zelfstandig problemen te detecteren en de kwaliteit van de beeldvorming is zelfs nauwkeuriger geworden door leermodellen met minder gegevens.
De beroemde chirurgische robot van Da Vinci heeft met succes meer dan 200.000 chirurgische ingrepen wereldwijd zonder veel moeite uitgevoerd. De ultieme technologie die in het systeem is geïntegreerd, kan zelfs problemen voor artsen veroorzaken.
Artsen zeggen dat ze de ervaring van de operatie kunnen verliezen wanneer de meeste operaties worden uitgevoerd met dit apparaat. Net als bij het besturen van een auto moeten artsen altijd blijven doen wat ze moeten doen om een ongeval te voorkomen.
Miljoenen mensen dragen nu slimme apparaten zoals Apple-horloges en andere merken. Tot 2010 hield niemand van ons onze hartslag of activiteit bij met een apparaat dat altijd bij ons is, nu wordt er elke seconde een datapool bijgehouden vanaf deze slimme apparaten.
Belangrijke ruimte
Wetenschappers kunnen miljoenen oplossingen vinden voor miljarden problemen, vooral in de gezondheidssector, als er op specifieke gebieden de juiste investeringen worden gedaan. Voorspellende analyses met behulp van machinaal leren en diepgaande leertechnieken kunnen revolutionaire oplossingen genereren die ons zelfs kunnen helpen om de komende dagen beter te leven.
De inspanningen zijn altijd op de juiste weg, dankzij gepassioneerde artsen en wetenschappers die voortdurend werken met technische experts die efficiënt genoeg zijn om interessante producten te ontwikkelen door middel van machinaal leren. In feite delen merken als Google, Apple, etc. informatie met privacyorganisaties om gezondheidsgegevens te bestuderen om nauwkeurigere diagnoses te voorspellen en de gezondheidszorg goedkoper te maken voor het publiek.
Verwacht wordt dat de kosten van de gezondheidszorg met behulp van de in het ziekenhuis toegepaste AI-gebaseerde technologieën met 25% kunnen worden verlaagd. Als de investeringen van AI in de gezondheidszorg zouden stijgen, zou 25% binnen 20 jaar 75% zijn geworden. Het gaat immers om gezond zijn met gezonde technologieën en dat is de toekomst die we nu gaan zien.
