Информация по вопросу о том, будут ли рабочие места в здравоохранении заменены искусственным интеллектом
Начало пандемии Covid-19 выявило недостатки в системе здравоохранения, подчеркнув необходимость автоматизации в отрасли для повышения эффективности процессов и ускорения принятия решений.
Машинное обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект — это лишь некоторые из значительных технологических достижений, которые оказались полезными для сектор здравоохранения. В прошлом считалось, что сбор и анализ данных о состоянии здоровья занимает много времени и может привести к ошибкам; однако развитие этих технологий упростило это, а также дало точные результаты. Кроме того, интеграция ИИ в здравоохранение экосистема облегчила работу здравоохранение профессионалов, автоматизировав административные задачи, такие как предварительная авторизация страховки и ведение документации, которые требовали значительных усилий.
Кроме того, раннее выявление заболеваний благодаря машинному обучению позволяет пациентам нацеливаться на быстрое лечение и излечение, что приводит к меньшему количеству повторных госпитализаций. Кроме того, появление чат-ботов с поддержкой ИИ произвело революцию в способах проведения медицинских процедур, облегчив профессиональное взаимодействие с пациентами и ускорив снабжение и доставку, а также работа в здравоохранении. По оценкам McKinsey, восприятие клиентом того, как с ним обращаются, влияет на 70% покупок. Умные стратегии обслуживания клиентов, использующие инструменты на базе ИИ, такие как чат-боты, голосовой поиск и виртуальные помощники, теперь являются главным приоритетом для многих стартапов.
Быстрое развитие инноваций и их консолидация в рамках медицинской помощи сначала рассматривались как опасность для человеческого положения, но на самом деле оно открыло пространство для бесконечных вакансий. Хотя технологии, несомненно, автоматизируют повторяющиеся задачи, это не означает, что вмешательство человека больше не требуется. Чтобы контролировать работу машин, необходимо иметь всестороннее представление о технологии и ее применении. В свою очередь, это подчеркивает необходимость повышения квалификации и использования передовых технологий, чтобы быть ценным активом для медицинских учреждений. В результате повышение квалификации сейчас важнее, чем когда-либо, потому что оно не только дает вам полное представление о современных технологиях, но и дает вам полное представление о том, как их использовать.
ИИ, машинное обучение и глубокое обучение в здравоохранении Интеграция ИИ, машинного обучения и глубокого обучения в экосистему здравоохранения привела к целому ряду преимуществ, включая экономию средств и повышение качества медицинского обслуживания. Раньше определение основных областей лечения пациента считалось утомительным, однако с искусственным интеллектом определение этих областей и определение идеального лечения превратились в простую задачу. Искусственный интеллект теперь включен в носимые технологии с целью лучшего обслуживания пациентов, предоставляя им медицинскую информацию и предупреждая о потенциальных проблемах и опасностях. По данным International Data Corporation (IDC), в 2020 году рынок носимых устройств Индии вырастет на 144,3% в годовом исчислении. Эти цифры проливают некоторый свет на мотивы появления многочисленных предпринимателей в индустрии носимых технологий. Кроме того, по мере нашего продвижения наша зависимость от данных будет расти, что приведет к резкому увеличению спроса на беспроводные устройства.
Кроме того, бывают случаи, когда пациенты не могут распознать состояние здоровья, пока не стало слишком поздно. Однако развитие машинного обучения сделало возможным быстрое обнаружение заболеваний, что позволило еще быстрее лечить их. Кроме того, он упростил процесс диагностики, а также сбора больших объемов данных. С другой стороны, глубокое обучение оказывается полезным для распознавания образов. Он использует алгоритмы и данные, чтобы предоставить специалистам в области здравоохранения автоматизированную информацию, которую можно использовать для изменения лечения пациентов. Например, IBM разработала Watson для решения серьезных проблем, связанных с уходом за пациентами, и предоставления вариантов лечения с использованием аналитических данных, основанных на данных.
Сообщение Заменит ли искусственный интеллект рабочие места в здравоохранении? впервые появился в Analytics Insight.
