Inteligencia artificial en medicina: la inteligencia artificial es muy útil para desarrollar más recursos en el campo médico mediante diversas tecnologías de inteligencia artificial. Puedes seguir este blog para obtener más información. La tecnología es una bendición que nadie puede evitar. esta información sobre novedades recientes en la tecnología de inteligencia artificial. Esta noticia demuestra que la inteligencia artificial se utiliza continuamente para facilitar al máximo la salud o la vida humana gracias a la innovación en el campo médico. Este artículo le ayuda a comprender los beneficios de la inteligencia artificial en los procedimientos de diagnóstico médico y se basa en trabajos de innovación como IA (Inteligencia artificial), redes neuronales, aprendizaje automático, robots, IoT (Internet de las cosas), etc. En esta generación, la Inteligencia Artificial se ha apoderado de la vida diaria. Se están llevando a cabo varios proyectos para descubrir la innovación en el campo médico. Tecnologías como la inteligencia artificial, big data, blockchain e Internet de las cosas se utilizan en la vida diaria de un ser humano. Los elementos desarrollados emergentes, como los teléfonos inteligentes, la televisión o los relojes, se utilizan primero para la investigación médica después de su fabricación. Wilhelm Röntgen recibió el premio Nobel por una fotografía de la mano humana tomada con un objeto innovador como los rayos X en el año 1895. Los rayos X descubren todas las lesiones del ser humano y, por lo tanto, tienen un papel importante en el diagnóstico médico. Hoy en día, el escáner CT tiene la capacidad de descubrir cada lesión diagnóstica en el cuerpo y el cerebro humanos. Imágenes médicas y diagnóstico biomédicoGoogle desarrolló un algoritmo para detectar riesgos cardiovasculares reconociendo el patrón oculto en las imágenes de la retina. Se utilizan más de 280.000 imágenes retinianas del patrón para entrenar y comprender el patrón oculto. Ha validado en conjuntos de datos. El aprendizaje automático tiene la capacidad de descubrir las peculiaridades de la sangre e indicar varias variables como el tabaquismo, la presión arterial sistólica, etc. simplemente analizando imágenes. Computación en la nube y big data La computación en la nube y el big data pueden identificar elementos clínicos mediante el aprendizaje automático en la cirugía colorrectal. La Inteligencia Artificial es capaz de disminuir el tiempo del método transaccional en el aprendizaje automático mediante el desarrollo de un camino clínico válido. La aplicación de gestión de variaciones clínicas (CVM) definida para el tratamiento de la cirugía colorrectal en 2015-2016 analizó a 1786 pacientes. El algoritmo fue programado para analizar conjuntos de datos multidimensionales bajo supervisión. Resulta en un conjunto de datos en 9 grupos distintos con análisis según la dosis de ketorolaco, que es un fármaco antiinflamatorio no esteroideo (AINE) que se utiliza principalmente en cirugía para tratar el dolor posoperatorio. Soporte de decisiones y monitoreo hospitalario La inteligencia artificial trabaja en el análisis de datos y aprende el patrón. Por ello, analiza todos los casos de sepsis sobre los marcadores de sepsis y crea filtros que puedan alertar antes del shock y la disfunción orgánica. Por lo tanto, cuando un paciente visita el hospital, puede proporcionar fácilmente un diagnóstico previo y ayudar a los médicos a avanzar en la dirección correcta del tratamiento. Medicina digital y tecnología portátil IBM Company, dice Watson, la nube y el sistema de alerta temprana en tiempo real dirigido (CREWS) son redes neuronales complicadas gobernadas y entrenadas por aprendizaje automático. Este sistema puede analizar todos los datos como edad, frecuencia cardíaca, hábitos de ejercicio, hábitos alimentarios y patrones de sueño a través de varios sensores. Por ejemplo, reloj inteligente, actividad móvil, etc., esos datos se cargan en la nube donde se clasifican y analizan con la ayuda de redes cognitivas. Tecnología robótica y asistente virtual El cateterismo cardíaco se realiza mediante imágenes fluoroscópicas. ¿Qué expone al operador, al personal y al paciente a radiaciones nocivas? Por lo tanto, se creó un robot autodirigido (CATH Bot) que monitorea de forma remota el cateterismo cardíaco sin ninguna radiación ionizante dañina. La robótica puede crear un modelo 3D mediante sistemas de registros electrónicos hospitalarios como rayos X, MRI (imágenes por resonancia magnética), escáner CT y ultrasonido, etc. Medicina de precisión y descubrimiento de fármacos Se desarrolló un algoritmo de aprendizaje automático considerando las características estructurales, físicas y químicas de estos. inhibidores. Se aplicaron tres funciones diferentes de ML, perceptrón multicapa (MLP), Logitboost (LB) y tabla de decisión (DT) a un conjunto de descriptores moleculares para un compuesto activo e inactivo en una validación cruzada de 5 veces. El procesamiento de aprendizaje automático ha alcanzado un nivel de precisión del conjunto de datos del 88,86%. El modelo desarrollado se emplea actualmente para la selección de posibles fármacos candidatos a partir de la base de datos de estos compuestos. Los datos, estadísticas, historias clínicas y gestión hospitalaria afirman que cada 3 años los Datos Médicos se duplican y hacen que la industria de la salud. dominio multimillonario con una inflación médica global promedio del 7,2% en 2018 y del 6,8% en 2017. La tecnología tiene varias ventajas sobre las prácticas tradicionales debido al hecho de que puede analizar grandes conjuntos de datos simultáneamente. descubrimiento no supervisado, que revela patrones ocultos y también mejora la velocidad al sugerir el camino clínico autogenerado. La inteligencia artificial es una herramienta que definitivamente puede ayudar a los médicos en el diagnóstico temprano y ayudar a reducir la tasa de mortalidad y la inflación médica. Preguntas frecuentes de Google ¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial en el campo médico? La inteligencia artificial es la tecnología que ayuda al ser humano a tener una vida feliz mediante la definición de diversos recursos como rayos X, resonancia magnética, tomografía computarizada, etc. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la IA? Ventajas de la inteligencia artificial: la IA es más útil para desarrollar más recursos para la salud humana o el desarrollo de la innovación, como robots o muchos aparatos eléctricos inteligentes. Desventajas de la inteligencia artificial: la IA puede hacer grandes explosiones porque es un desarrollo humano. Por lo tanto, algunos errores pueden provocar una gran explosión. ¿Cómo se utiliza el aprendizaje automático en el diagnóstico médico? El aprendizaje automático es un algoritmo para crear diversos recursos como rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas mediante el uso de lenguajes de programación. ¿Por qué necesitamos IA en la atención sanitaria? La IA ayuda a conocer más diagnósticos del cuerpo humano. que identifican el diagnóstico del cuerpo humano mediante diversos recursos como rayos X, resonancia magnética, tomografía computarizada, etc. Inteligencia artificial en el campo médico PDF AI en medicina 2019 Inteligencia artificial en el campo médico PDF Inteligencia artificial en cursos de atención médica Trabajo de investigación sobre inteligencia artificial en medicina AI en Artículos sobre atención médica Inteligencia artificial en el campo médico: el aprendizaje automático es una parte importante del mismo. Porque, hoy en día, muchos recursos de inteligencia artificial pueden encontrar el diagnóstico en el cuerpo humano o el cerebro humano, como rayos X, resonancia magnética, tomografía computarizada, etc. Existen varias tecnologías de inteligencia artificial en el campo médico, como computación en la nube, big data, redes neuronales, profundidad. aprendizaje, etc. que son capaces de descubrir cualquier lesión creando un conjunto de datos como patrón en el aprendizaje automático. La exploración por rayos X, resonancia magnética y tomografía computarizada consiste en tecnología de inteligencia artificial. La computación en la nube es capaz de crear varios patrones a partir de conjuntos de datos analizados. El big data es capaz de desarrollar grandes datos analizándolos desde diferentes fuentes en el aprendizaje automático. La red neuronal es el mejor algoritmo del cerebro humano para crear neuronas en una máquina. El aprendizaje profundo son los datos de entrenamiento del conjunto de datos. Todos estos son importantes para desarrollar los diferentes datos para diferentes recursos. La radiografía es importante para conocer el diagnóstico en la mano y otras partes del cuerpo. La resonancia magnética (MRI) es la mejor manera de descubrir el diagnóstico en todo el cuerpo. La tomografía computarizada es el mejor recurso para realizar un chequeo completo del cuerpo humano y también del cerebro humano. Soy un blogger profesional. Tener mi sitio web 3+. Obtuve el título de ingeniero en ingeniería informática. Pero aprecio más los negocios en línea. Ahora soy blogger de tiempo completo y también disfruto de mi viaje. Comencé mi operador en línea desde abril de 2018. Después de investigar más, obtuve el blog. Ahora estoy trabajando también en la red de anuncios de Google y en el marketing de afiliados.

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