Dalam pencegahan dan pengobatan mahkota baru Tiongkok, penerapan AI di bidang diagnosis dan perawatan terutama adalah penyaringan gambar, konsultasi jarak jauh dan sebagainya.
Eropa dan Amerika Serikat dan negara-negara lain juga menerapkan kekuatan komputasi AI untuk tautan serupa.
Sebagai contoh, pada awal 2013, IBM mulai bekerja sama dengan empat klinik Cleveland teratas di rumah sakit umum di Amerika Serikat untuk mempelajari cara menggunakan sistem kecerdasan buatan "Watson" untuk meningkatkan tingkat perawatan.
Oktober lalu, Google juga mengumumkan alat pemantauan yang disebut LYNA, yang dapat membedakan antara sel kanker metastatik dan sel kanker non-metastatik dengan tingkat akurasi 99%. Dipersingkat setengahnya.
Perusahaan AI medis di London telah bermitra dengan Royal College of Physicians, Stanford Primary Care, dan Yale New Haven Health untuk menciptakan Babylon, sebuah sistem yang dapat membantu pekerja magang untuk mempraktikkan pengobatan mereka sendiri. Setelah pengujian , Babylon AI memiliki skor akurasi 80% untuk kondisi umum dalam pengobatan perawatan primer, dibandingkan dengan 64-94% untuk tujuh dokter. Keamanan AI telah mencapai 97%, yang lebih tinggi dari rata-rata dokter 93,1%.
Penggunaan AI dalam industri medis juga merupakan salah satu prioritas pemerintah Jepang. Bahkan, Jepang mendirikan pusat diagnostik pencitraan medis di Hangzhou dan Guangzhou, Cina, masing-masing pada tahun 2017 dan 2018. Di Rumah Sakit Memezawa di Distrik Edogawa, Tokyo, pasien hanya perlu melakukan pertanyaan pilihan ganda pada perangkat genggam mereka dan menjawab pertanyaan seperti "di mana rasa sakit" dan "waktu rasa sakit", dan sistem AI dapat secara otomatis menghasilkan rekam medis elektronik berdasarkan pilihan pasien. Metode konsultasi ini juga digunakan oleh lebih dari 70 unit medis di Jepang.
Robot layanan cerdas juga memasuki banyak rumah sakit besar sangat awal. Pada tahun 1985, perusahaan TRC Amerika Serikat mengembangkan robot layanan pertama di dunia "Asisten Perawat", yang tidak hanya dapat mengangkut peralatan medis, obat-obatan, dll., Tetapi juga menyediakan pengiriman makanan dan catatan medis, laporan dan surat serta layanan lainnya kepada pasien. Sebuah rumah sakit mulai digunakan.
Meskipun pertempuran antara manusia dan penyakit tidak pernah berakhir, kecerdasan buatan memang dapat menyuntikkan dosis kekuatan ke awal pertempuran. Ini mungkin tidak didorong ke atas panggung oleh negara-negara seperti Eropa, Amerika Serikat dan Australia dalam epidemi mahkota baru pada saat ini. Tetapi tidak bisa dipungkiri bahwa AI telah lama dikaitkan erat dengan kesehatan manusia.
Anti-epidemi pada AI: persamaan dan perbedaan antara Cina dan negara-negara asing
Pada titik ini, kita dapat menemukan beberapa persamaan dan perbedaan yang menarik antara AI luar negeri dan AI Cina dalam bidang pencegahan epidemi:
Pertama-tama, dapat dipastikan bahwa langkah-langkah anti-epidemi AI China hampir pada tingkat yang sama dengan medis AI top dunia. Ini tercermin dalam cakupan komprehensif lapisan data, algoritma teknis, dan aplikasi industri. Misalnya, penggunaan data besar untuk melacak populasi kunci, penggunaan pembelajaran mendalam untuk membantu deteksi suhu, diagnosis medis, super-komputasi untuk pengembangan obat, dan sebagainya.
Tentu saja, perbedaan akumulasi beberapa yayasan menentukan bahwa keunggulan kedua belah pihak berbeda.
Sebagai contoh, karena kurangnya sumber daya medis dan keperawatan di Amerika Serikat dan Jepang, digitalisasi diagnosis dan perawatan telah dimulai sangat awal untuk membantu staf medis meningkatkan efisiensi kerja mereka dan mengurangi intensitas kerja mereka. Oleh karena itu, sejumlah besar data berkualitas tinggi telah dikumpulkan untuk perawatan medis yang dibantu oleh AI.
Sebagai contoh, Electronic Health Records (EHRs) di Amerika Serikat telah mengumpulkan catatan 10 juta pasien dalam sepuluh tahun. Ini termasuk informasi penting seperti catatan diagnosis penyakit, efek pengobatan pasien, data genetik, dan riwayat keluarga. Setelah 2011, data medis Jepang juga sepenuhnya mengadopsi sistem pelaporan elektronik, dan individu dapat memeriksa berbagai informasi medis yang tersimpan di cloud kapan saja melalui Internet.
Dengan cara ini, ketika pasien mengunjungi rumah sakit yang berbeda, data dibagikan dan digunakan oleh staf medis Banyak perawatan berulang dan pemeriksaan dapat dihindari, yang secara alami dapat meningkatkan efisiensi perawatan medis dan mengurangi masalah sumber daya medis.
source https://www.labkom99.com/2020/07/penggunaan-artificial-intelligence-ai.html
Top comments (0)