人工智能(AI)正在重塑各个行业的运营模式。可以说，这些变化将在医疗保健领域产生最大的影响——优化治疗方案的正常运行时间和可用性。人工智能在医疗保健领域的潜力体现在增长预测中。2014年，全国人工智能医疗市场价值6亿美元。根据2018年的一份报告，到2021年，这一数字将上升到66亿美元报告来自埃森哲。
对于一个面临高成本的行业来说，该技术也意味着大量的节省管理和操作效率低下占美国医疗保健系统的近三分之一的年度费用的3万亿美元。使用能够处理大量数据并进行实时建议的AI供电工具，医疗组织正在学习，他们可以减少许多领域的行政浪费，从医疗设备维护到医院床分配。
看到了这些新技术的潜力，投资大数据和人工智能是医疗行业高管们日益优先考虑的问题。根据一项2019年的调查在美国，77%的医疗保健高管表示，他们的组织正在加快对人工智能的投资，并称业务转型、敏捷性和竞争是主要驱动力。
当我们说“AI”时，我们的意思是什么？
人工智能通过可以预测，理解，学习和行动的技术重新发明和重新发明现代医疗保健。AI改变临床护理的能力受到了广泛的关注，但该技术的潜力延伸到患者在患有医疗保健操作范围内的过程中的过程。在AI，机器学习和深度学习中发表了很多。了解这三个概念之间的关系是有助于更好地理解它们的使用方式。所有级别可能的是现在可用的数据量以及处理它的计算能力。
人工智能——当一台机器能够根据一套规则完成一项任务来解决一个问题。
机器学习 - AI的子集，其中算法提供数据特征，所以它可以基于这些定义的特征开始“学习”和预测。
深度学习——机器学习的一个子集，其中特定的数据特征没有定义，算法“学习”需要什么标准来分类数据元素，然后预测。
医疗技术和医疗设备制造商开始实施预测维护方法，以帮助远程监控设备并在发生任何中断之前预测失败。这使得能够远程或适用于用户的时间来维修系统，从而减少操作停机时间。
如果你能预测它，你就能预防它
在医疗保健和其他依赖于可靠设备性能的行业，没有什么比意外中断更具有破坏性了。这些计划外停机会造成代价高昂的紧急情况，例如延长停机时间、仓促交付部件和加班修理设备。同样重要的是一系列深奥的成本因素，包括安全、浪费甚至品牌。事实上，国际自动化协会估计，全球的制造商因机器停机而损失6470亿美元每年。
面对提高盈利能力和效率的压力，许多医疗保健组织正转向人工智能和大数据分析等新兴技术，以改进现有的维护操作。直到最近，维护通常涉及要么对意外问题作出反应，要么遵循预防性维护计划，这有时会导致不必要的维护。
机器学习（ML）和深度学习（DL）提供了比以往任何时候都更快地处理大量数据的机会。通过利用ML和DL模型来识别模式，可以对设备传感器的信息变成有意义和可操作的洞察，以便主动维护资产，防止导致无计划的临床停机时间的事件。被称为预测性维护，此添加的智能使组织能够在设备失败时预测或者如果在发生故障之前可以安排其维护和修复。
与Elekta Intellimax主动支持和预测维护
在Elekta，大数据、人工智能和其他数字工具提供了可以改善服务和支持的新功能。雷竞技官网网址例如，Elekta在全球安装的线性加速器中，超过80%都连接到Elekta IntelliMax®，这是我们的远程系统，用于主动支持和预测性维护。
2018年，我们将Elekta IntelliMax扩展到我们的MOSAIQ®肿瘤信息系统，以提供同等水平的服务和支持，而就在今年，我们的Monaco®治疗计划软件又增加了功能。雷竞技官网网址
IntelliMax使服务工程师能够在出现雷竞技官网网址之前查看和解决潜在问题，最大化临床可用性，最大限度地降低成本并降低患者中断的可能性。今年，已提出超过3,000个IntelliMax生成的病例，以避免临床中断和停机时间。通过AI算法提出了75％的预测案例，并且由于连续改善AI模型，随着时间的推移，百分比迅速增加。
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