如何AI是革命性的医疗运营

人工智能(AI)正在重塑各行各业的运营。可以说,医疗保健是这些变化将带来最大影响的领域——优化治疗方案的运行时间和可用性。人工智能在医疗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年的数据,到2021年,这一数字将上升到66亿美元报告埃森哲。

对于一个面临高成本的行业来说,这项技术也意味着巨大的节约行政和操作效率低下占据近三分之一的美国医疗保健系统的万亿$ 3年的费用。使用能够处理大量数据,并进行实时推荐的AI-动力工具,医疗机构正在学习,他们可以减少行政浪费在许多领域,从医疗设备维修到医院的病床分配。

看到这些新技术的潜力,投资大数据和人工智能越来越成为医疗行业高管的优先事项。根据一项2019年的调查在美国,77%的医疗保健高管报告称,他们的组织正在加速在AI方面的投资,称业务转型、敏捷性和竞争是主要驱动因素。

什么是我们的意思,当我们说“AI”?

人工智能是重塑并通过可预测,理解,学习和行为的技术振兴现代医疗。AI的转变临床护理的能力已经得到了广泛的关注,但这项技术的潜力超出了病人护理延伸到整个医疗业务的频谱过程。有对AI,机器学习和深入学习正在出版了很多。它有助于理解这三个概念之间的关系,以更好地了解它们是如何被使用。是什么让各级可能的是,现在可今天来处理它的计算能力的数据量。

人工智能——机器可以根据一组规则完成一项任务来解决问题。

机器学习 - 其中算法提供数据特性,因此它可以开始“学习”,并预测基于这些定义特性AI的一个子集。

深度学习——机器学习的一个子集,其中具体的数据特征没有定义,算法“学习”什么标准需要分类数据元素,然后预测。

医疗技术和医疗设备制造商都开始实施预测性维护方法,帮助远程监控设备和任何破坏发生前预测故障。这使得系统能够远程或待修复在一个时间是方便用户,降低运营停机时间。

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,没有什么比意外停机更具有破坏性的了。这些计划外的停机会造成代价高昂的紧急情况,如延长停机时间、匆忙交付零件和加班维修设备。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,国际自动化学会估计全球的制造商机器停机损失6470亿美元每年。

面对提高盈利能力和效率的压力,许多医疗机构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,维护通常包括对意外问题作出反应或遵守预防性维护计划,这有时会导致不必要的维护。

机器学习(ML)和深度学习(DL)提供的机会,处理大量的数据比以前更快。通过利用ML和DL模型来识别模式,从设备传感器获得的信息可以变成有意义的和可操作的见解资产的主动维护,预防事故是导致计划外停机临床。被称为预测性维护,这增加的情报使企业能够预测何时或是否装备会失败,使得其保养和维修可以在故障发生之前进行调度。

主动支持,并与医科达的IntelliMAX预测性维护

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能力。雷竞技官网网址例如,超过80%的Elekta全球安装的直线加速器都连接到Elekta IntelliMax®,这是我们的远程系统,用于主动支持和预测维护。


2018年,我们将Elekta IntelliMax扩展到我们的MOSAIQ®肿瘤学信息系统,以提供同等水平的服务和支持。今年,我们还为摩纳哥®治疗计划软件增加了功能。雷竞技官网网址

的IntelliMAX使得服务工程师能够看雷竞技官网网址到并出现之前解决潜在的问题,最大限度地提高临床可用性,最大限度地降低成本并减少中断对患者的机会。今年,超过3000的IntelliMAX生成的情况下,已经提出以避免临床中断和停机时间。这些预测病例的75%是通过AI算法提高了,而这一比例随着时间的推移迅速增加,这要归功于一个不断改进的AI模式。

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