健康创新：2019 年 Innova Health 的人工智能应用

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在卫生领域，我们必须预见、提前行动，防止病人生病甚至去医院。为了实现这一目标，人工智能开发了不同的应用程序和工具来提供信息并加速流程。 健康创新的起点是联盟、部门和专家之间的协作以获得最佳结果。不仅是在传统参与者之间，我们还必须学会与融入医院的新人物（例如数据科学家）进行沟通。 Innova Health 2019 大会让整个医疗保健界了解了这方面最显着的趋势、项目和研究。 健康领域的人工智能：测量和比较 我们如何知道人工智能在健康领域的应用发挥了作用？关键在于这些结果，在于衡量和比较它们，在于共享标准指标 以继续前进。对于知识工程研究所 (IIC) 健康与能源预测分析领域的主任Julia Díaz来说，首次应用只是一个起点，是以后必须改进的参考。

朱莉娅·迪亚兹 毫无疑问，创新正在通过不同的举 塞内加尔电话号码表 措来到并扎根于医疗中心。许多系统、模型和算法将被测试，必须进行沟通以避免重做项目。如果对进化进行量化并将结果与​​整个医学界进行比较，进步就会快得多。 只有通过与国际层面的其他举措进行比较，才能创建4P 医学术语中包含的应用程序：预防性、参与性、个性化和预测性。除了这个范式之外，Julia Díaz 还讨论了健康领域的两种人工智能应用： 有助于 医疗决策。支持卫生专业人员进行早期诊断、预后和治疗计划的工具。 有助于 健康管理。协议设计、资源优化、等待名单管理和需求预测等方面的支持工具。 人工智能处方 人工智能在健康领域的应用基于医疗保健环境中的所有可用信息。一旦我们获得了项目所需的数据，他们就会进行不同级别的分析，直到我们达到所谓的处方，当我们谈论健康时，这个概念可能会被混淆。



朱莉娅·迪亚兹解释说，必须考虑到人工智能的处方 与医疗处方不同。就分析而言，在数据科学家的世界中，处方就是最佳预测。这是以结果为导向的预测，无论是建议正确的治疗、最小化成本还是减少等待时间。 然而，在达到这一水平之前，我们必须进行描述性分析，以了解我们从数据中获得哪些有价值的信息，以及预测分析，其中包括从这些信息中学习并做出预测。在不同的预测中，根据目标选择最好的一个。 这些类型的分析用于不同的健康人工智能项目，例如 Bisepro，一种用于早期检测脓毒症的警报系统，或者Model MS，它可以预测多发性硬化症患者在应用不同治疗后的演变。 在高管论坛等论坛中，有必要进一步了解这些概念以及不同学科在医疗保健环境中合作的全景。我们必须将参与卫生部门发展的所有参与者联系起来。