#TechToday #CôngNghệĐámMây #HìnhẢnhYTế #AI #ChămSócSứcKhỏe #SàngLọcUngThư #MôHìnhHọcMáy
Trong bài viết trên TechToday, Giám đốc chiến lược của Nuance, Peter Durlach đã chỉ ra những lợi thế mà công nghệ đám mây bổ sung cho các chương trình hình ảnh y tế có sự hỗ trợ của AI. Việc triển khai các hệ thống thay đổi liên tục này bên trong bệnh viện không còn là nỗi lo của nhân viên CNTT khi sử dụng công nghệ đám mây. Điều này giúp cho các quy trình sử dụng nhiều đơn vị xử lý đồ họa có thể được thu nhỏ lại mà không tốn chi phí lớn cho cơ sở hạ tầng tại chỗ.
Đám mây cũng cho phép thử nghiệm và triển khai nhanh hơn, giúp cho việc sàng lọc ung thư trên quy mô lớn và giúp chọn ra những bệnh nhân có khả năng mắc bệnh đáng ngờ trở nên dễ dàng hơn. Khi AI phát triển và các mô hình học máy trở nên tiên tiến hơn, tiềm năng hình ảnh y tế để cải thiện khả năng phát hiện sớm bệnh ung thư và các bệnh khác là nguyên nhân gây ra hy vọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Với việc tìm kiếm những bệnh nhân mà có thể đã bỏ sót hoặc phát hiện bệnh sớm, công nghệ đám mây và AI sẽ mang lại giá trị lâm sàng lớn trong việc chăm sóc sức khỏe. Những tiến bộ này đã mở rộng quy mô hình ảnh y tế và mang lại nhiều hy vọng cho ngành y tế trong tương lai.
Bạn cũng có thể đọc thêm bài viết sau đó trên TechToday để tìm hiểu cách cải thiện khả năng quản lý trong môi trường đám mây chăm sóc sức khỏe phức tạp.
Nguồn: https://techtoday.co/whats-next-in-medical-imaging-with-cloud-and-ai-technologies/
Mở rộng quy mô hình ảnh y tế bằng công nghệ đám mây
Giám đốc chiến lược của Nuance, Peter Durlach chỉ ra những lợi thế mà công nghệ đám mây bổ sung cho các chương trình hình ảnh y tế có sự hỗ trợ của AI: các quy trình sử dụng nhiều đơn vị xử lý đồ họa có thể được thu nhỏ lại mà không tốn chi phí lớn cho cơ sở hạ tầng tại chỗ.
Ông nói: “Bạn có khả năng bùng nổ này và khả năng suy luận trên đám mây và nhân viên CNTT không cần phải lo lắng về việc triển khai các hệ thống thay đổi liên tục này bên trong bệnh viện, điều mà họ không bao giờ có thể theo kịp hoặc đủ khả năng chi trả”.
Đám mây cũng cho phép thử nghiệm và triển khai nhanh hơn, Illing nói, chỉ ra ví dụ về phần mềm hỗ trợ quyết định dựa trên AI luôn hoạt động của Aidoc, phần mềm này phân tích các lần quét CT để đánh dấu các bất thường và ưu tiên các trường hợp nguy hiểm đến tính mạng.
Ông nói: “Họ thường xuyên tìm cách phát hành các thuật toán mới nhắm mục tiêu đến các bệnh lý mới và đám mây cung cấp tốc độ phát triển cần thiết cho việc này.
Khi AI phát triển và các mô hình học máy trở nên tiên tiến hơn, Durlach giải thích, tiềm năng hình ảnh y tế để cải thiện khả năng phát hiện sớm bệnh ung thư và các bệnh khác là nguyên nhân gây ra hy vọng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.
Ông nói: “Nếu bạn có thể sử dụng AI để sàng lọc ung thư trên quy mô lớn, sử dụng các mô hình này để giúp chọn ra những bệnh nhân có khả năng mắc bệnh đáng ngờ, thì hiệu quả đối với việc chăm sóc sẽ rất lớn. “Việc tìm kiếm những bệnh nhân mà bạn có thể đã bỏ sót hoặc phát hiện bệnh sớm có lẽ là giá trị lâm sàng lớn nhất sẽ đến từ điều này cho đến nay.”
TIẾP THEO: Tìm hiểu cách cải thiện khả năng quản lý trong môi trường đám mây chăm sóc sức khỏe phức tạp.
[ad_2]
