翻訳者 | Cui Hao
査読者 | Sun Shujuan
冒頭
- データ ガバナンス – HIPAA などのプライバシー規制は患者データを保護するように設計されていますが、自動化されたアプリケーションの開発を妨げる可能性もあります。 AI が治療や EHR 管理に新たな応用を見出し続けるには、プライバシー法の影響を考慮する必要があります。
- 電子記録の最適化 - データは複数のデータベースに分散していることが多く、各種類のデータは独自のデータ構造を持っています。したがって、患者の治療をサポートするには、断片的な情報を一元化し、標準化する必要があります。
- データサイエンティストの不足 – 人工知能の専門家は引き続き不足しています。データサイエンティストの需要は高く、米国労働統計局は2030年までに需要が33%増加すると予測しています。
これらの課題に対処し、AI テクノロジーを最大限に活用するために、医療専門家はノーコード プラットフォームを使用して独自の AI ソリューションを構築しています。医療専門家にアプリケーション設計を担当させることで、行政と患者のニーズを満たし、規制要件に準拠する AI 主導のプロセスを簡単かつ迅速に作成できるようになります。
ノーコード AI の価値
ノーコード AI の適用が必要な状況は数多くあります。
AI は、データ入力、患者記録のメンテナンスまたはフォームへの記入。情報を他のデータ ソースと照合するためのデータ分類、データ抽出、データ検証など、データの取得と処理に人工知能がますます使用されています。
人工知能は複数のデータソースからの情報を統合して分析できるため、診断に有効です。たとえば、AI は症状と考えられる原因を照合できるため、医師は専門知識を超えた診断データを活用して誤診の可能性を減らすことができます。人工知能は、「もしも」のシナリオのシミュレーションを実行することで、病気の原因を特定するのに役立ちます。
機械学習では、アルゴリズムを学習することで結果を向上させることができます。トレーニング データと対話すると、追加の洞察が得られ、結果が向上します。機械学習アルゴリズムは診断と治療を支援し、患者プロファイルを作成します。人工知能により看護師や医師の作業効率が向上し、時間を節約できるため、病院の運営コストが削減されます。
医療分野での AI の使用が進むにつれて、医療専門家が独自のソリューションを設計するのを支援する、より多くのローコード/ノーコード ツールが登場することも予想されます。専門家に独自のアプリケーションの構築を任せるこの開発者に依存しないモデルは、AI を適用する最良の方法になります。
人工知能が医療のやり方を変えていることは明らかです。 AI と ML を使用して日常業務を自動化し、新しい診断および治療ソリューションを追加することで、医師や看護師の生産性が 2 倍になり、患者の治療や生活の改善という最も得意なことを行うための時間をより多く確保できるようになります。
翻訳者紹介
Cui Hao は、51CTO コミュニティ編集者兼シニア アーキテクトであり、ソフトウェア開発とアーキテクチャに 18 年の経験と、分散アーキテクチャに 10 年の経験があります。元HPの技術専門家。彼は喜んで共有し、600,000 回以上読まれる人気の技術記事を多数執筆してきました。 『分散アーキテクチャの原則と実践』の著者。
原題: 医師たちは人工知能が専門家の支援と患者ケアに最適な処方箋であることを発見 ,著者: アミール・アタイ
以上が人工知能は専門家の支援と患者ケアに推奨される処方箋ですの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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