新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) のパンデミック、メンタルヘルス危機、医療費の高騰、人口高齢化の狭間で、業界リーダーはヘルスケア用途向けの人工知能 (AI) の開発を急いでいます。ベンチャー キャピタル市場からの 1 つの兆候は、40 社を超えるスタートアップが、産業向けの人工知能ソリューションを構築するために 2,000 万ドル以上を調達していることです。しかし、人工知能は実際にヘルスケアでどのように使用されているのでしょうか?
2022 年ヘルスケア AI 調査では、ヘルスケアの課題、成果、AI のユースケースを定義するものをより深く理解するために、世界中の 300 人以上の回答者を対象に調査を行いました。この調査は今回で 2 回目であり、結果に大きな変化はありませんが、今後数年間で医療 AI がどのように発展するかを予兆するいくつかの興味深い傾向を示しています。この進化のいくつかの側面は前向きなもの (AI の民主化) ですが、他の側面はあまり刺激的ではありません (より大きな攻撃対象領域の存在)。
企業が理解する必要がある 3 つのトレンドは次のとおりです:
1. ノーコード ツールを使用した人工知能の使いやすさと民主化
Gartner は、2025 年までに 70 年になると予測しています。企業が開発する新しいアプリケーションの % は、ノーコードまたはローコード テクノロジを使用します (2020 年には 25% 未満)。ローコードはプログラマーのワークロードを簡素化しますが、データ サイエンスの介入を必要としないノーコード ソリューションは、企業やその他の分野に大きな影響を与えます。
だからこそ、AI の使用が技術的な肩書から分野の専門家自身へと明確に変化しているのを見るのは興奮する理由です。
ヘルスケア業界の場合、これは、AI in Healthcare 調査への回答者の半数以上 (61%) が対象ユーザーとして臨床医を特定し、続いて医療支払者 (45%) とヘルスケア IT 企業が続いたことを意味します。 (38%)。ヘルスケア向けの AI アプリケーションへの大規模な開発と投資、およびオープンソース テクノロジの利用可能性と相まって、これらはより広範な業界での採用の前兆となります。
ヘルスケアの場合、これは、AI in Healthcare の調査回答者の半数以上 (61%) が対象ユーザーとして臨床医を特定し、続いて医療支払者 (45%) とヘルスケア IT 企業 (38%) であることを意味します。これは、ヘルスケア固有の AI アプリケーションへの大規模な開発と投資、およびオープンソース テクノロジーの利用可能性と相まって、より広範な業界での採用を示しています。
これは重要です。Excel や Photoshop などの一般的なオフィス ツールと同様に、コードを医療従事者の手に渡せば、AI が向上します。ソフトウェアの専門家ではなく医療の専門家が運転席にいるため、テクノロジーをより利用しやすくするだけでなく、結果の正確性と信頼性も高まります。こうした変化は一夜にして起こったわけではありませんが、AI の主要ユーザーとしての分野の専門家が増加したことは大きな進歩です。
2. ツールはより洗練されており、テキストはより便利になっています
その他の有望な調査結果には、AI ツールの進歩と、特定のモデルをより深く掘り下げたいというユーザーの願望が含まれています。 2022 年末までにどのようなテクノロジーを導入する予定かを尋ねたところ、調査のテクノロジー リーダーはデータ統合 (46%)、BI (44%)、NLP (43%)、データ アノテーション (38%) を挙げました。テキストは現在、AI アプリケーションで使用される可能性が最も高いデータ タイプであり、自然言語処理 (NLP) とデータ アノテーションの重視は、より高度な AI 技術が増加していることを示唆しています。
これらのツールは、臨床意思決定支援、創薬、医療政策評価などの重要な活動をサポートします。パンデミックが発生してから 2 年が経ち、新しいワクチンを開発し、大規模なイベントの影響で医療システムのニーズをより適切にサポートする方法を発見する中で、これらの分野での進歩がいかに重要であるかは明らかです。これらの例を通じて、医療業界での AI の使用は他の業界とは大きく異なり、異なるアプローチが必要であることも明らかです。
したがって、成熟した組織のテクノロジー リーダーとインタビュー対象者の両方が、オンプレミスにインストールされたソフトウェア ライブラリや SaaS ソリューションを評価する際に、最も重要なニーズとして医療固有のモデルとアルゴリズムの可用性を挙げたのも不思議ではありません。ベンチャー キャピタルの状況、市場の既存の情報、AI ユーザーからの需要から判断すると、ヘルスケア固有のモデルは今後数年間でさらに拡大すると考えられます。
3. セキュリティへの懸念が増大している
過去 1 年間の人工知能の進歩に伴い、一連の新たな攻撃ベクトルも開かれました。回答者が AI アプリケーションの構築にどのような種類のソフトウェアを使用しているかを尋ねたところ、最も一般的な選択肢は、ローカルにインストールされた商用ソフトウェア (37%) とオープンソース ソフトウェア (35%) でした。最も注目すべきは、クラウド サービスの使用率が昨年の調査と比較して
が 12% (30%) 減少したことです。これはおそらく、データ共有に対するプライバシー上の懸念が原因であると考えられます。
さらに、回答者の大多数 (53%) は、モデルを検証するために、サードパーティやソフトウェア ベンダーの指標ではなく、独自のデータに依存することを選択しています。成熟した組織の回答者 (68%) は、内部評価を使用し、モデル自体を適応させることを明確に好みます。さらに、医療データの処理に関しては厳格な管理と手順が定められており、AI ユーザーが可能な限り社内での運用を維持したいと考えていることは明らかです。
しかし、ソフトウェアの設定やユーザーがモデルを検証する方法に関係なく、医療セキュリティの脅威が増大すると重大な影響が及ぶ可能性があります。他の重要なインフラストラクチャ サービスも課題に直面していますが、医療侵害の影響は風評被害や経済的損害にとどまりません。データの損失や病院の機器の改ざんは生死を分ける可能性があります。
人工知能は、開発者や投資家がこのテクノロジーを日常のユーザーの手に届けることに取り組んでおり、さらに大きな成長を遂げる準備が整っています。しかし、AI がより広く利用可能になり、モデルやツールが改良されるにつれて、安全性、信頼性、倫理が重要な焦点分野になるでしょう。これらのヘルスケア分野における AI が今年どのように発展し、これが業界の将来に何を意味するのかを見るのは興味深いでしょう。 ##################################
以上がヘルスケア AI: 注目すべき 3 つのトレンドの詳細内容です。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。

机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。 本文罗列了2023年机器学习的十大概念和技术。2023年机器学习的十大概念和技术是一个教计算机从数据中学习的过程,无需明确的编程。机器学习是一个不断发展的学科,一直在创造新的想法和技术。为了保持领先,数据科学家应该关注其中一些网站,以跟上最新的发展。这将有助于了解机器学习中的技术如何在实践中使用,并为自己的业务或工作领域中的可能应用提供想法。2023年机器学习的十大概念和技术:1. 深度神经网

实现自我完善的过程是“机器学习”。机器学习是人工智能核心,是使计算机具有智能的根本途径;它使计算机能模拟人的学习行为,自动地通过学习来获取知识和技能,不断改善性能,实现自我完善。机器学习主要研究三方面问题:1、学习机理,人类获取知识、技能和抽象概念的天赋能力;2、学习方法,对生物学习机理进行简化的基础上,用计算的方法进行再现;3、学习系统,能够在一定程度上实现机器学习的系统。

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

本文将详细介绍用来提高机器学习效果的最常见的超参数优化方法。 译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟简介通常,在尝试改进机器学习模型时,人们首先想到的解决方案是添加更多的训练数据。额外的数据通常是有帮助(在某些情况下除外)的,但生成高质量的数据可能非常昂贵。通过使用现有数据获得最佳模型性能,超参数优化可以节省我们的时间和资源。顾名思义,超参数优化是为机器学习模型确定最佳超参数组合以满足优化函数(即,给定研究中的数据集,最大化模型的性能)的过程。换句话说,每个模型都会提供多个有关选项的调整“按钮

荣耀的人工智能助手叫“YOYO”,也即悠悠;YOYO除了能够实现语音操控等基本功能之外,还拥有智慧视觉、智慧识屏、情景智能、智慧搜索等功能,可以在系统设置页面中的智慧助手里进行相关的设置。

人工智能在教育领域的应用主要有个性化学习、虚拟导师、教育机器人和场景式教育。人工智能在教育领域的应用目前还处于早期探索阶段,但是潜力却是巨大的。

阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。 阅读论文可以说是我们的日常工作之一,论文的数量太多,我们如何快速阅读归纳呢?自从ChatGPT出现以后,有很多阅读论文的服务可以使用。其实使用ChatGPT API非常简单,我们只用30行python代码就可以在本地搭建一个自己的应用。使用 Python 和 C

人工智能在生活中的应用有:1、虚拟个人助理,使用者可通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事;2、语音评测,利用云计算技术,将自动口语评测服务放在云端,并开放API接口供客户远程使用;3、无人汽车,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标;4、天气预测,通过手机GPRS系统,定位到用户所处的位置,在利用算法,对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

SublimeText3 Linux 新バージョン
SublimeText3 Linux 最新バージョン
