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人工智能 機器學習和機器學習已經在人類功能的許多領域中找到了應用。 有許多跡象表明,借助現代技術,醫療保健系統也將得到改善。

區塊鏈與AI和醫療保健

與技術相同 blockchain,人工智能也變得越來越重要。 事實證明,兩種技術都可以用於醫療保健,但問題是與它們相關的期望是否過高?

當然,不應否認它們對醫療保健系統具有許多好處,但不應將它們視為解決所有問題的靈丹妙藥。

至少還沒有。

不幸的是,在醫療保健系統中實施區塊鍊是一個非常耗時的過程。 以美國系統為例,它不僅存在許多差異,而且還具有大量輸入數據和變量的特徵。 同時,要與區塊鏈集成,必須完全符合數據要求。

人工智能也是如此。

但是,這並不意味著這些技術將不會用於醫療保健,相反。 有許多跡象表明,它們將使這一領域的重大變化成為可能。 人工智能和區塊鏈似乎都為遵循這一道路,以使衛生系統的功能合法化,從而確保更高的服務質量。 但是,此過程仍需要一些時間。

機遇與困難

如今,人工智能的概念被廣泛使用,並且由於諸如遠程醫療服務(在大流行期間已變得尤為重要)之類的解決方案而越來越多地被人工智能所認可。

然而,該術語並非總是被正確理解,通常被視為機器學習的同義詞,它只是AI的許多組成部分之一。 機器學習不向機器提供現成的指令,而是為更大的數據組設置模式。 而且,在他的情況下,所創建的算法符合當前知識非常重要,這不是最簡單的任務。 如果對計算機進行了錯誤的“培訓”,並且輸入數據不正確,則結果可能不正確或失真。

人工智能 創造了巨大的潛力,能夠徹底改變衛生服務。 但是,一切都掌握在設計算法的專家手中。

如前所述,結果的正確性取決於其正確性。 在醫療保健方面,這個問題甚至更為重要-在這種情況下,錯誤協議的價格要比商業領域要高得多,因為健康和安全,有時甚至是患者的生命都受到威脅。

因此,在衛生系統中實施AI應該基於與負責數據,其純度和透明度以及可擴展性的科學家明確傳達期望。

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