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培训医生理解或记住现代医疗保健的所有复杂性,即使是在他们的专业领域,也是一个代价高昂且漫长的过程——培训一名外科医生大约需要 10 年或 10,000 小时。电子健康记录 (EHR) 和大型公共生物医学数据库(如 GenBank 或 caBIG)为人工智能 (AI) 技术在医疗保健中的应用铺平了道路,以便发现可以预测最佳治疗的模式,最大限度地减少副作用,降低医疗成本并改善研究与临床实践之间的整合。

目前 医学领域的大多数治疗决策都是通过两种方式做出的

临时方法——临时方法为特定问题或任务设计解决方案。设计的解决方案不可推广,通常也不适用于其他目的。

启发式方法:启发式方法能够在合 阿尔巴尼亚 WhatsApp 号码列表 理的计算时间内找到解决方案,即使没有达到最佳结果,也可以接受。

然而,越来越多的证据表明,复杂的治疗决策最好通过建模而不是直觉来管理。

医学中动态顺序决策的建模有着悠久的历史。

关于人工智能在临床决策中的结论

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健康成本的增加可能导致模型崩溃。如果每位患者都能在第一时间获得最佳治疗,那么医疗费用可能会大大降低。为了实现 CRB目录 这种最佳治疗,人工智能的使用似乎能产生很好的效果。从长远来看,最有效的选择似乎是将自主人工智能与人类医生结合起来:让人类做他们擅长的事情,让机器做他们擅长的事情,最大限度地发挥两者的潜力。远程医疗创新对抗阿尔茨海默病
在信息和通信技术 (ICT)及其内部,特别是远程医疗,有一种重要的能力来改善对抗阿尔茨海默氏病和其他神经退行性疾病的斗争。

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