오늘날의 첨단 기술 세계에서 인공 지능은 거의 모든 산업의 주요 부분을 차지하고 있습니다.
모든 비즈니스 부문에서 의료 기관은 인공 지능을 사용하여 산업을 발전시키기 시작했습니다.
매년 전 세계 수백만 명의 사람들이 일상적인 혈액 검사 비용과 복잡한 유전 및 분자 검사에 대한 권장 사항에 대해 딜레마에 빠지는 경향이 있습니다. 의료 앱 개발 산업에 따르면, 기계 학습의 발전으로 의료 산업은 애플리케이션과 웹 사이트에서 트래픽을 증가시키는 다양한 방식으로 성장할 수있었습니다.
헬스 케어의 셀프 서비스 산업에서 사람들은 방문 할 장소, 검사 및 의사에 대한 정보를 수집하는시기 및 방법을 아는 경향이 있습니다. 인공 지능 개발은 의사 결정에 필수적인 정보를 수집하는 시간을 줄이면서 의료 서비스를 안정화하고 성장시키는 데 도움이됩니다. 인공 지능의 경우 최근 몇 년 동안 의료와 관련된 병원, 의사, 산업 및 기업이 상당한 성장을 경험했습니다.
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2018 년 CB 보고서에 따르면 의료 기관, 생명 과학 기업 및 기술의 약 90 %가 인공 지능 시스템을 사용합니다. 이 회사들은 인공 지능 프로젝트에 약 5400 만 달러를 투자 할 것으로 예상됩니다.
인공 지능이 의료 기관이 가상 비서를 개발하고 배포하는 데 도움이되는 다양한 방법
데이터 및 의료 기록 관리
인공 지능의 기본 요구 사항은 환자의 기록과 데이터 및 의료 기관의 기타 의료 요구 사항을 추적하는 것입니다. 이렇게하면 파일과 문서를 정리하는 데 도움이됩니다. AI 개발 서비스 는 데이터를 저장, 포맷하고 나중에 데이터를 추적하고 제공하는 데 도움이됩니다.
지속적인 기능
로봇의 도움으로 CT 스캔, X-Ray 및 기타 데이터 입력 작업과 같은 다양한 테스트의 분석이 훨씬 쉽고 빠르게 완료됩니다. 의료, 심장학 및 방사선과의 두 부서는 시간이 걸리고 인공 지능의 도움으로 더 쉬워졌습니다.
치료 디자인
인공 지능 솔루션은 환자의 상태에 대한 유추를 결정하고 질병 치료에 대한 임상 적 접근을 제안하는 데 도움이됩니다. 또한 환자 파일의 보고서와 메모를 분석하고 질병을 진단하여 추가 치료 계획을 지원합니다.
온라인 상담
헬스 케어 앱 개발에 따르면 사용자가 제공 한 증상을 기반으로 질병을 진단하는 가상 건강 도우미가있는 기존 헬스 케어 애플리케이션이 많이있다. 애플리케이션이 환자에게 가능한 치료 결과를 진단하고 제안하는 데 도움이되는 음성 인식 기술이 있습니다. 또한 치료 계획을 확정하기 전에 환자의 병력을 분석합니다.
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가상 간호사
만성 질환 환자를 돌보기 위해 가상 간호사를 도입 한 많은 애플리케이션이 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 주로 의사 방문 사이와 이후 및 치료 과정에서 환자를 돌보는 데 사용됩니다. 2016 년에 Amazon Alexa는 자녀의 질병과 필요한 추가 치료 및 단계에 대해 부모에게 조언하는 데 도움이되는 Boston Children 's Hospital의 애플리케이션을 도입했습니다. 응용 프로그램은 또한 다시 제공된 질문 및 증상에 대한 답변을 제공합니다.
의료 주최자
의료 산업에는 환자의 활동을 기록하고 챗봇을 통해 약과 약속을 상기시키는 애플리케이션이 있습니다. 임상 시험에 참여하고 심각한 질병을 앓고있는 환자는 더 빠른 치료와 더 나은 치료를 위해 이러한 응용 프로그램을 사용하는 경향이 있습니다.
건강 검진 알림
의료 산업의 웹 사이트와 애플리케이션은 가상 비서를 사용하여 혈액 검사 및 USG, CT 스캔, X- 레이, ECG 등과 같은 기타 검사를위한 진단 센터에 대한 정보를 제공합니다. 보고서는 가상 비서도 있습니다. 인공 지능 개발 은 의료 산업의 발전을 능가했으며 환자에게 큰 도움이됩니다.
AI 통합 챗봇
AI 개발 서비스는 챗봇의 도입으로 의료 산업에 큰 변화와 혁신을 가져 왔습니다. 챗봇의 도움으로 환자가 진단하고 치료를 시작하는 데 필요한 심문 시간이 단축되었습니다. 가상 비서의 도움으로 의료 산업은 수백만 달러와 시간을 절약하고 있습니다. 환자뿐만 아니라 의사와 의료 전문가도 여러 가지 질문을하여 질병을 진단하는 데 도움이됩니다.
결론
헬스 케어 산업에 인공 지능 솔루션 이 접목되면서 환자와 의사의 경험으로 시설의 단점을 드러내 기가 어렵다. 챗봇의 도입으로 병원과 환자는 진단 및 치료 과정에서 낭비되는 비용과 시간을 절약하고 있습니다. 요즘 챗봇은 증상을 통해 질병에 대한 모든 질문에 답합니다. 의사는 자동 이미지 진단을 통해 모든 질병을 진단 할 수 있습니다. 환자는 또한 챗봇과 의사 소통하여 의료 응급 상황에서 치료 과정을 논의합니다.