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Telemedizin und medizinische künstliche Intelligenz

Telemedizin und KI

Telemedizin ist die Technologie der Fernüberwachung, -diagnose und manchmal der Behandlung, ohne dass sie zusammen mit dem Patienten lokalisiert werden muss. Der Einsatz medizinischer künstlicher Intelligenz ist jetzt erforderlich, um Fälle zu digitalisieren, und dann: „Wir müssen von der früheren Informationssammlung (elektronische Fälle) zu aktiveren Fernprüfungs-, Erkennungs- und Verteidigungsfunktionen übergehen, die Freescale als„ Wellness “bezeichnet. Lisa T. Su Der Ph.D. voraussichtliche eingebettete Steuerung für ihren Beitrag zur medizinischen Elektronik.

Gegenwärtig verwendet die Telemedizin normalerweise einige tragbare oder Heimdiagnosegeräte, um den Blutdruck, die Herzfrequenz und andere Vitalfunktionen für die Verfolgung zu messen. Anschließend müssen Sie diese Ergebnisse auf Ihren PC hochladen und über das Netzwerk an den Arzt oder medizinischen Dienstleister senden, um die Ergebnisse zu überwachen. In diesen Prozess haben viele Menschen eingegriffen.

Fortschritte in der Netzwerktechnologie verbessern dies weiter. Zum Beispiel messen Krankenschwestern im St. John's Hospital in New Brunswick, Kanada, die Vitalfunktionen von Patienten, die sich nach der Operation zu Hause ausruhen, um festzustellen, ob sie sich richtig erholen oder andere Hilfe benötigen. Dies hat in der Tat die medizinischen Kosten der Patienten gesenkt und die in Krankenhäusern sehr knappen postoperativen Betten geräumt und die Patienten zu Hause komfortabler gemacht. “

Obwohl die heutige Telemedizin große Fortschritte gemacht hat, gibt es noch viel zu tun. Der nächste Schritt besteht darin, intelligente Geräte und Systeme ohne Diagnose herzustellen und durch automatische Telemedizin eine wirklich fortschrittliche Behandlung zu erreichen.

In der automatisierten Telemedizin können wichtige Arzneimitteltherapien in Echtzeit basierend auf Informationen angepasst werden, die von vernetzten Sensoren und Geräten gesammelt werden. Durch Vergleichen der Echtzeitdaten und historischen Daten des Patienten kann die Dosis automatisch in einem angemessenen Bereich angepasst werden.

Eingebettete Intelligenz spielt nicht nur in den oben genannten Bereichen eine Rolle, sondern ermöglicht auch die Roboterchirurgie durch Telemedizin. Gegenwärtig können Ärzte mithilfe eines Joysticks, der das normale Händeschütteln von Menschen verhindert, lokale Roboteroperationen durchführen und so Chirurgen dabei helfen, präzisere Operationen durchzuführen.

Roboter Eine Operation wird derzeit nur durchgeführt, wenn sich Patienten und Ärzte auf derselben Station befinden. In Zukunft werden Probleme wie Netzwerkverzögerungen und Video gelöst. Zu diesem Zeitpunkt wird von uns erwartet, dass wir eine Remote-Roboteroperation durchführen, da medizinische Experten grundsätzlich bei Bedarf auf der ganzen Welt verteilt werden können.

Die zur Erreichung dieses Ziels erforderlichen Bedingungen sind teilweise gegeben. Ein qualitativ hochwertiges Netzwerk mit nahezu perfekten Verzögerungen muss garantiert sein, um Videobilder zu senden und den Roboter zu steuern. Wir verfügen JETZT über eine schnelle, leistungsstarke Multi-Core-Verarbeitung und erweiterte Netzwerkfunktionen, eine verbesserte Netzwerkbandbreite und Videokomprimierung.

Der Supercomputer kann Schachmeister Gary Kasparov besiegen, weil er viele vergangene Spiele, Strategien und Ergebnisse speichert. Medizinische künstliche Intelligenz verwendet fortschrittliche Algorithmen, die auf jahrelangen tatsächlichen medizinischen Daten und medizinischen Aufzeichnungen basieren, um Ärzten zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Medizinische künstliche Intelligenz ist kein wirklich neues Konzept. Vor ungefähr 10 Jahren entwickelten Forscher ein System, das künstliche Intelligenz verwendet, um das Risiko eines Herzinfarkts zu diagnostizieren, das 10% effizienter ist als die meisten älteren Kardiologen. Mit Embedded Intelligence werden diese Systeme aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datenmengen und umfangreichere Datentypen zu verwalten und zu verarbeiten, hinsichtlich der Diagnosefunktionen weiterentwickelt.

In den nächsten 5 Jahren stellen wir uns vor, dass medizinische künstliche Intelligenzsysteme nicht nur komplexe Algorithmen für intelligente Entscheidungen verwenden können, sondern auch wirklich lernen können, indem sie kontinuierliche Patientendatenströme in Echtzeit erfassen, analysieren und anpassen. 

Zum Beispiel experimentieren Forscher mit der Verwendung von medizinischer künstlicher Intelligenz und Sensornetzwerken, um Alzheimer-Patienten ein glücklicheres, gesünderes und sichereres Leben zu ermöglichen. Einige häufige Symptome von Alzheimer-Patienten sind Vergesslichkeit und Verwirrung, was sie manchmal in große Gefahr bringt. Um dieses Problem zu lösen, entwickeln Forscher ein System, das automatisch Patientendaten aus Sensornetzwerken zu Hause sammelt und diese mithilfe medizinischer künstlicher Intelligenz analysiert. 

All dies wird unterstützt, indem die Familie des Patienten in ein „Smart Home“ verwandelt wird: Sensoren werden in Alltagsgegenstände integriert, um festzustellen, ob der Patient den Herd öffnet oder ob er den Kühlschrank, den Schrank oder das Tor usw. Öffnet. Die Wärme- und Drucksensoren bestimmen, ob der Patient auf einem Stuhl sitzt, auf einem Bett liegt oder im Haus herumläuft. Biosensoren messen Vitalfunktionen wie Herzfrequenz und Körpertemperatur und informieren uns über ihren Zustand. 

Die Echtzeitdaten dieser Sensoren zusammen liefern ein sehr klares Bild der Position und des mentalen Zustands des Patienten in Innenräumen. Wenn das System der künstlichen Intelligenz eine abnormale Situation erkennt, löst es automatisch eine Notfallreaktion aus, um den Patienten daran zu erinnern, etwas zu essen oder Medikamente einzunehmen, oder wenn innerhalb eines bestimmten Zeitraums keine Aktivität im Raum aufgezeichnet wird, ruft es automatisch den Notfall an Nummer.

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