5 가지 방법 AI는 건강 관리를 변화시키고 있습니다
신흥 AI 도구가 의료에 사용되고 있기 때문에 의사는 컴퓨터 화면 대신 환자를보고 더 많은 시간을 보내고 있습니다. 연구원들은 의료 이미지를 더 빠르고 정확하게 해석하고 있습니다. 수술실 스케줄러는 더 많은 생명을 구하는 수술에 적합합니다.
이러한 초기 발전으로 임상의, 관리자, 연구원 및 개발자는 이미 환자 치료에 접근하고 관리 작업을 처리하며 케어 팀과 조정하는 방법에 대한 혁신에 AI의 긍정적 인 영향을 이미보고 있다고 말합니다.
노스 웨스턴 의학의 분석 및 디지털 솔루션 부사장 인 에릭 셸리 (Eric Shelley)는“이것은 비즈니스의 모든 측면에 걸쳐있는 기술입니다.
AI가 비즈니스 사무실에서 시험 실로 의료 서비스를 전환하는 5 가지 방법은 다음과 같습니다.
환자 방문 개선 및 임상의 소진 감소
AI 도구는 사무실 방문을 개인화하고 있다고 Pennsylvania의 St. Luke ‘s University Health Network의 의사이자 최고 의료 정보 책임자 인 Jorge Scheirer 박사는 말합니다. 그와 그의 동료들은 사용합니다 Microsoft Dragon Copilot, 의료 업계 최초의 통합 음성 AI 어시스턴트는 컴퓨터 화면이 아닌 환자에게 전적으로 집중합니다.
Scheirer는 통찰력 및 알림을위한 약속을 앞두고 차트를 쿼리 할 수 있으며 시스템은 때로는 듣지 못한 관련 의견을 제시하고 기록하고 요약합니다. 그것은 그가 요청한 건강 기록이나 심사의 의료 자원을 끌어 내고, 올바른 의료 코드를 찾는 데 도움이되며, 그분이 증거와 서명을위한 메모 및 추천 후의 초안.
Scheirer는“그것이 얼마나 좋은 일을하는지는 어리석은 일입니다.
Dragon Copilot의 시간 절약은 또한 임상의 번 아웃을 완화한다고 그는 말했다. Scheirer는 종종 오후 10시 30 분까지 규제 문서를 작성하기 위해 일했습니다. 이제 환자들은 후방에 대한 메모를 더 빨리 얻었고 아내와 함께 저녁 식사를 할 시간이 있습니다.
(() => {
const $ player = document.getElementById ( ‘Player-681CD292851CD’)
함수 initiframe (e) {
$ iframe = document.createElement ( ‘iframe’)
$ iframe.style.position = ‘절대’
$ iframe.style.top = 0
$ iframe.style.left = 0
$ iframe.style.width = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.setAttribute ( ‘Frameborder’, 0)
$ iframe.setattribute ( ‘tabindex’, 0)
$ iframe.setAttribute ( ‘allow’, ‘autoplay; fullscreen’)
$ iframe.setAttribute ( ‘Title’, ‘Ana Gonzalez Animated Store’)
$ iframe.setAttribute ( ‘src’, ‘https://www.youtube-nocookie.com/embed/?autoplay=1&autohide=1&fs=1&modestbranding=1&showinfo=0&controls=2&autoplay=1&temem=0&tememe=/relem=0/Thememe= ).
const $ player = e.currentTarget
$ player.appendChild ($ iframe)
$ player.removeEventListener ( ‘Click’, initiframe)
}
$ player && $ player.addeventListener ( ‘click’, initiframe)
const $ scrollindicator = document.querySelector ( ‘[scroll-indicator]’);
if ($ scrollindicator) {
$ scrollindicator.addeventListener ( ‘click’, (e) => {
scrollto (0, window.innerheight);
});
기능 onscroll (e) {
$ scrollindicator.style.opacity = 0;
document.removeEventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
document.addeventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
}) ()
(() => {
if (window.acf) {
const $ block = document.getElementById ( ‘block-681cd292851cd’);
if ($ block.hasattribute ( ‘data-bg-fade’)) {
$ block.style.backgroundColor = $ block.getAttribute ( ‘data-bg-fade’);
if ($ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’)) {
$ block.style.color = $ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’);
}
}
}
}) ();
더 빠른 진단을 위해 의료 이미지와 대화합니다
연구원들은 도움이 될 수있는 새로운 도구를 테스트하고 있습니다 식별하다 종양과 질병. 프로비던스, 대학 워싱턴 그리고 Microsoft는 도움이 될 수있는 멀티 모달 AI 모델을 개발했습니다. 연구원 의료 영상을 해석하고 자연어로 질문에 대한 답변.
Gigapath 단일 섹션에 중점을 둔 기존 도구와 달리 미세한 슬라이드의 모든 작은 세부 사항을 하나의 완전한 그림으로 묶습니다. 그것은 초기 질병 탐지 및보다 개인화 된 치료에 도움이 될 수 있습니다.
Biomedparse 모든 유형의 의료 스캔을 분석하여 비정상을 감지하고 식별합니다 (인간의 눈이 놓치는 것을 발견하고 강조 표시된 영역에 대한 질문에 답하십시오. 이는 진단 과정의 속도를 높이고 더 정확하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.
오레곤의 프로비던스 게놈 (Providence Genomics)의 최고 의료 책임자 인 카를로 비 코 (Carlo Bifloco) 박사는“이러한 기술은 비전이 우리가 가진 지능의 일부가되는 미래의 길을 가졌다”고 말했다. AI 채팅 기능을 통해 “문자 그대로 의료 이미지와 대화를 나눌 것입니다.”
(() => {
const $ player = document.getElementById ( ‘Player-681CD292863d0’)
함수 initiframe (e) {
$ iframe = document.createElement ( ‘iframe’)
$ iframe.style.position = ‘절대’
$ iframe.style.top = 0
$ iframe.style.left = 0
$ iframe.style.width = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.setAttribute ( ‘Frameborder’, 0)
$ iframe.setattribute ( ‘tabindex’, 0)
$ iframe.setAttribute ( ‘allow’, ‘autoplay; fullscreen’)
$ iframe.setAttribute ( ‘Title’, ‘Ana Gonzalez Animated Store’)
$ iframe.setAttribute ( ‘src’, ‘https://www.youtube-nocookie.com/embed/?autoplay=1&autohide=1&fs=1&modestbranding=1&showinfo=0&controls=2&autoplay=1&temem=0&tememe=/relem=0/Thememe= ).
const $ player = e.currentTarget
$ player.appendChild ($ iframe)
$ player.removeEventListener ( ‘Click’, initiframe)
}
$ player && $ player.addeventListener ( ‘click’, initiframe)
const $ scrollindicator = document.querySelector ( ‘[scroll-indicator]’);
if ($ scrollindicator) {
$ scrollindicator.addeventListener ( ‘click’, (e) => {
scrollto (0, window.innerheight);
});
기능 onscroll (e) {
$ scrollindicator.style.opacity = 0;
document.removeEventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
document.addeventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
}) ()
(() => {
if (window.acf) {
const $ block = document.getElementById ( ‘block-681cd292863d0’);
if ($ block.hasattribute ( ‘data-bg-fade’)) {
$ block.style.backgroundColor = $ block.getAttribute ( ‘data-bg-fade’);
if ($ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’)) {
$ block.style.color = $ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’);
}
}
}
}) ();
똑똑한 병원 결정을위한 ‘깨끗한 데이터’제공
운영실 코디네이터에서 약국 관리자에 이르기까지 모든 사람이 매일 데이터 보고서를 사용하여 시카고 안팎의 노스 웨스턴 의학 병원에 더 나은 효율적인 의료 서비스를 제공하기 때문에 모닝 허들이 더 많은 정보를 얻었습니다.
약 400 개의 Power BI 데이터 시각화 보고서에서 호스팅 마이크로 소프트 패브릭 노스 웨스턴의 분석 및 디지털 솔루션 부사장 인 에릭 셸리 (Eric Shelley)는 플랫폼은“건강 시스템 상태의 스냅 샷”을 제공합니다. 그들은 비상 방문, 예정된 수술 및 환자 약속을 추적하여 자원을 할당하는 데 도움이됩니다.
Fabric은 조직의 다양한 그룹이 사용할 수있는 모든 소프트웨어에서 하나의 안전한 장소에서 데이터를 수집하고 노스 웨스턴의 데이터 팀이 정확하게 관리 할 수 있도록 공유 작업 공간을 제공합니다. “청정 데이터”는 병원 근로자에게 더 많은 자신감을 부여하고 AI 프로그램을 사용하여 약물 복용 오류에서부터 안전 사고에 이르기까지 모든 것에 대한 보고서를 스크리닝하여 응답의 우선 순위를 정하고 트렌드를 모니터링하는 데 도움이된다고 Shelley는 말합니다.
(() => {
const $ player = document.getElementById ( ‘Player-681CD29287566’)
함수 initiframe (e) {
$ iframe = document.createElement ( ‘iframe’)
$ iframe.style.position = ‘절대’
$ iframe.style.top = 0
$ iframe.style.left = 0
$ iframe.style.width = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.setAttribute ( ‘Frameborder’, 0)
$ iframe.setattribute ( ‘tabindex’, 0)
$ iframe.setAttribute ( ‘allow’, ‘autoplay; fullscreen’)
$ iframe.setAttribute ( ‘Title’, ‘Ana Gonzalez Animated Store’)
$ iframe.setAttribute ( ‘src’, ‘https://www.youtube-nocookie.com/embed/?autoplay=1&autohide=1&fs=1&modestbranding=1&showinfo=0&controls=2&autoplay=1&temem=0&tememe=/relem=0/Thememe= ).
const $ player = e.currentTarget
$ player.appendChild ($ iframe)
$ player.removeEventListener ( ‘Click’, initiframe)
}
$ player && $ player.addeventListener ( ‘click’, initiframe)
Const $ Scrollind icator = document.querySelector ( ”[scroll-indicator]’);
if ($ scrollindicator) {
$ scrollindicator.addeventListener ( ‘click’, (e) => {
scrollto (0, window.innerheight);
});
기능 onscroll (e) {
$ scrollindicator.style.opacity = 0;
document.removeEventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
document.addeventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
}) ()
(() => {
if (window.acf) {
const $ block = document.getElementById ( ‘block-681cd29287566’);
if ($ block.hasattribute ( ‘data-bg-fade’)) {
$ block.style.backgroundColor = $ block.getAttribute ( ‘data-bg-fade’);
if ($ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’)) {
$ block.style.color = $ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’);
}
}
}
}) ();
환자와 일치하는 패턴을 발견합니다
AI를 의료 연구 및 임상 실무와 통합하면 의료 서비스를보다 효과적으로 만들고 결과를 개선하고 비용을 절감 할 수 있다고 Jonathan Carlson은 부사장 겸 전무 이사 인 Jonathan Carlson은 말합니다. 마이크로 소프트 건강 선물.
Carlson은 AI 기반 연구는 정밀 의학 및 개인화 된 치료 계획의 진전을 주도하고 있다고 말했다. AI 도구는 전체 연구자 팀이 패턴을 발견하고 데이터 기반 예측을 할 수있는 것보다 빠른 데이터를 더 빨리 분류 할 수 있습니다. 이 정보는 의사가 예를 들어 올바른 임상 시험과 환자를 더 빨리 일치 시키거나 특정 종양 돌연변이에 작용할 수있는 기존 약물을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
Carlson은“우리는 임상의 이유를 돕기 위해 환자 의이 전체적인 이미지를 사용하여 ‘이 환자를 이해하기 위해 다음에해야 할 일은 무엇입니까?’”라고 말합니다.“그런 다음 ‘그 환자를 인구와 비교하고 실제로 무엇이 작동하는지에 대한 더 나은 아이디어를 가지고 있습니까?”라고 말합니다.
(() => {
const $ player = document.getElementById ( ‘Player-681CD292886B6’)
함수 initiframe (e) {
$ iframe = document.createElement ( ‘iframe’)
$ iframe.style.position = ‘절대’
$ iframe.style.top = 0
$ iframe.style.left = 0
$ iframe.style.width = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.setAttribute ( ‘Frameborder’, 0)
$ iframe.setattribute ( ‘tabindex’, 0)
$ iframe.setAttribute ( ‘allow’, ‘autoplay; fullscreen’)
$ iframe.setAttribute ( ‘Title’, ‘Ana Gonzalez Animated Store’)
$ iframe.setAttribute ( ‘src’, ‘https://www.youtube-nocookie.com/embed/?autoplay=1&autohide=1&fs=1&modestbranding=1&showinfo=0&controls=2&autoplay=1&temem=0&tememe=/relem=0/Thememe= ).
const $ player = e.currentTarget
$ player.appendChild ($ iframe)
$ player.removeEventListener ( ‘Click’, initiframe)
}
$ player && $ player.addeventListener ( ‘click’, initiframe)
const $ scrollindicator = document.querySelector ( ‘[scroll-indicator]’);
if ($ scrollindicator) {
$ scrollindicator.addeventListener ( ‘click’, (e) => {
scrollto (0, window.innerheight);
});
기능 onscroll (e) {
$ scrollindicator.style.opacity = 0;
document.removeEventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
document.addeventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
}) ()
(() => {
if (window.acf) {
const $ block = document.getElementById ( ‘block-681cd292886b6’);
if ($ block.hasattribute ( ‘data-bg-fade’)) {
$ block.style.backgroundColor = $ block.getAttribute ( ‘data-bg-fade’);
if ($ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’)) {
$ block.style.color = $ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’);
}
}
}
}) ();
의료 개발자 및 혁신가에게 새로운 도구를 제공합니다
환자의 건강을 평가하려면 의학적 텍스트 이해 이상이 필요합니다. 이미지, 비디오 및 오디오와 같은 방식의 데이터 소스를 통합하고 분석하여 AI 모델이 도움이 될 수 있습니다.
Microsoft Azure의 다중 모드 의료 영상 재단 모델 의료 기관이 자신의 요구에 특정한 AI 도구를 구축 할 수 있도록합니다. 이 모델, Microsoft Research 및 Strategic Partners와의 공동 작업으로 개발되면서 일반적으로 도구 생성과 관련된 광범위한 컴퓨팅 및 데이터 요구 사항을 줄입니다.
그만큼 래드 디노 예를 들어, 모델은 흉부 X- 레이를 디지털 형식으로 전환하여 질병을 더 잘 식별 할 수 있도록 처리 및 구성 할 수 있습니다. MedimageInsight 의료 영상을 분류하고 정렬하는 데 도움이되며 MedimageParse-3D는 MRI 및 CT 스캔을 분석하고 해석하는 데 도움이됩니다. 그만큼 ECG-FM 모델은 심전도에서 패턴을 감지합니다 히스타이 장기가 나온 장기를 식별하는 작업과 건강이 건강하거나 병에 걸리는지에 도움이됩니다.
(() => {
const $ player = document.getElementById ( ‘Player-681CD29289848’)
함수 initiframe (e) {
$ iframe = document.createElement ( ‘iframe’)
$ iframe.style.position = ‘절대’
$ iframe.style.top = 0
$ iframe.style.left = 0
$ iframe.style.width = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.style.height = ‘100%’
$ iframe.setAttribute ( ‘Frameborder’, 0)
$ iframe.setattribute ( ‘tabindex’, 0)
$ iframe.setAttribute ( ‘allow’, ‘autoplay; fullscreen’)
$ iframe.setAttribute ( ‘Title’, ‘Ana Gonzalez Animated Store’)
$ iframe.setAttribute ( ‘src’, ‘https://www.youtube-nocookie.com/embed/?autoplay=1&autohide=1&fs=1&modestbranding=1&showinfo=0&controls=2&autoplay=1&temem=0&tememe=/relem=0/Thememe= ).
const $ player = e.currentTarget
$ player.appendChild ($ iframe)
$ player.removeEventListener ( ‘Click’, initiframe)
}
$ player && $ player.addeventListener ( ‘click’, initiframe)
const $ scrollindicator = document.querySelector ( ‘[scroll-indicator]’);
if ($ scrollindicator) {
$ scrollindicator.addeventListener ( ‘click’, (e) => {
scrollto (0, window.innerheight);
});
기능 onscroll (e) {
$ scrollindicator.style.opacity = 0;
document.removeEventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
document.addeventListener ( ‘scroll’, onscroll);
}
}) ()
(() => {
if (window.acf) {
const $ block = document.getElementById ( ‘block-681cd29289848’);
if ($ block.hasattribute ( ‘data-bg-fade’)) {
$ block.style.backgroundColor = $ block.getAttribute ( ‘data-bg-fade’);
if ($ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’)) {
$ block.style.color = $ block.getAttribute ( ‘data-color-fade’);
}
}
}
}) ();
리드 이미지 : St. Luke ‘s University Health Network와 함께 Jorge Scheirer 박사 – Rachel Wisniewski의 사진
기타 이미지 : 환자 방문 개선: Dax Copilot – Rachel Wisniewski의 사진; 의료 이미지와 대화: 프로비던스 유전체학과 함께 카를로 비 코 박사 – 프로비던스 재단 (Providence Foundation)에서 제공 한 사진; ‘깨끗한 데이터’제공: 사진의 사진 크라마나 퐁 detraphiphat / 게티; 패턴을 발견합니다: 사진의 사진 praetorianphoto / 게티; 개발자에게 새로운 도구를 제공합니다: 사진의 사진 반점 이미지 / 게티
게시물 5 가지 방법 AI는 건강 관리를 변화시키고 있습니다 먼저 나타났습니다 Microsoft AI 블로그.