在健康应用中实现人工智能,让明天更美好


对于实用的可穿戴设备和物联网(IoT)实现,人工智能研究特定的问题解决或推理任务。医疗移动解决方案拥有视觉感知,语音识别和决策等功能。

但可穿戴设备和IoT可以在没有AI引擎的情况下工作。那我们为什么需要它呢?因为真正的价值在于洞察力。

人工智能(AI)和机器学习是洞察的两个至关重要的工具。如果没有AI引擎,来自可穿戴设备的数据对供应商和用户都没有任何价值。

这就是为什么可穿戴应用开发者越来越多地在可穿戴健康应用和可穿戴健康解决方案中加入AI引擎的原因。

此外,人工智能辅助的数据挖掘对于智能医疗平台的成功也至关重要,该平台将众多智能手机,网站,物联网设备和可穿戴设备连接在一起,收集数据并返回个人有趣的健康见解。

搭建平台:机器学习

该平台应包含来自各种医疗来源的数据点,如手册,期刊和公共卫生数据,以模拟医生的知识。

在将包括时间和位置在内的患者特定数据添加到平台的庞大数据集中后,机器学习系统可以生成患者的临床模型。

兼容的医疗可穿戴设备和IoT设备可以与平台的API接口,并可以使其对从设备接收的数据发挥有趣的洞察力。

预防性保健

谷歌想把纳米机器人注入你的动脉。但先别害怕。如果他们能找到解决问题的方法,谷歌X可能是医疗技术的下一个突破。

一旦通过胶囊注射,纳米粒子就会根据人在分子和细胞水平上的生物化学变化,主动地检测和诊断疾病,癌症,即将发作的心脏病或中风。

然后,患者可以使用夹在手腕上的类似手表的可穿戴设备来接收纳米颗粒(纳米颗粒实际上是物联网设备)的读数。

然后,可穿戴设备将数据馈送给平台的AI引擎,并利用其机器学习能力检测佩戴者体内的异常(如果有的话)。

如果被检测到,这款可穿戴设备会报告一种潜在的情况,比如动脉堵塞,这可能会导致心脏病或癌症的早期阶段。

医疗咨询

一旦检测到异常,患者可以将其报告给他们的咨询医生或AI医生。人工智能医生通常是一个独立的神经网络,具有深度学习算法,能够比人类医生更快地检测疾病。

深度学习算法确保平台犯最小错误,并通过自学习模块进行高数量的检测。

虽然它与平台共享相同的数据,但机器学习算法本质上更强大,可以提供详细的报告。

用药管理

人工智能医生可能会给你开药。在表面之下,神经网络连接到平台上,收集所需的医疗数据,并为患者开出药物。

然后将处方发送到患者的可穿戴设备,患者可从该可穿戴设备使用集成的非接触式订购药物payment system with the NFC芯片嵌入在可穿戴设备中。

一款可穿戴健康app甚至可以提醒你什么时候该吃药了。

伦理基础,协议和接受

在某些情况下,机器学习系统需要与软件代码一起工作以产生改进的结果。

根据子场的不同,一些结构在没有人为干预的情况下无法获得高精度,例如在识别图像的情况下。一只野猫和一只家猫可能看起来和一台电脑相似。

在这些情况下,像reCAPTCHA这样的众包策略旨在通过人类的努力进一步改进模型。

一个挑战是数据集成和跨不同数据集收集数据。在连接所有那些表中的数据之前,必须不声明各种模式之间的连接。

此外,AI移动应用开发人员越来越多地同时使用SQL和NoSQL,结构化或非结构化关系数据库,以及符合AI友好的可穿戴应用开发协议的数据存储格式。