ПРИМЕР 1 Больница Аполлона точно й als использует искусственный интеллект для оценки сердечно-сосудистого риска в соответствии с установленными стандартами и в массовом масштабе. Контекст клинических входных данных, инструмент включает данные об образе жизни пациента, например об употреблении табака и диете, а также о физической активности, психическом здоровье и других рутинных жизненно важных показателях. Алгоритм относит пациентов к одной из трех категорий и рекомендует медицинским работникам «действия в отношении здоровья», чтобы снизить показатель риска пациента. Разработчики проверили инструмент, используя данные долгосрочного когортного исследования здоровья в Медицинском центре Маастрихтского университета, Нидерланды, и Медицинском университете короля Георга, Лакхнау, Индия. Около 18 миллионов человек приходится на Эсти. Это бремя особенно характерно для болезни. высокая смертность.13 больницы, обслуживающие мор С учетом своей позиции на t стремились создать рис, обеспечивающий порок сердца более точным, чем tr. пкаждый год умирают от болезней сердца, что составляет 32% всех смертей во всем мире. особенно высока в Индии, где сердечно-сосудистые заболевания имеют раннее начало, быстрое прогрессирование и половое развитие. Больниц работает более 50 больниц. более 300 миллионов пациентов по всей Индии. Передовые линии болезни, алгоритм стратификации Apollo k, который будет «оценивать» любого пациента в Индии, станет дополнительным подходом к стратификации риска. а А е Влияние с Инструмент оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний (AICVD) компании Apollo на базе искусственного интеллекта оказался более точным, чем обычные оценки риска, обычно используемые в Европе и Индии, такие как текущий стандарт практики, оценка риска Framingham. Следуя самым строгим правилам конфиденциальности данных, разработчики постоянно перекалибровывают инструмент с данными, собранными от более чем 500 000 пользователей носимых устройств. Инструменты Apollo для диагностики и стратификации риска на основе ИИ, тщательно проверенные и проверенные перед использованием, в настоящее время используются как минимум в восьми странах и были адаптированы для других неинфекционных заболеваний, таких как диабет, астма и фиброз печени. Решение ИИн Обучение алгоритма 400 000 пациентов ч. подмножество 60 000 пациентов с коронарными заболеваниями, сердечнососудистыми заболеваниями оценка либо «высокая ты о е о 10-летние данные от более чем тех, кто прошел медицинские осмотры, и пациентов, которые позже были выписаны после того, как пережили llo. Больницы разработали инструмент для оценки риска на основе искусственного интеллекта, который присваивает каждому пациенту «умеренный» или «минимальный». Вне Масштабирование интеллектуальных решений с помощью ИИ в здравоохранении:Раскрытие влияния на варианты использования с высоким потенциалом 13
RkJQdWJsaXNoZXIy NzQwMjQ=