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AIの最大の利点は、ゼロに近い限界費用を正確に予測できることであり、AIは医療のほぼすべての分野で大きな関心を集めています。
例えば、医療用画像処理AIツールの場合、病院は今後4年間でこのアイテムに年間20億ドルを費やすと予想されています。 癌から白内障まで、様々な関連疾患を正確に診断することは、非常に複雑な作業であり、medical equipment companies定量化することは困難ですが、しばしば大きな経済的影響をもたらします。 しかし、今では大企業の業務管理の一環として一般的に行われている業務であり、高度な訓練を受けた、世界でも有数の頭脳を持つ専門の医師が行っています。
これらの医師には、学習のための追加的な支援が必要だったかもしれませんが、現在の中国では、この重要な問題が研究によって解決されることはありません。 これらのリスクファクターの分析により、全身疾患の診断は、AIが創造的な変化をもたらすとは言い難い教育分野となっています。 したがって、この教育現場でのAIの使用は、たとえ患者のアウトカムに有益であっても、短期的には農村部の医療実施のライフスタイルを根本的に改善したり、生産コストを大幅に削減したりする可能性は低いと考えられます。
大手医療機関の中には、これまでにないことができるAI技術を導入することで、ケアのwearable medical devices分散化を図っているところもあります。 例えば、消費者は毎日、緊急性のない様々な健康上の判断を行っています。 このような判断は、上級臨床医の注意を引く必要はありませんが、最終的には患者さんの健康、ひいては医療費を決定する重要な役割を果たします。
個人の心の健康や生活環境の質に関連する要因の60％は、適切な血圧の薬を処方された学生に従うことや、運動、ストレス解消など、ライフスタイルの選択に関連しています。 AI駆動モデルの助けを借りて、異なる患者のバイタルサインの変化に基づいて、患者の日々の指導プロセスを通じて介入やリマインダーを提供することができるようになりました。
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