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信息技術|計算機科學和信息技術的創新，有助于處理和理解海量的健康信息

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信息技術|計算機科學和信息技術的創新，有助于處理和理解海量的健康信息

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人工智能(AI)可以定義為計算機執行通常需要人類智能才能完成的任務的一種手段 。 糖尿病是一種慢性、普遍存在的疾病 ， 數據豐富 ， 具有多種潛在的結果 。 因此 ， 糖尿病是納入AI的沃土 。 臨床醫生經常提出的示例問題包括：此人對特定藥物的反應如何？誰會患上糖尿病視網膜病變？我們如何生成個性化的血糖控制算法來幫助開發安全的閉環系統？今年秋天 ， 我的哪些患者有患流感的風險？



在數以百萬計的前驅糖尿病患者中 ， 誰最有可能患上糖尿病并因此從預防方案中受益？此時 ， 大多數人已成為充滿活力、不斷變化的生態系統的一部分 ， 在這個生態系統中 ， 感興趣的各方可以了解自己的社會、生物學和其他變量 。 盡管有關第三方訪問這些數據的隱私法規無疑會落實到位 ， 但一旦個人允許共享他或她的數據 ， 人工智能將為該個人帶來更自信的建議 。



隨著機器學習和深度學習的進步以及自然語言處理的改進 ， 人工智能應該會帶來更及時、更有效的建議 。 通往未來醫療保健的旅程將主要涉及三個方面的進步：醫療保健技術的進步 ， 醫療保健服務的進步 ， 以及計算機科學和信息技術的進步 。 醫療保健技術的進步包括人類基因組計劃、藥物和營養品以及醫療器械方面的突破 。 在醫療保健實踐中 ， 我們開發了新方法以實現更好的疾病管理、跨連續護理的循證醫療保健和思想–身體醫學 。



計算機科學和信息技術的創新有助于處理和理解海量的健康信息 。 這些創新正在速度和存儲容量、移動個人計算和通信設備、云計算、人工智能、網絡和生物識別技術方面發生 。 互聯網跨越了多個領域的多個網絡 ， 正在對我們生活的方方面面產生重大影響 。 下一代網絡將使用具有重要傳感和智能能力的各種資源 。 這種網絡將超越物理連接的計算機 ， 包括來自生物、認知、語義和社交網絡的多模態信息 。



這種方式轉變將涉及智能醫療設備和智能手機或移動個人計算和通信設備的共生網絡 。 這些設備以及網絡將不斷地感知、監控和解釋環境；這有時被稱為物聯網 。 物聯網和社交網絡的共生將對醫療保健的方式產生重大影響 。 自AI被提出以來 ， 人們一直深切關注理解人類解決問題的策略并將這些策略納入到計算機程序中 。 1980年主要是基于知識的系統的興起 ， 稱為第一波 。

2000年的第二次浪潮包括計算機硬件促進的多層神經網絡的進步 ， 這導致機器學習對某些類別問題的顯著改進 。 現在 ， 我們正在見證第三波 ， 它包括神經網絡和知識結構的結合 。 感知以視覺、語音的形式形成智能代理的輸入、觸覺、嗅覺和味覺 。 基于輸入 ， 智能代理使用其推理裝置將采取適當的行動 ， 這可能涉及語言和/或操作 。 推理裝置將使用知識和解決問題的技術來處理輸入 。 在機器環境中 ， 我們通常用于輸入和輸出的自動化自然語言和語音處理程序 。

【信息技術|計算機科學和信息技術的創新，有助于處理和理解海量的健康信息】

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