Współczesna opieka zdrowotna generuje ogromne ilości danych, np. długie szeregi czasowe lub obrazy medyczne o wysokiej rozdzielczości. Sztuczna inteligencja jest znana z tego, że może przewyższać lekarzy w takich żmudnych zadaniach. Zajmujemy się wszystkimi aspektami projektu, od przeglądu najnowszych badań, poprzez stabilność modelu, aż po jego optymalne wdrożenie na urządzeniu mobilnym lub w chmurze.
Deep Learning
Uczenie głębokie (ang.: Deep Learning) jest częścią szerszej rodziny metod sztucznej inteligencji opartych na sztucznych sieciach neuronowych z uczeniem reprezentacji. Jest ono luźno oparte na sposobie, w jaki neurony łączą się ze sobą w celu przetwarzania informacji w mózgach zwierząt. Analizując sposób, w jaki dane są filtrowane przez warstwy sieci i jak warstwy oddziałują na siebie, algorytm Deep Learning może “nauczyć się” tworzenia korelacji i połączeń w danych.
Te możliwości sprawiają, że algorytmy Deep Learning są innowacyjnymi narzędziami, które mogą zmienić opiekę zdrowotną. Niektóre przykłady zastosowań to analiza obrazów medycznych, odkrywanie leków, toksykologia i bioinformatyka.
Data mining
Eksploracja danych (ang.: Data mining) to proces przeszukiwania dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców i wartościowych informacji. Eksploracja danych służy jako podstawa sztucznej inteligencji. Wykorzystuje ona różne metody analizy statystycznej i stosuje techniki uczenia maszynowego, aby przekształcić ogromne ilości danych w znaczące spostrzeżenia.
Obecnie branża opieki zdrowotnej jest odpowiedzialna za wytwarzanie około 30% wszystkich globalnych danych, a do 2025 roku odsetek ten osiągnie 36%. Zdolność do nadania sensu tym segmentowanym danym może dać każdej organizacji medycznej dużą przewagę strategiczną.
Niektóre przykłady zastosowań to usprawnienie procesu podejmowania decyzji klinicznych, zwiększenie dokładności diagnozy, poprawa skuteczności leczenia, unikanie szkodliwych interakcji leków i żywności oraz umożliwienie analizy predykcyjnej.
Narzędzia których używamy.
Narzędzia które kochamy.
