人工智能（AI）正在跨行业重塑业务。可以说，医疗保健是这些变化的准备，以实现最大的影响 - 优化治疗解决方案的正常运行时间和可用性。医疗保健中的AI潜力在增长预测中发挥作用。2014年，国家AI医疗保健市场价值6亿美元。根据2018年，该数字将上升至66亿美元报告埃森哲。
对于面临高成本的行业，该技术也可能意味着大量储蓄，如行政和运营效率低下占美国医疗保健系统每年3万亿美元成本的近三分之一。通过使用能够处理大量数据并提供实时建议的人工智能工具，医疗保健组织正在认识到，他们可以减少从医疗设备维护到医院床位分配等多个领域的行政浪费。
看到这些新技术的潜力，投资大数据和AI是医疗保健高管的优先考虑。根据A.2019年调查，77％的医疗保健高管报告说，其组织正在加快对AI的投资，引用业务转型，敏捷和竞争为主要司机。
我们说“人工智能”是什么意思?
通过能够预测、理解、学习和行动的技术，人工智能正在重塑和振兴现代医疗保健。人工智能改造临床护理的能力受到了广泛关注，但该技术的潜力不仅限于患者护理，还包括整个医疗保健操作的流程。关于人工智能、机器学习和深度学习的文章已经发表了很多。理解这三个概念之间的关系有助于更好地理解如何使用它们。使所有级别成为可能的是现在可用的数据量和处理数据的计算能力。
人工智能 - 当机器可以根据一组规则完成任务来解决问题。
机器学习——人工智能的一个子集，其中的算法提供了数据特征，因此它可以开始“学习”，并基于这些定义的特征进行预测。
深入学习 - 没有定义特定数据特性的机器学习子集，并且算法“学习”需要哪种标准来分类数据元素然后预测。
医疗技术和医疗设备制造商正开始实施预测性维护方法，以帮助远程监控设备，并在任何中断发生前预测故障。这使得系统可以远程修复或在方便用户的时间进行修复，减少了操作停机时间。
如果您可以预测，您可以防止它
在医疗保健和依赖可靠的设备性能的其他行业中，很少有些东西比意想不到的中断更具破坏性。这些计划计划的停止创造了昂贵的紧急情况，例如延长停机时间，急于交付零件和加班费以修复设备。同样重要的是一系列涉及安全性，废物甚至品牌的深度成本因素。事实上，国际自动化社会估计制造商在全球范围内减掉64.7亿美元到机器停机时间每年。
面对提高盈利能力和效率的压力，许多医疗组织正在转向像AI和大数据分析等新兴技术，以改善现有的维护操作。直到最近，通常涉及对意外问题的反应或遵守预防性维护计划的维护，有时可以导致不必要的维护。
机器学习(ML)和深度学习(DL)提供了以前所未有的速度处理大量数据的机会。通过利用ML和DL模型来识别模式，从设备传感器获得的信息可以转化为有意义的、可操作的洞察力，以主动维护资产，防止意外的临床停机事件。这被称为预测性维护，这种额外的智能使组织能够预测设备何时或是否会发生故障，以便在故障发生之前安排其维护和维修。
Elekta IntelliMax的前瞻性支持和预测性维护
在Elekta，大数据，AI和其他数字工具提供新功能，可以提高服务和支持。bob体育官网手机版下载例如，超过80％的Elekta的线性加速器基底连接到ElektaIntelliMax®，我们的远程系统，以进行主动支持和预测维护。
2018年，我们将Elekta IntelliMax扩展到我们的MoSaiQ®Nocology信息系统，以提供相同的服务水平和支持，刚才为今年添加了我们的Monaco®处理计划软件的能力。bob体育官网手机版下载
IntelliMax可以让服务工程师在潜在bob体育官网手机版下载问题出现之前就发现并解决它们，最大限度地提高临床可用性，最小化成本，并减少患者中断的机会。今年，intellimax产生的病例超过3000例，以避免临床中断和停机。其中75%的预测案例是通过人工智能算法提出的，由于人工智能模型的不断完善，这一比例随着时间的推移正在迅速上升。
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