人工智能如何革新医疗运营

人工智能(AI)正在重塑各个行业的运营模式。可以说,这些变化将在医疗保健领域产生最大的影响——优化治疗方案的正常运行时间和可用性。人工智能在医疗保健领域的潜力体现在增长预测中。2014年,全国人工智能医疗市场价值6亿美元。根据2018年的一份报告,到2021年,这一数字将上升到66亿美元报告埃森哲。

对于一个面临高成本的行业来说,该技术也意味着大量的节省管理和操作效率低下占美国医疗保健系统每年3万亿美元开支的近三分之一。通过使用能够处理大量数据并提供实时建议的ai工具,医疗保健组织了解到,它们可以减少从医疗设备维护到医院病床分配等多个领域的行政浪费。

看到了这些新技术的潜力,投资大数据和人工智能是医疗行业高管们日益优先考虑的问题。根据一项2019年的调查在美国,77%的医疗保健高管表示,他们的组织正在加快对人工智能的投资,并称业务转型、敏捷性和竞争是主要驱动力。

当我们说“人工智能”时,我们指的是什么?

通过能够预测、理解、学习和行动的技术,人工智能正在重新创造和振兴现代医疗保健。人工智能改变临床护理的能力受到了广泛关注,但该技术的潜力超越了患者护理,延伸到医疗保健操作的各个领域。有很多关于人工智能、机器学习和深度学习的文章。理解这三个概念之间的关系有助于更好地理解它们是如何被使用的。使所有层次都成为可能的是如今可用的数据量和处理数据的计算能力。

人工智能——当一台机器能够根据一套规则完成一项任务来解决一个问题。

机器学习——人工智能的一个子集,算法具有数据特征,因此它可以开始“学习”并基于这些定义的特征进行预测。

深度学习——机器学习的一个子集,其中特定的数据特征没有定义,算法“学习”需要什么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,并在任何中断发生之前预测故障。这使得系统可以在用户方便的时间进行远程修复,减少操作停机时间。

如果你能预测它,你就能预防它

在医疗保健和其他依赖于可靠设备性能的行业,没有什么比意外中断更具有破坏性了。这些计划外停机会造成代价高昂的紧急情况,例如延长停机时间、仓促交付部件和加班修理设备。同样重要的是一系列深奥的成本因素,包括安全、浪费甚至品牌。事实上,国际自动化协会估计,全球的制造商因机器停机而损失6470亿美元每年。

面对提高盈利能力和效率的压力,许多医疗保健组织正转向人工智能和大数据分析等新兴技术,以改进现有的维护操作。直到最近,维护通常涉及要么对意外问题作出反应,要么遵循预防性维护计划,这有时会导致不必要的维护。

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、可操作的见解,以主动维护资产,防止意外的临床停机事故。这被称为预测性维护,这种增加的智能使组织能够预测设备何时或是否会出现故障,从而在故障发生之前就可以安排设备的维护和维修。

与Elekta IntelliMax的主动支持和预测性维护

在Elekta,大数据、人工智能和其他数字工具提供了可以改善服务和支持的新功能。bob体育官网手机版下载例如,Elekta在全球安装的线性加速器中,超过80%都连接到Elekta IntelliMax®,这是我们的远程系统,用于主动支持和预测性维护。


2018年,我们将Elekta IntelliMax扩展到我们的MOSAIQ®肿瘤信息系统,以提供同等水平的服务和支持,而就在今年,我们的Monaco®治疗计划软件又增加了功能。bob体育官网手机版下载

IntelliMax使服务工程师能够在潜在bob体育官网手机版下载问题出现之前发现并解决问题,最大限度地提高临床可用性,降低成本,减少患者中断的机会。今年,已经有超过3000个由智能limax生成的病例被提出,以避免临床中断和停机。75%的预测案例是通过人工智能算法提出的,随着时间的推移,得益于不断改进的人工智能模型,这一比例正在迅速上升。

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