谷歌正在研发能预测何时生病

简介: 许多顶级医院都已经成立自己的技术团队,但显然无法与谷歌的电脑人才相媲美。 虽然他们拥有丰富的医疗数据,包括门诊报告、医疗记录、诊断、实验室结果等。但还未充分挖掘这些信息的潜在价值,以便利用它们预测患者病情。本质上来说这不是个研究项目,而是围绕改善病人护理质量的科学合作。

据CNBC报道,谷歌正在尝试将机器学习的技术应用到了医疗健康领域。谷歌正与医院和大学医学院合作,追踪上百万病人的病历和个人数据,期望过数据验证后,可以通过计算机智能医疗技术预测人们什么时候会生病。


  举例来说,电脑可能很快就会获得确定患者是否患上潜在威胁生命的疾病的能力,这种进步也可帮助解决放射学和病理学等医学专业面临的重大问题,这些领域的医务人员需要处理庞大的信息,但时间却十分有限,即使最训练有素的人眼可能也会偶尔犯错。


  其实现在在确保患者健康方面,医院受到越来越多的抨击。医疗机构正向远离“付费服务”的模式转变,在这种模式下,他们需要有偿进行昂贵的测试和程序。更加注重“以价值为基础的护理”,即改善健康结果可以获得奖励。对于硅谷科技公司和初创企业来说,这种转型意味着巨大机遇。这些公司正利用现有数据帮助医疗结构采取积极措施,确保患者健康。


医生


  许多顶级医院都已经成立自己的技术团队,但显然无法与谷歌的电脑人才相媲美。 虽然他们拥有丰富的医疗数据,包括门诊报告、医疗记录、诊断、实验室结果等。但还未充分挖掘这些信息的潜在价值,以便利用它们预测患者病情。本质上来说这不是个研究项目,而是围绕改善病人护理质量的科学合作。


  对于,谷歌训练计算机预测疾病,始终专注于智慧医疗领域的朗锐慧康有话要说:“智慧医疗是通过寻找用户的需求,用新思维新技术,从而提升健康服务能力和全面健康水平的领先领域,它能更好地为患者服务,整合医疗资源,更好地惠及百姓。要真正实现智慧医疗,单方面的的力量显然难以实现,而是要靠业界的共同聚力。朗锐慧康便携式医疗仪器健康一体机谷歌此次研究的电脑预测疾病意义重大,如果成功将为患者的健康加上一把保护伞。”


  据了解,朗锐慧康研制的掌上智能健康管理终端方案采用人体工学设计,已经能让患者在家检测各项身体指标,超便捷的让你了解自己的身体情况,如有异常,可提醒你及时就医。其外观精致,别具匠心;采用反射式血氧传感器,配合专业数字血氧算法,结果准确,测量舒适;高亮度TFT LCD显示,全触摸;支持单道心电、血氧、腕式血压、额温、血糖等嵌入式主板终端产品;支持WIFI、4G无线数据传输,云端管理,是家人健康的好管家。

  

  智慧医疗有了坚实的基础并日渐繁荣,相信今后智慧医疗全力服务于医疗机构和患者将指日可待。

  

  本文由朗锐慧康编辑整理(http://www.lrioh.com)(http://www.lrist.com转载请注明出处。

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
社区供稿 | 元象发布255B大规模MoE开源大模型,落地应用登顶港台榜
元象XVERSE发布 中国最大MoE开源模型:XVERSE-MoE-A36B,加速AI应用低成本部署,将国产开源提升至国际领先水平。
社区供稿 | 元象发布255B大规模MoE开源大模型,落地应用登顶港台榜
|
8月前
|
人工智能
谷歌重磅发布AlphaFold 3,增强人类发现新药方法!
【5月更文挑战第19天】谷歌DeepMind推出AlphaFold 3,这是人工智能在生物分子结构预测上的新里程碑,有望革新药物发现。相较于前代,AlphaFold 3采用新扩散基架构,提升预测复杂结构的准确性,并在蛋白质-配体、蛋白质-核酸及抗体-抗原相互作用预测上展现优越性能。然而,科学家对其预测误差和可能对现有预测工具的影响持谨慎态度。论文链接:[Nature](https://www.nature.com/articles/s41586-024-07487-w#citeas)
71 9
|
8月前
|
人工智能
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力:可媲美人类群体准确率
【4月更文挑战第16天】研究人员集成12个大型语言模型(LLM)组成“硅基群体”,在预测比赛中与925名人类预测者对比。研究发现,LLM群体的预测准确性与人类群体无显著差异,且通过集成可抵消个体模型的偏差,提高预测准确。GPT-4和Claude 2等模型结合人类预测后,准确度提升17%至28%。然而,个别LLM预测精度不一,模型选择和校准度是提升预测性能的关键,同时LLM在时间跨度和现实场景适应性方面仍有挑战。
111 6
MIT等首次深度研究集成LLM预测能力:可媲美人类群体准确率
|
8月前
|
人工智能 自动驾驶 安全
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
71 0
破壁人AI百度:科技公司反内卷的典型样本
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
登顶全球最权威AI性能基准评测,百度飞桨给分布式训练创造了标杆
登顶全球最权威AI性能基准评测,百度飞桨给分布式训练创造了标杆
242 0
登顶全球最权威AI性能基准评测,百度飞桨给分布式训练创造了标杆
|
Web App开发 人工智能 前端开发
谁发表了最具影响力的AI研究?谷歌遥遥领先,OpenAI成果转化率完胜DeepMind(1)
谁发表了最具影响力的AI研究?谷歌遥遥领先,OpenAI成果转化率完胜DeepMind
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
谁发表了最具影响力的AI研究?谷歌遥遥领先,OpenAI成果转化率完胜DeepMind(2)
谁发表了最具影响力的AI研究?谷歌遥遥领先,OpenAI成果转化率完胜DeepMind
157 0
|
传感器 存储 人工智能
榜单上新!快来康康黑盒优化技术评测基准RABBO!
在面对一些极其复杂的、目标函数不可解析的优化问题时,我们经常如坠入茫茫黑夜、不知道路在何方,黑盒优化技术正是冲破这茫茫黑夜,将我们带向最优解的一项技术。
334 0
榜单上新!快来康康黑盒优化技术评测基准RABBO!
|
人工智能 前端开发 Go
谷歌研究员lemoine认为LaMDA存在自主意识的报告
鄙人以为一份研究报告并不能说明什么,人工智能是否存在自主意识需要的是严谨的科学实验。
211 0
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
谷歌大脑和DeepMind联合发布离线强化学习基准,将各种RL研究从线上转为线下
离线强化学习方法可以帮我们弥合强化学习研究与实际应用之间的差距。近日,Google和DeepMind推出的RL Unplugged使从离线数据集中学习策略成为可能,从而克服了现实世界中与在线数据收集相关的问题,包括成本,安全性等问题。
247 0
谷歌大脑和DeepMind联合发布离线强化学习基准,将各种RL研究从线上转为线下

热门文章

最新文章