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在计算机技术普及之前,医务人员必须在大黑板上手动管理患者的诊疗记录,整个收集和整理患者数据的过程不仅耗费了医务人员很多时间,而且容易引起错误。 另外,医生分析大量数据是一项困难的任务,除了主观因素引起的错误外,在现在医疗资源不足的情况下,医生诊断困难,不会加剧诊断快的社会问题。 由于拍摄了匈牙利大城市布达佩斯的医院,收集、保存和标准化医疗记录——是改革现有医疗系统的第一步。

医学记录的整理和简化也是人工智能在医学上最罕见的应用。 在医疗领域,人工智能可以交换医务人员的重复、单调、耗时的数据收集整理和分析等工作,协助医疗专家设计完整的化疗方案,为每个患者寻找最佳的方法,同时在医师和护士节上花费了很多宝贵的时间提高CloudMedxInc患者旅行的CloudMedxInc公司是2014年正式成立的医疗健康数据收集和分析服务提供商,总部位于加利福尼亚州PaloAlto。

CloudMedX创始人兼CEO Tashfeensuleman阐述了公司最初正式成立的理由:“父亲患有硬膜下血肿,但医生很快发现了,没有接受化疗,所以他最后转入晕厥状态。 为了生存,父亲被拒绝进行紧急手术和长达6个月的严格康复化疗。

他现在几乎恢复了,但我们对这个经验感到愤慨,建立了合适的系统,收集分析患者的数据,医生使用,指出可以及时在临床上恢复生命,给其他患者带来福音,这也是创造CloudMedx CloudMedx是为医疗机构提供基于大数据的集成和决策支持的平台。 从多家医院动态收集不同患者的数据,经过处理分析,向医疗机构取得符合HIPAA (健康保险流通和责任法案)的健康预测和分析结果。 CloudMedx分析了完整的患者数据,显示了一些病症的发展趋势、复发模式、偏差,并预测了可能的结果,对临床化疗和早期检查临床得到了非常有意义的参照。

Tashfeen拒绝采访时表示:“我们希望医生成为医生而不是数据输出者,从而减免医务人员专业领域以外的支出。 CloudMedx的主要市场是医生组织,是可靠的医疗组织(ACOs )、由医生医院主导的组织(PHOs )、独立国家医生协会(IPAs )、合格的医疗中心,重点是降低患者的再入院率。 》CloudMedx平台及其工作流CloudMedx构建了前所未有的临床人工智能平台。

该平台用于医疗领域固有的NLP和机器学习算法,融合算法和大数据架构,利用NLP算法解读主要医疗机构获得的数千万件病例数据,其中包括各种结构化和非结构化数据最后分解医疗信息,向医疗机构获得辅助决定方案的CloudMedx平台利用最近的临床算法、机器学习技术、高级自然语言以及独自的临床经验提高患者的就诊旅行,为患者提供个人就诊记录、疾病临床史、患者特平台工作流包括三个步骤。 Step1:上传数据:从EMRs (电子病历系统)、实验室、医疗设备等提供结构化数据和非结构化数据。 Step2:AI平台开始工作:集成了算法模型,用于分析上传给患者的数据。

Step3:取得结果和解决办法:为患者和医生取得分析结果和临床建议。 对消费者来说这是一站式服务,他们需要动态监视和控制自己的健康状况。

平台具备三个特征:动态提供所有临床数据。 个性化医疗结果和建议:只有个人全面的临床分析结果:融合相近临床患者的仔细观察结果。 一位患者就诊时,医生将采访的信息传达给HER (电子身体健康记录),患者的数据不发送到CloudMedx平台,对患者来说CloudMedx平台得出结论的结果信息是智能手机应用对CloudMedx临床合作伙伴来说,他们可以从CloudMedx得出结论的数据中得到有意义的动态见解。

例如,CloudMedx平台的内部算法根据患者的住院情况,展开再住院预测,提高患者的肾功能,根据数据,该平台协助将医院的新住院亲率减少30%。 新住院往往意味着著会再次发生继发病毒感染、发作等。 CloudMedx平台的两个分析工具1,ClinicalAnalyzer (临床分析器):临床分析器分析了患者的医疗记录,为临床医生、护士和前线工作人员提出了提高患者健康的建议。

例如,当患者和医务人员输出“高血压”和“HTN”等临床语言时,CloudMedx的临床用分析器不自动检测数据,而是立即作为记录这种疾病的ICD-10码(国际疾病分类第10版)使用。 b .使用该算法计算高血压病的风险概率c .返回患者与其他疾病相关的概率(体重增加和糖尿病等) d .根据他/她的整个病史,为患者获得化疗的途径和化疗的进展。

在临床用分析器中,临床医生不需要告知患者的病史等,为临床和化疗需要节约时间。 其次,很多患者不能理解自己的身体状况,经常得到错误的信息,最终会影响医生的临床结果。 TheCodingAnalyzer (编码分析器):编码分析器主要用于挖掘a .简单的结构化数据和非结构化数据。 b .为NLP和机器学习算法从数据中获得意见c .为程序员和医疗信息提供者获得连接工具。

为医生、患者和APIs合作伙伴提供福音CloudMedx系统的服务对象分别是医生、患者和APIs合作伙伴。 1 .医生——通过观察患者的疾病史等获得更全面的化疗CloudMedx,敏锐地意识到在医疗信息系统中跟踪患者化疗结果的挑战和制约因素,其平台开展预测性和规范性分析利用预测性风险分析,CloudMedx帮助医生识别处于危险状态的人,恢复风险。 2 .患者——可以更好地跟踪自己的健康数据,决定更合理的生活方式CloudMedx的分析平台,与实验室、药店和医院集成,提供相关的临床信息,并与所有医疗参与者共享。

3.APIs合作伙伴——通过APIs (编程模块)在他们现有的设施中用于CloudMedx平台,对科学技术公司(医疗IT供应商、设备制造商、应用开发人员等)来说,CLD 腾讯中创业公司医疗市场的人工智能从类型分为硬件、软件和服务,目前软件在医疗市场占有次席。 技术上分为深度自学、查询方法、自然语言处理(NLP )和环境感觉处理,NLP目前在人工智能技术领域占有次席。
从应用上细分为患者数据和风险分析、生活方式管理和监测、仪器医学、住院治疗和医院管理、医学光学和临床、药物发现、虚拟世界助手、可穿戴设备和实验室研究,其中患者数据和风险分析应用2016-2017 CloudMedx适应医疗人工智能的发展热潮,用于NPL和深度自学技术,应用于患者数据分析和风险分析,医疗人工智能市场上有IBM (美国国际商用设备公司)、英伟达、微软公司、英特尔、DeepGenomics 自2014年8月正式成立以来,CloudMedx开展了三轮融资,2015年3月取得了PalmDriveCapital的第一轮种子融资,金额未明确。

2015年5月获得了第二次种子轮融资。 金额没有明确。 其中,腾讯是八个参加者之一。 2017年5月,我收到了420万美元的风险金融。

2017年,CloudMedx进入了2017年的“AI100企业”排行榜。 在这次投票中,CBInsights的研究小组选择了各公司提交的数据和企业Mosaic得分(Mosaic是美国国家科学基金会支持的算法,需要预测公司未来的发展,进行其评价)的票。 目前,CloudMedx与主流的18个HER系统兼容,在动态患者信息警告、风险管理等方面得到医疗机构的智能意见。

旧金山加州大学整形外科系的医学博士StefanoBini在接受采访时表示:“根据患者报告的结果,我想将电子医疗记录的数据和患者安装的传感器数据进行综合,全面理解患者的状况,因此,与CloudMedx合作,将大量的数据TashfeenSuleman :“我们的平台证明,需要大幅度减少再次住院(每年250亿美元,其中170亿美元几乎可以防止)的概率,让医生很快识别高危患者。 这是一个重要的突破。 由于这些患者没有接受化疗,即使最后进入急救室也无法想象危险度。

所以现在患者更习惯医院内先进的设备技术,所以他们想动态采访自己的临床数据,但我们的患者门户允许他们这样做,他们可以随时随地调查自己的数据。 但令人惊讶的是,在现在的时代,患者的诊疗记录依然是基于纸张的,患者的诊疗需要随身携带大量的医疗记录,CloudMedx今后要解决问题之一的——几乎是设备间的互操作性和日期|lol竞猜平台。

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