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人工智能工具将对常见精神健康问题大有效益

时间:2019-10-30     作者:网络兼职平台【原创】   阅读

  这篇文章简要概述了人工智能工具的重要进展,它将很快影响精神卫生保健在日常临床环境中的实施方式。其结果将是更个性化的治疗,结合传统的和基于证据的补充和替代医学(CAM)模型,智能工具将对许多常见的精神卫生问题进行更有效和成本效益更高的治疗,并改善结果。


  人工智能工具致力于改善精神卫生保健


  人工智能工具对心理健康保健有着巨大的希望(Dilsizian 2014),因为它将允许从业者:


  快速提取有用的信息从一个大的数据集以前无法访问和耗时的病人医疗信息。


  快速访问可靠的资源,其中包含各种西方医疗和CAM模型的最新信息。


  使用先进的人工智能工具来指导您确定最佳治疗方案,以解决许多常见的心理健康问题,并预测治疗结果。

人工智能工具将对常见精神健康问题大有效益

  为了在医学和心理健康领域有实际的临床应用,人工智能工具系统必须包括能够处理大量结构化数据的机器学习软件,以及能够挖掘非结构化数据(如电子叙事文本)的自然语言处理(NLP)软件。健康记录和医疗成像数据。为了帮助医疗保健提供者做出临床决策,人工智能工具系统必须经过“培训”,达到特定医学知识领域所需的专业水平。培训结束后,及时更新相关医疗数据是非常重要的。支付方和提供方之间广泛的数据共享对这一项目的成功至关重要(Kayyali 2013)。IBM的沃森人工智能系统是一个系统的例子,包括机器语言和NLP能力,并已广泛应用于癌症研究领域(Lohr 2016)。


  人工智能工具程序与神经网络算法相结合,用于描述正在治疗的症状、不同的治疗方法和难以用传统软件工具确定的临床结果之间的复杂非线性关系。深度学习(Deep learning)是基于神经网络的算法的最新分支,它能够研究数据中复杂的非线性关系,而这些关系很难或不可能用先进的软件来描述。近年来,深度学习算法被用于识别之前无法分析的功能脑成像研究数据中的复杂非线性关系(Vieiraa等,2017)。


  “大数据”使得分析大量复杂的医疗数据成为可能


  “大数据”是指非常庞大和复杂的数据集,现有的数据处理方法无法提供有用的分析。大数据分析方法的进步将很快使文献研究自动化,从而产生关于各种补充和替代医学方法的高质量信息。获取对医疗和精神卫生保健决策有用的大数据并不是一个简单的问题,因为支付者和提供者在同一个病人身上拥有不同类型的机密数据,而且通常以不同的方式编码。在大数据中,常常需要在微观层面的准确性和宏观层面的治疗益处之间进行权衡。结合多个领域的大数据集(如临床研究数据、质量改进数据、电子健康记录、Matthews 2014)。


  一个名为“超级学习”的人工智能工具程序正在开发,以帮助临床医生预测药物滥用疾病的治疗结果(Acion等,2017年)。该程序比较了各种预测算法产生的数据,如深度学习神经网络和逻辑回归。通过使用超级学习分析,使用一个包含10万名药物滥用患者的数据库,预测结果将优于除传统非人工智能算法之外的所有算法。同一软件可用于预测不同常规治疗方法和CAM治疗的精神疾病的预后。结果可用于不断修改治疗方案,以优化结果。


  自然语言处理和动态仿真建模


  获取医生病历中的相关临床数据需要使用自然语言处理软件,需要克服保密障碍。使用自然语言处理软件从已发表的生物医学文献、电子健康记录和基于web的医疗资源中提取关键概念和关系(Doan, 2014)。使用自然语言处理的研究分析了数百万患者的非结构化数据,将关键信息转换为结构化内容,从而改进对治疗反应和潜在有害药物副作用的监测(Le Pendu 2013)。


本文关键词:智能工具


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