L'intelligence artificielle se rend de plus en plus utile dans le domaine de la santé. Pourtant, le potentiel est loin d'être à son apogée. L'IA dans le domaine de la santé doit encore franchir des étapes, en particulier en ce qui concerne la confidentialité, la sécurité et la confidentialité des données. Et malgré les exemples de succès déterminants pour l'époque, ces obstacles ont entravé l'adoption holistique.
Dans cette discussion, nous couvrons ces points tout en nous concentrant sur l'argument en faveur de la mise en œuvre de l'IA spécifique aux soins de santé. Une fois là-bas, nous parlerons également de la façon dont l'IA peut bénéficier à l'industrie de la santé autrement établie en se concentrant principalement sur la partie conformité des choses :
Voici les trois principaux plats à emporter:
- Le succès de l'IA dans les soins de santé est déterminé par la disponibilité de données de formation précises et volumineuses. Une fois que les ensembles de données sont abondants, les algorithmes et les modèles ultérieurs s'en sortent mieux.
- Les modèles d'IA, même dans le domaine de la santé, doivent être formés pour éliminer le biais répandu. L'idée serait d'accéder à divers ensembles de données, en ajoutant à la taille de l'échantillon. De plus, la diversité des données prend également en charge les goulots d'étranglement de licences localisés.
- Les entreprises qui planifient des modèles d'IA dans le domaine de la santé devraient envisager d'anonymiser les données afin d'éliminer les barrières de sécurité PHI (Personal Health Information) et PII (Personal Identifiable Information).
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