Page 58 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Trí tuệ nhân tạo trong y tế: chẩn đoán nhanh hơn,
kế hoạch điều trị tốt hơn và cải thiện bảo hiểm y tế
Case study: Health care
Các thiết bị chẩn đoán tự Thuật toán trí tuệ nhân tạo tối
động sử dụng máy học ưu hóa hoạt động của bệnh
(machine learning) và các kỹ viện, lịch trình nhân viên và
thuật trí tuệ nhân tạo khác có kiểm kê bằng cách sử dụng
thể tiến hành các xét nghiệm các yếu tố y tế và môi trường
y tế đơn giản mà không cần để dự báo hành vi của bệnh
sự trợ giúp của con người, nhân và xác suất bệnh tật
giảm hoạt động bác sĩ và y tá
trong các hoạt động thường lệ
Máy học (machine learning) Các công cụ chẩn đoán hỗ trợ
phân tích sức khỏe của bệnh trí tuệ nhân tạo xác định bệnh
nhân từ xa qua thiết bị di nhanh hơn và có độ chính xác
động, so sánh với hồ sơ y tế và cao hơn, sử dụng dữ liệu lịch
đề xuất thói quen tập thể dục sử y tế và hồ sơ bệnh án
hoặc cảnh báo về bệnh có
nguy cơ mắc phải

Các công cụ trí tuệ nhân tạo Kế hoạch điều trị cá nhân
phân tích lịch sử y tế của bệnh được thiết kế bởi các công cụ
nhân và các yếu tố môi trường máy học (machine learning)
để xác định những người có giúp nâng cao hiệu quả điều
nguy cơ mắc bệnh và hướng trị bằng cách điều trị phù hợp
họ đến các chương trình chăm với nhu cầu và tình trạng cụ
sóc phòng ngừa thể của bệnh nhân

Các trợ lý ảo dưới dạng các Thông tin chi tiết AI từ phân
kiốt tương tác giúp đăng ký tích sức khỏe dân số giúp
cho bệnh nhân và giới thiệu người trả tiền có cơ hội giảm
họ đến các bác sĩ thích hợp, chi phí nhập viện và điều trị
cải thiện trải nghiệm và giảm bằng cách khuyến khích các
thời gian chờ nhà cung cấp dịch vụ chăm
sóc sức khỏe quản lý tốt tình
trạng của bệnh nhân
1 Weeks 15

McKinsey Global Institute 63

77