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人工智能可以帮助医疗保健做出诊断和治疗决策

发布时间:2021-08-15 00:00| 位朋友查看

简介:必要的变化。在医疗保健系统和付款方(包括政府部门和私人部门)中,此术语表示对患者造成不必要的风险、护理质量下降以及医疗保健成本增加。从有关该主题的大量研究和论文中,可以得出一个共同的描述:不必要的变化不是直接由于给定患者的内在变化而引起的……

必要的变化。在医疗保健系统和付款方(包括政府部门和私人部门)中,此术语表示对患者造成不必要的风险、护理质量下降以及医疗保健成本增加。从有关该主题的大量研究和论文中,可以得出一个共同的描述:不必要的变化不是直接由于给定患者的内在变化而引起的;其原因是:尤其是当提供护理的过程和条件有所不同时,尤其是在导致遵守和执行循证护理准则不一致的情况下。

考虑复杂疾病途径(例如肿瘤学)之间存在的差异。在肺癌中,超过75%的患者被诊断出处于疾病晚期,这使其成为高死亡率的主要原因。因此,早期发现,无论是针对性诊断还是偶然发现,对于最佳的五年生存率都是至关重要的,治疗方案的快速启动也是如此。

另一个是前列腺癌。尽管发病率很高,但是当癌症仅限于前列腺内时,可以检测到大多数前列腺癌病例。因此,五年生存率很高,在美国约为98%,在欧洲约为83%。小而局部的肿瘤,特别是在老年男性中,通常通过积极的监测过程进行监测。但是,患者通常会接受更积极,更昂贵的治疗,从而导致不必要的后果,影响生活质量。

与这两种肿瘤学途径不同的是,从筛查到诊断,从治疗决策到治疗的变化差异也是如此。但是,如果数字化和人工智能(AI)技术的进步可以在诊断和治疗决策的关键步骤上标准化流程,该怎么办?如果提供者支持在这两个关键时刻做出诊断和治疗决策,该怎么办?如果提供者可以轻松获得并遵守最新的循证护理准则怎么办?

凭借我们作为AI开发先驱者的经验以及我们在AI专利申请方面的全球领导地位,西门子医疗公司通过开发支持医疗保健人员诊断和治疗决策的数字解决方案来回答这些问题。这些解决方案使服务提供者能够通过自动化和标准化流程并促进准则的遵循来解决护理方面的差异。

Medicalis Clinical Decision Support旨在简化订购决策支持以实现适当的诊断成像利用,它使转介医疗保健提供者可以轻松地请求成像咨询,并提供基于证据的支持,以指导他们“首次正确地订购”。

AI-Rad Companion是我们不断壮大的基于AI的基于云的增强型工作流程系列,可提供多模式和多器官成像决策支持。 AI-Rad Companion扩展自动化了工作流程并减轻了基本重复任务的负担,这可以提高解释医学图像时的诊断精度。应当指出,提到的AI-Rad Companion产品和功能尚未在所有国家/地区上市。它们的未来可用性正在开发中。

利用数据集成和AI技术,AI-Pathway Companion及其应用可以使用基于证据的指导方针,根据疾病特定的护理路径自动执行患者特定的作图,从而实现个性化和标准化的患者管理。使用基于证据的指南自动进行针对特定疾病的护理途径的患者特定作图的前提是,根据指南,所有数据均可用。就支持的指南而言,应注意的是AI-Pathway前列腺癌VA10A支持NCCN指南。 EAU准则的支持目前正在开发中。 AI-Pathway Companion有助于多学科专家对相关的患者数据和偏好进行客观决策,并为诊断和治疗时间提供透明的见解。AI-Pathway Companion Analytics支持此特定功能。

AI-Pathway前列腺癌支持上述特征的总和。应当指出,AI-通路伴侣前列腺癌仅支持前列腺癌腺癌病例。AI-Pathway伴侣前列腺癌尚未在所有国家/地区上市。它的未来可用性正在开发中。

综合起来,我们的诊断和治疗决策数字解决方案组合使护理提供者能够响应号召性行动,以减少护理差异。基于共同的努力,我们相信患者将从中受益最大。


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