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几十年来,动物福利组织一直在争取此类承诺。但由于缺乏替代方案,动物试验很难停止。医学科学和生物技术的进步正在改变这一点。 动物已被用于科学研究 几千年来。动物实验带来了许多关于动物大脑和身体如何工作的重要发现。由于监管机构要求药物首先在研究动物身上进行测试,因此它在为人类和其他动物开发药物和设备方面发挥了重要作用。 如今,英国和美国等国家对动物研究进行监管,要求科学家持有多项许可证并遵守动物饲养和护理规则。尽管如此,每年仍有数百万只动物被用于研究。很多科学家 不想参加动物试验。有些人质疑动物研究是否合理——特别是考虑到 大约 95% 在动物身上看起来有希望的治疗方法并未进入市场。 近几十年来,我们看到了技术的巨大进步,这些技术提供了新的方法来模拟人体并测试潜在疗法的效果,而无需在人类或其他动物身上进行实验。 以“芯片上的器官”为例。研究人员一直在微型塑料盒内制造微型人体器官。这些 系统 其设计目的是包含与成熟器官中相同的细胞混合物,并获得维持其存活的营养物质。 如今,多个团队已经创建了肝脏、肠道、心脏、肾脏甚至大脑的模型。它们已经被用于研究。心芯片已经 送入太空…

到 2025 年,人工智能在医疗保健领域的前景从未像现在这样响亮,但实现起来也从未如此不平衡。 当人工智能医疗抄写员第一次进入检查室时,愿景很明确:收回时间、恢复平衡、重新人性化护理。然而,许多临床医生现在发现自己要花晚上的时间来纠正有缺陷的记录或审查算法“听到的”内容。在很多情况下,本应是一次飞跃,却变成了已经超载的待办事项清单上的另一个复选框。 问题在于许多系统很难适应实际的临床工作流程。只有当技术与护理服务的认知节奏无缝结合时,真正的转变才会发生,我称之为“最后一英里。” 当人工智能医疗抄写员集成还不是终点线时 一旦人工智能医疗抄写员集成到电子健康记录(EHR)中,医院通常会宣布成功。但整合并不是目的。这是起跑线。 现实世界的护理环境很混乱。它们涉及重叠的声音、专业术语以及在几秒钟内做出的关键决策。这才是真正的考验开始的地方。 2025 年人工智能转录工具研究 发现虽然在受控环境中准确率可以达到 99% 以上,但现实世界的性能通常会下降到 40-60%,特别是在急诊或肿瘤学环境中。每一个听错的药物或错过的短语都会迫使医生暂停并纠正,将“人工智能支持的文档”变成数字重做。…

作者:John P. Desmond,人工智能趋势编辑 越来越多的公司正在成功利用预测性维护系统,该系统结合了人工智能和物联网传感器来收集数据,预测故障并在故障或机器故障之前建议采取预防措施,这展示了具有经过验证的价值的人工智能用例。 这种增长反映在乐观的市场预测中。根据预测性维护市场的一份报告,目前预测性维护市场规模为 69 亿美元,预计到 2026 年将增长到 282 亿美元 物联网分析 德国汉堡。目前,该公司拥有超过 280…