\u201eMicrosoft\u201c ir ne pelno siekiantis akademinis medicinos centras Mayo klinika pristat\u0117 bendr\u0105 iniciatyv\u0105 kurti dirbtinio intelekto model\u012f, skirt\u0105 b\u016btent sveikatos prie\u017ei\u016brai. Jis pirmiausia diegiamas Mayo klinikos klinikin\u0117je aplinkoje, kad b\u016bt\u0173 galima j\u012f i\u0161bandyti realiomis s\u0105lygomis ir tobulinti.<\/p>\n
Partneriai teigia, kad modelis apjungs Mayo klinikos medicinines \u017einias, nuasmenintus sveikatos duomenis ir pacient\u0173 prie\u017ei\u016bros patirt\u012f su \u201eMicrosoft\u201c debesijos, in\u017einerijos ir DI paj\u0117gumais. Tikslas \u2013 geriau apdoroti \u012fvairi\u0173 tip\u0173 klinikin\u0119 informacij\u0105 ir pad\u0117ti gydytojams priimti sprendimus grei\u010diau bei tiksliau.<\/p>\n
\u201eJau seniai tikime, kad DI gali transformuoti sveikatos prie\u017ei\u016br\u0105. Dabar, sujung\u0119 m\u016bs\u0173 klinikin\u0119 patirt\u012f ir duomen\u0173 pagrind\u0105 su \u201eMicrosoft\u201c in\u017einerijos ir DI galimyb\u0117mis, v\u0117l kuriame ka\u017ek\u0105 naujo\u201c, \u2013 sak\u0117 Mayo klinikos vadovas Gianrico Farrugia.<\/p>\n
Pasak iniciatyvos autori\u0173, praktinis modelio pritaikymas apimt\u0173 ankstesn\u0119 diagnostik\u0105 ir labiau individualizuot\u0105 gydymo planavim\u0105, kai reikia \u012fvertinti daug skirting\u0173 duomen\u0173 \u0161altini\u0173. Tokie sprendimai gali b\u016bti naudingi ir ma\u017einant administracin\u0119 na\u0161t\u0105, nes dalis rutininio darbo gali b\u016bti automatizuojama.<\/p>\n
Modelis priklausys Mayo klinikai, o \u201eMicrosoft\u201c planuoja j\u012f pateikti per \u201eAzure Foundry\u201c programavimo s\u0105sajas. Tai reik\u0161t\u0173, kad kitos \u012fmon\u0117s ar sveikatos prie\u017ei\u016bros organizacijos ateityje gal\u0117t\u0173 jungti model\u012f prie savo program\u0173 ir paslaug\u0173, jei bus priimti sprendimai d\u0117l prieigos ir atitikties reikalavimams.<\/p>\n
\u201eTai geriausias \u012fmanomas bendradarbiavimas, kuris pad\u0117s paspartinti keli\u0105 \u012f ateit\u012f\u201c, \u2013 sak\u0117 \u201eMicrosoft\u201c DI padalinio vadovas Mustafa Suleyman.<\/p>\n
Kol kas neatskleid\u017eiama, kiek pla\u010diai sprendimas naudojamas Mayo klinikoje, kokiose specializacijose jis testuojamas ir kada gal\u0117t\u0173 b\u016bti si\u016blomas kitoms gydymo \u012fstaigoms. Sveikatos sektoriuje tokie projektai paprastai juda etapais: nuo ribot\u0173 pilot\u0173 iki platesnio diegimo, kai sukaupiama pakankamai \u012frodym\u0173 apie tikslum\u0105, saugum\u0105 ir naud\u0105.<\/p>\n
Sveikatos prie\u017ei\u016bra laikoma viena perspektyviausi\u0173 DI taikymo sri\u010di\u0173, ta\u010diau kartu ir viena jautriausi\u0173 d\u0117l galim\u0173 klaid\u0173 kainos. Medicininiai DI sprendimai turi susidoroti su sud\u0117tingais paciento istorijos duomenimis, skirting\u0173 tyrim\u0173 formatais ir situacijomis, kai net nedidel\u0117 paklaida gali lemti neteising\u0105 klinikin\u012f sprendim\u0105.<\/p>\n
Augant DI \u012franki\u0173 populiarumui tarp pacient\u0173, did\u0117ja ir rizikos: dalis \u017emoni\u0173 sveikatos klausimais remiasi bendro pob\u016bd\u017eio pokalbi\u0173 sistemomis ar socialini\u0173 tinkl\u0173 turiniu. Tai skatina sveikatos organizacijas kurti labiau specializuotus, klinikinei aplinkai pritaikytus modelius, kuriuos b\u016bt\u0173 galima tikrinti pagal ai\u0161kius medicininius standartus.<\/p>\n
Europos S\u0105jungoje medicinin\u0117s paskirties DI programin\u0117 \u012franga paprastai priskiriama didel\u0117s rizikos kategorijai. Tai rei\u0161kia grie\u017etesnius reikalavimus rizikos valdymui, duomen\u0173 kokybei, skaidrumui, vartotoj\u0173 informavimui ir \u017emogaus prie\u017ei\u016brai, kad technologija b\u016bt\u0173 naudojama kaip pagalbin\u0117 priemon\u0117, o ne nekontroliuojamas sprendim\u0173 pri\u0117m\u0117jas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u201eMicrosoft\u201c ir Mayo klinika kuria DI model\u012f sveikatos prie\u017ei\u016brai: pirmi bandymai vyksta klinikoje, o v\u0117liau planuojama prieiga per \u201eAzure Foundry\u201c.<\/p>\n","protected":false},"author":0,"featured_media":34257,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[8],"tags":[26096,4808,102,6673,26097,1091,424],"miestas":[],"class_list":["post-34256","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sveikata","tag-azure-foundry","tag-diagnostika","tag-dirbtinis-intelektas","tag-mayo-clinic","tag-medicininiai-duomenys","tag-microsoft","tag-sveikatos-prieziura"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34256","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=34256"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/34256\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/34257"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=34256"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=34256"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=34256"},{"taxonomy":"miestas","embeddable":true,"href":"https:\/\/cp.snarskis.lt\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/miestas?post=34256"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}