Artificial intelligence in healthcare
http://dbpedia.org/resource/Artificial_intelligence_in_healthcare
Künstliche Intelligenz in der Medizin ist ein stark wachsender Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem digital vorliegende Informationen ausgewertet werden, um möglichst aussagekräftige Diagnosen zu stellen und bzw. oder optimierte Therapien vorzuschlagen.
rdf:langString
보건분야의 인공지능은 의학, 제약과 관련된 인공지능의 활용을 말한다.
rdf:langString
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Основной целью приложений, связанных со здоровьем человека, является анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. Были разработаны и применены на практике программы искусственного интеллекта, которые проводят диагностику процессов, разработку протоколов лечения, разработку лекарственных средств, мониторинг состояния пациента. Здравоохранение остается одной из главных областей инвестирования в ИИ.
rdf:langString
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي، هو مصطلح عام يعبر عن استخدام خوارزميات التعلم الآلي وبرامجه (أي الذكاء الاصطناعي) لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل البيانات الطبية والصحية المعقدة إضافةً لتقديمها وفهمها. وعلى وجه التحديد، يعبر مصطلح الذكاء الاصطناعي عن قدرة خوارزميات الكمبيوتر على تقريب الاستنتاجات بناءً على البيانات المدخلة فقط. 1- الخوارزميات حرفية: بمجرد تحديد الهدف، تعتمد الخوارزميات على البيانات المدخلة حصرًا، ويمكنها فهم ما برمجت عليه فقط.
rdf:langString
Artificial intelligence in healthcare is an overarching term used to describe the use of machine-learning algorithms and software, or artificial intelligence (AI), to mimic human cognition in the analysis, presentation, and comprehension of complex medical and health care data. Specifically, AI is the ability of computer algorithms to approximate conclusions based solely on input data.
rdf:langString
La Inteligencia Artificial (IA) aplicada al campo de la salud, se basa en la utilización de algoritmos y técnicas de software para predecir la cognición humana a través del análisis de conjuntos de datos médicos. En concreto, la Inteligencia Artificial es
rdf:langString
L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe.
rdf:langString
rdf:langString
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي
rdf:langString
Künstliche Intelligenz in der Medizin
rdf:langString
Artificial intelligence in healthcare
rdf:langString
Inteligencia artificial en el campo de la salud
rdf:langString
Intelligence artificielle dans la santé
rdf:langString
보건분야의 인공지능
rdf:langString
Искусственный интеллект в сфере здравоохранения
xsd:integer
52588198
xsd:integer
1121797381
rdf:langString
الذكاء الاصطناعي في المجال الصحي، هو مصطلح عام يعبر عن استخدام خوارزميات التعلم الآلي وبرامجه (أي الذكاء الاصطناعي) لمحاكاة الإدراك البشري في تحليل البيانات الطبية والصحية المعقدة إضافةً لتقديمها وفهمها. وعلى وجه التحديد، يعبر مصطلح الذكاء الاصطناعي عن قدرة خوارزميات الكمبيوتر على تقريب الاستنتاجات بناءً على البيانات المدخلة فقط. تتميز تقنية الذكاء الاصطناعي عن التقنيات التقليدية المستخدمة في الرعاية الصحية بالقدرة على جمع البيانات ومعالجتها وإعطاء نتائج واضحة للمستخدم النهائي. يعتمد الذكاء الاصطناعي على خوارزميات التعلم الآلي والمتعمق للوصول إلى النتائج. يمكن لهذه الخوارزميات التعرف على أنماط السلوك، وتستطيع إنشاء تسلسل منطقي خاص بها. للحصول على رؤى وتوقعات مفيدة، يجب تدريب نماذج التعلم الآلي على التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المدخلة. تتصرف خوارزميات الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف عن البشر بطريقتين: 1- الخوارزميات حرفية: بمجرد تحديد الهدف، تعتمد الخوارزميات على البيانات المدخلة حصرًا، ويمكنها فهم ما برمجت عليه فقط. 2- تمثل بعض خوارزميات التعلم العميق صناديق سوداء؛ إذ يمكن للخوارزميات أن تتنبأ بالنتيجة بدقة متناهية، ولكنها تقدم تفسيرًا ضئيلًا أو معدومًا للمنطق المستخدم في الوصول إليها، بصرف النظر عن البيانات المدخلة ونوع الخوارزمية المستخدم. تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالصحة بشكل رئيسي على تحليل علاقة أساليب الوقاية أو العلاج مع النتائج التي يبديها المرضى. تساعد برامج الذكاء الاصطناعي في عملية التشخيص، وتساهم في تحسين الخطط العلاجية وتطوير الأدوية ومراقبة المريض ورعايته، كما تستخدم في مجال الطب الشخصي الموجه. يمكن أيضًا استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بالاعتماد على السجلات الصحية الإلكترونية للوقاية من الأمراض وتشخيصها. طورت بعض المؤسسات الطبية خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتستخدمها في أقسامها، ونذكر منها: مايو كلينيك ومركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان وهيئة الخدمات الصحية الوطنية البريطانية. طورت شركات التكنولوجيا الكبيرة، كآي بي إم وجوجل مثلًا، خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتستخدمها في مجال الرعاية الصحية أيضًا. تتطلع المستشفيات إلى استخدام برامج الذكاء الاصطناعي، لدعم المبادرات التنفيذية التي ستوفر الكثير من التكاليف وتزيد رضا المرضى وتلبي احتياجات الموظفين والقوى العاملة. تستثمر حكومة الولايات المتحدة حاليًا مليارات الدولارات لتطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية. تعمل الشركات على تطوير تقنيات تساعد مديري الرعاية الصحية في تحسين عملهم عبر تحسين إدارة الاستخدام وتقليل معدل انتظار المرضى المقبولين في الإسعاف –لعدم توفر أسرة- وتخفيض مدة إقامتهم في المشفى وتحديد العدد الأمثل للموظفين. يعتبر الاستخدام المكثف للذكاء الاصطناعي في المجال الصحي أمر جديد نسبيًا، ولهذا توجد عدة مخاوف أخلاقية جديدة تتعلق باستخدامه، كخصوصية البيانات وسيطرة الآلات على فرص العمل وانحيازات التشابه.
rdf:langString
Künstliche Intelligenz in der Medizin ist ein stark wachsender Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), bei dem digital vorliegende Informationen ausgewertet werden, um möglichst aussagekräftige Diagnosen zu stellen und bzw. oder optimierte Therapien vorzuschlagen.
rdf:langString
Artificial intelligence in healthcare is an overarching term used to describe the use of machine-learning algorithms and software, or artificial intelligence (AI), to mimic human cognition in the analysis, presentation, and comprehension of complex medical and health care data. Specifically, AI is the ability of computer algorithms to approximate conclusions based solely on input data. The primary aim of health-related AI applications is to analyze relationships between clinical techniques and patient outcomes. AI programs are applied to practices such as diagnostics, treatment protocol development, drug development, personalized medicine, and patient monitoring and care. What differentiates AI technology from traditional technologies in healthcare is the ability to gather data, process it, and produce a well-defined output to the end-user. AI does this through machine learning algorithms and deep learning. These processes can recognize patterns in behavior and create their own logic. To gain useful insights and predictions, machine learning models must be trained using extensive amounts of input data. AI algorithms behave differently from humans in two ways: (1) algorithms are literal: once a goal is set, the algorithm learns exclusively from the input data and can only understand what it has been programmed to do, (2) and some deep learning algorithms are black boxes; algorithms can predict with extreme precision, but offer little to no comprehensible explanation to the logic behind its decisions aside from the data and type of algorithm used. As widespread use of AI in healthcare is relatively new, research is ongoing into its application in various fields of medicine and industry. Additionally, greater consideration is being given to the unprecedented ethical concerns related to its practice such as data privacy, automation of jobs, and representation biases.
rdf:langString
La Inteligencia Artificial (IA) aplicada al campo de la salud, se basa en la utilización de algoritmos y técnicas de software para predecir la cognición humana a través del análisis de conjuntos de datos médicos. En concreto, la Inteligencia Artificial es Lo que diferencia a la tecnología basada en la Inteligencia Artificial de las tecnologías tradicionales empleadas en el campo de la salud, es la habilidad de conseguir información, procesarla y proporcionar al usuario final un diagnóstico bien definido. La Inteligencia Artificial consigue este objetivo por medio de algoritmos de aprendizaje automático, que son capaces de reconocer patrones de comportamiento y extraer su propia lógica. Para reducir el margen de error, los algoritmos basados en Inteligencia Artificial necesitan someterse a continuas evaluaciones. Los algoritmos basados en Inteligencia Artificial se comportan de manera diferente a los seres humanos en cuanto a los dos siguientes factores: (1) los algoritmos son literales: cuando se establece un objetivo, el algoritmo no puede auto ajustarse y solamente comprenderá aquello que se le ha ordenado de forma explícita, (2) y los algoritmos son cajas negras; pueden predecir de forma extremadamente precisa, pero no explicar el por qué de su predicción. El objetivo principal de las técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas en el campo de la salud, es analizar las relaciones entre métodos de prevención o tratamiento y sus resultados en el paciente. Se han creado y aplicado programas basados en Inteligencia Artificial a prácticas como procesos de diagnóstico, creación de protocolos de tratamiento, , medicina personalizada y monitorización y cuidado del paciente. Instituciones clínicas como , Memorial Sloan Kettering Cancer Center, Massachusetts General Hospital y el National Health Service, han creado algoritmos basados en inteligencia Artificial para sus departamentos. Grandes compañías tecnológicas como IBM y Google, y startups como Welltok y Ayasdi, también han creado algoritmos basados en Inteligencia Artificial orientados al campo de la salud.
rdf:langString
L'intelligence artificielle (IA) dans la santé est l'utilisation d'algorithmes et de logiciels pour s'approcher de la cognition humaine dans l'analyse de données médicales complexes. Plus précisément, l'IA est la capacité des algorithmes informatiques à tirer des conclusions sans intervention humaine directe. L'objectif principal des applications des IA dans le domaine de la santé est d'analyser les relations entre, d'une part, la prévention ou les traitements et, d'autre part, l'état de santé des patients. Les programmes d'intelligence artificielle ont été développés et appliqués à des pratiques telles que le processus de diagnostic, l'élaboration d'un protocole de traitement, le développement de médicaments, la médecine personnalisée, les soins des patients ainsi que leur suivi. Les institutions médicales telles que La Clinique Mayo, le Memorial Sloan Kettering Cancer Center, le Massachusetts General Hospital ainsi que le National Health Service ont développé des algorithmes d'IA pour leurs services. Les grandes entreprises de technologie comme IBM et Google ainsi que des startups comme Welltok et Ayasdi ont également développé des algorithmes d'IA pour les soins de santé.
rdf:langString
보건분야의 인공지능은 의학, 제약과 관련된 인공지능의 활용을 말한다.
rdf:langString
Искусственный интеллект (ИИ) в медицине — использует алгоритмы и программное обеспечение для аппроксимации человеческих знаний при анализе сложных медицинских данных. Основной целью приложений, связанных со здоровьем человека, является анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. Были разработаны и применены на практике программы искусственного интеллекта, которые проводят диагностику процессов, разработку протоколов лечения, разработку лекарственных средств, мониторинг состояния пациента. Здравоохранение остается одной из главных областей инвестирования в ИИ.
xsd:nonNegativeInteger
77099
