沒有人工智慧就沒有未來的遠距醫療

papiya

剛剛使用了決策支援系統或。它們是人工智慧系統，可以分析一系列訊息，從文字描述的症狀到病變的圖像。到年，遠距醫療應用程式收集的所有資料都將發送到健康服務雲端。在那裡，他們將使用機器學習和深度學習演算法進行分析，並接受所有類型的醫療案例的訓練。結果將是預診斷，該預診斷將連同一些建議一起發送給患者以及將進行諮詢的醫生。這樣，這個過程就加速了。醫生透過濃縮資訊來節省時間，他們只需在諮詢中進行比較即可確認診斷或遵循的步驟。

電話在整個公寓裡震動並迴響。瑪爾塔趕緊回應創傷科醫師的視訊通話。他是發起談話的人。您已經查看了您的預診斷和您提供的信息，包括您腳踝的照片。他又問了她幾個問題，並請她給他看她的 卡達 電話號碼 腳踝。幾分鐘後，醫生會在應用程式的建議中添加一些建議。他向她保證，看起來傷勢並不嚴重，但警告她必須接受觀察。如果接下來的兩天疼痛沒有減輕，您將需要去現場諮詢進行身體檢查，並可能進行光檢查以排除這種情況。



在線跟踪，未來的現實
醫生要求瑪塔透過遠距醫療應用程式進行跟進。兩天后，你必須向他發送一條有關他腳踝狀況的訊息，該訊息將直接發送給他。

諮詢兩天后，瑪爾塔放下腳時不再感到疼痛。用簡短的文字描述進展並透過遠距醫療應用程式發送。幾個小時後，她收到了治療她的創傷科醫生的訊息。他告訴她，腳踝似乎反應良好。如果一週內沒有疼痛，可以嘗試長時間散步。瑪塔讀到這句話時笑了，心想她很有可能和朋友們一起走那條穿越山脈的路。

這是關於年遠距醫療如何發揮作用的虛構練習。它基於對當前進展的預測以及與巴利亞多利德大學遠距醫療和電子健康小組協調員研究員dí的談話。