Trí tuệ nhân tạocông nghệ

Tương lai của y học đầy hứa hẹn với Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là đóng góp lớn nhất trong y học...

Hãy định nghĩa một cách đơn giản Trí tuệ nhân tạo (AI) có nghĩa là gì, là phương tiện mà bất kỳ thiết bị, máy tính hoặc robot nào thực hiện các hoạt động đòi hỏi trí thông minh của con người.

Trong lĩnh vực y học, nó đã được sử dụng một cách nhảy vọt và mặc dù có những lời gièm pha do sự tiến bộ chóng mặt của nó, nó đã hứa hẹn sẽ giúp ích rất nhiều trong lĩnh vực chẩn đoán.

Người ta cho rằng chín mươi lăm phần trăm (95%) bệnh viện và trung tâm chăm sóc sức khỏe ở Mỹ sẽ sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2020 và ở Trung Quốc đã có một robot tên là Xiaoyi, người tư vấn chăm sóc sức khỏe ban đầu. , nơi anh ấy có lượt truy cập lên đến 85%.

Xiaoyi vượt qua kỳ thi cấp Giấy phép Y tế

Robot Trung Quốc này giúp các chuyên gia y tế tại nơi làm việc, vì nó có khả năng xem xét hồ sơ y tế với tốc độ chóng mặt.

Qua: thenewstack.io

Trong lĩnh vực thần kinh học, người ta đã có những đóng góp to lớn, nhờ có mạng lưới thần kinh, sóng bên trong đã được sử dụng để đạt được hoạt động ở những bộ phận không hợp lệ của cơ thể bằng cách vận động qua sóng. Công nghệ mới này cảm nhận hoạt động của não bộ thông qua một loại mũ bảo hiểm có gắn các điện cực. Điều tiếp theo là thiết bị này gửi những sóng này không dây đến một máy tính và nó giải mã chúng trước khi truyền đến các điện cực khác trên đầu gối của bệnh nhân, điều này cho phép nó điều khiển các cơ và vận động các bộ phận không hợp lệ.

Khi các chuyên gia đối đầu với Trí tuệ nhân tạo, trong tất cả các hình ảnh, chương trình máy tính đều vượt quá hoặc bằng kết quả của các chuyên gia.

Robot ... Liệu họ có tình cảm trong tương lai?

Có thể với sự tiến bộ của các thiết bị di động, chất lượng chụp ảnh và tốc độ xử lý cũng như các ứng dụng sẽ thay đổi cách chẩn đoán và điều trị một số bệnh.

Để lại một trả lời

địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố. Các trường bắt buộc được đánh dấu bằng *

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.