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探索破壞醫療保健生態系統的關鍵AI和機器學習趨勢
2022-07-16 23:43:20
編輯：單誠誠
來源：
導讀 這是核心，吉科普洛斯說。自動化，RPA和IPA應該真正在后臺運行所有各種解決方案。從付款人的角度來看，它是關于收集信息，注冊人員，允...
“這是核心，”吉科普洛斯說。“自動化，RPA和IPA應該真正在后臺運行所有各種解決方案。從付款人的角度來看，它是關于收集信息，注冊人員，允許單點訪問過去的信息等。從提供者的角度來看，醫院的整個體驗應以自動化流程為基礎。例如，對于制藥公司而言，從制造和支持到IT，財務乃至臨床試驗和研發的運行，所有功能都使用了自動化。”
Gikopoulos表示，RPA和IPA的主要優勢是跳過了人機界面。采用這些技術可以消除人們從方程式中產生的延遲或錯誤，從而使整個價值鏈從頭到尾變得更加高效。
“在整個醫療保健價值鏈中，最大的問題是在過程的每個階段都可以用相同的名字來稱呼相同的事物，因此，患者的潛在或診斷狀況，不同治療方法的效果或缺乏治療方法都會產生相同的名稱。過去，等等。” Gikopoulos解釋道。
“這決定了每一個決定，從哪種活性劑進入藥物，何時分配，到臨床試驗，人們應該住院多長時間，甚至可能對更大的公眾和醫療體系產生什么影響。
他繼續說：“然而，這只是一個尚未得到充分解決的問題。”“信息來自醫療保健的眾多來源，因此標準化信息至關重要。此外，一旦有了該標準化，就可以應用AI來識別該信息背后的問題。
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