✖


Jump to content

Мератив

    Add links
    (Перенаправлено с Truven Health Analytics )
    Мератив LP
    Тип компании Частный
    Предшественник IBM Watson Health
    Основан 30 июня 2022 г .; 2 года назад ( 30.06.2022 )
    Штаб-квартира Энн-Арбор, Мичиган
    Ключевые люди
    • Джерри Маккарти (генеральный директор)
    Владелец Франциско Партнерс
    Количество сотрудников
    		1,000–5,000
    Веб-сайт меративный .с

    Merative LP , ранее IBM Watson Health , — американская компания в области медицинских технологий , которая предоставляет продукты и услуги , которые помогают клиентам облегчить медицинские исследования , клинические исследования , фактические данные и медицинские услуги за счет использования искусственного интеллекта , анализа данных , облачных вычислений , и другие передовые информационные технологии. Merative принадлежит Francisco Partners , американской частной инвестиционной компании со штаб-квартирой в Сан-Франциско, Калифорния . В 2022 году IBM продала и выделила свое подразделение Watson Health в Merative. По состоянию на 2023 год она остается отдельной компанией со штаб-квартирой в Анн-Арборе и инновационными центрами в Хайдарабаде , Бангалоре и Ченнаи . [1]

    История

    [ редактировать ]

    Thomson Healthcare была подразделением Thomson Corporation до 2008 года, когда после слияния Thomson с Reuters она стала медицинским подразделением Thomson Reuters . 23 апреля 2012 года Thomson Reuters согласилась продать его Veritas Capital за 1,25 миллиарда долларов США. [2] 6 июня 2012 года продажа была завершена, и новая компания Truven Health Analytics стала независимой организацией, специализирующейся исключительно на здравоохранении. [3]

    Корпорация IBM приобрела Truven Health Analytics 18 февраля 2016 года и объединила ее с подразделением IBM Watson Health. [4] Truven Health Analytics предоставила комплексные услуги по предоставлению медицинских данных и аналитике. [5] Их решения включали информацию, аналитические инструменты, контрольные показатели, исследования и услуги для отрасли здравоохранения , включая больницы, правительственные учреждения, работодателей, страховые компании, врачей, фармацевтические, биотехнологические компании и компании, производящие медицинское оборудование. Название компании Truven представляет собой сочетание слов «доверенный» и «проверенный». [6]

    В январе 2022 года IBM объявила о продаже части активов Watson Health, включая Truven, компании Francisco Partners за 1 миллиард долларов. [7] 30 июня 2022 года Francisco Partners объявила о завершении приобретения Watson Health и основала компанию по производству медицинских данных под названием Merative. [8] [9]

    Достижения

    [ редактировать ]

    Естественный язык Watson, генерация гипотез и возможности обучения на основе фактических данных исследуются, чтобы увидеть, как Watson может способствовать системам поддержки клинических решений и увеличению использования искусственного интеллекта в здравоохранении для использования медицинскими работниками . [10] Чтобы помочь врачам в лечении пациентов, после того как врач задал системе запрос, описывающий симптомы и другие связанные с ними факторы, Watson сначала анализирует входные данные, чтобы определить наиболее важные фрагменты информации; пациента затем анализирует данные пациента, чтобы найти факты, имеющие отношение к медицинской и наследственной истории ; затем исследует доступные источники данных для формирования и проверки гипотез ; [10] и, наконец, предоставляет список индивидуальных рекомендаций с оценкой уверенности. [11] Источниками данных , которые Watson использует для анализа, могут быть рекомендации по лечению, данные электронных медицинских карт , заметки поставщиков медицинских услуг, материалы исследований, клинические исследования, журнальные статьи и информация о пациентах. [10] Несмотря на то, что Watson был разработан и позиционируется как «консультант по диагностике и лечению», он никогда не участвовал в процессе медицинской диагностики , а только помогал определить варианты лечения для пациентов, которым уже поставили диагноз. [12]

    В феврале 2011 года было объявлено, что IBM будет сотрудничать с Nuance Communications в исследовательском проекте по разработке коммерческого продукта в течение следующих 18–24 месяцев, предназначенного для использования возможностей Watson по поддержке принятия клинических решений. Врачи Колумбийского университета практике помогут выявить критические проблемы в медицинской , где технологии системы могут внести свой вклад. Кроме того, врачи из Университета Мэриленда будут работать над определением наилучшего способа взаимодействия такой технологии, как Watson, с практикующими врачами для оказания максимальной помощи. [13]

    В сентябре 2011 года IBM и WellPoint (теперь Anthem ) объявили о партнерстве, чтобы использовать возможности Watson по обработке данных, чтобы предлагать врачам варианты лечения. [14] Затем, в феврале 2013 года, IBM и WellPoint предоставили Watson первое коммерческое приложение для принятия решений по управлению использованием при рака легких лечении в Мемориальном онкологическом центре Слоан-Кеттеринг . [15]

    IBM объявила о партнерстве с Cleveland Clinic в октябре 2012 года. Компания направила Watson в Медицинский колледж Лернера Кливлендской клиники Университета Кейс Вестерн Резерв , где она будет расширять свой опыт в области здравоохранения и помогать медицинским работникам в лечении пациентов. Медицинское учреждение будет использовать возможности Watson для хранения и обработки больших объемов информации, чтобы ускорить и повысить точность процесса лечения. «Сотрудничество Cleveland Clinic с IBM является захватывающим, поскольку оно дает нам возможность научить Watson «думать» способами, которые потенциально могут сделать его мощным инструментом в медицине», — сказал К. Мартин Харрис, доктор медицинских наук, директор по информационным технологиям Кливленда. Клиника . [16]

    В 2013 году IBM и Онкологический центр доктора медицинских наук Андерсона начали пилотную программу, направленную на реализацию «миссии центра по искоренению рака». [17] [18] Однако, потратив 62 миллиона долларов, проект не достиг своих целей и был остановлен. [19]

    8 февраля 2013 года IBM объявила, что онкологи из штата Мэн Центра онкологической медицины и медицинской группы Westmed в Нью-Йорке начали тестировать суперкомпьютерную систему Watson, пытаясь рекомендовать лечение рака легких. [20]

    29 июля 2016 г. больницы IBM и Manipal. [21] (ведущая сеть больниц в Индии) объявила о выпуске IBM Watson for Oncology для онкологических больных. Этот продукт предоставляет врачам и больным раком информацию и ценные сведения, помогая им определить персонализированные, основанные на фактических данных варианты лечения рака. Больницы Манипал - вторая больница [22] в мире внедрить эту технологию и первыми в мире предложить ее пациентам онлайн в качестве экспертного второго мнения через свой веб-сайт . [23] Manipal расторгла этот контракт в декабре 2018 года.

    7 января 2017 года IBM и Fukoku Mutual Life Insurance заключили контракт с IBM на проведение анализа компенсационных выплат с помощью искусственного интеллекта IBM Watson Explorer. Это привело к потере 34 рабочих мест, и компания заявила, что ускорит анализ компенсационных выплат. путем анализа претензий и медицинской документации и повышения производительности на 30%. Компания также заявила, что сэкономит 140 миллионов йен на эксплуатационных расходах. [24]

    Говорят, что IBM Watson будет нести в себе базу знаний 1000 специалистов по онкологическим заболеваниям, что произведет революцию в сфере здравоохранения. IBM считается прорывной инновацией. Однако направление онкологии все еще находится на зачаточной стадии. [25]

    Несколько стартапов в сфере здравоохранения эффективно использовали семь архетипов бизнес-моделей для принятия решений. [ модное слово ] на базе IBM Watson на рынок. Эти архетипы зависят от ценности, создаваемой для целевого пользователя (например, ориентация на пациента по сравнению с ориентацией на поставщика медицинских услуг и плательщика) и механизмов получения ценности (например, предоставление информации или объединение заинтересованных сторон). [26]

    В 2019 году Элиза Стрикленд назвала «историю Watson Health [...] поучительной историей о высокомерии и шумихе» и представила «репрезентативную выборку проектов» с их статусом. [27] Сообщение Ассоциации вычислительной техники (ACM) от 2021 года под названием «Что случилось с Watson Health?» описала проблемы управления портфелем Watson Health, учитывая количество приобретений, связанных с созданием подразделения в 2015 году, и почти полный упор на процесс «голубого промывания», а не на потребности приобретения клиентской базы. [28]

    21 января 2022 года IBM объявила, что продаст Watson Health частной инвестиционной компании Francisco Partners . [29]

    Соображения и проблемы отрасли

    [ редактировать ]

    Последующий мотив слияния крупных медицинских компаний с другими медицинскими компаниями обеспечивает большую доступность данных о здоровье. [30] Большие данные о состоянии здоровья могут позволить более широко использовать алгоритмы искусственного интеллекта . [31]

    Значительная часть отраслевого внедрения ИИ в секторе здравоохранения сосредоточена на системах поддержки клинических решений . [32] По мере увеличения объема данных системы поддержки принятия решений ИИ становятся более эффективными. Многие компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. [33]

    IBM Watson Oncology находится в разработке в Онкологическом центре Мемориала Слоана-Кеттеринга и Кливлендской клинике . [34] IBM также сотрудничает с CVS Health над применением искусственного интеллекта для лечения хронических заболеваний и с Johnson & Johnson над анализом научных работ в целях поиска новых связей для разработки лекарств . [35] В мае 2017 года IBM и Политехнический институт Ренсселера начали совместный проект под названием «Расширение возможностей здравоохранения посредством аналитики, обучения и семантики» (HEALS), который будет изучен с использованием технологий искусственного интеллекта для улучшения здравоохранения. [36]

    Некоторые другие крупные компании, которые внесли свой вклад в разработку алгоритмов искусственного интеллекта для использования в здравоохранении, включают:

    Майкрософт

    [ редактировать ]

    Проект Microsoft в Ганновере в партнерстве с Институтом рака Найта Орегонского университета здоровья и науки анализирует медицинские исследования, чтобы предсказать наиболее эффективные рака для пациентов. варианты лекарственного лечения [37] Другие проекты включают медицинских изображений анализ прогрессирования опухоли и разработку программируемых клеток . [38]

    Google

    [ редактировать ]

    Google Платформа DeepMind используется Национальной службой здравоохранения Великобритании (NHS) для выявления определенных рисков для здоровья с помощью данных, собранных через мобильное приложение. [39] Второй проект с NHS включает анализ медицинских изображений, полученных от пациентов NHS , для разработки алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения раковых тканей. [40]

    Интел

    [ редактировать ]

    Подразделение венчурного капитала Intel ( Intel Capital ) недавно инвестировало в стартап Lumiata, который использует искусственный интеллект для выявления пациентов из группы риска и разработки вариантов лечения. [41]

    Искусственный интеллект в здравоохранении — это использование сложных алгоритмов и программного обеспечения для имитации человеческого познания при анализе сложных медицинских данных. В частности, ИИ — это способность компьютерных алгоритмов делать приблизительные выводы без прямого участия человека.

    Что отличает технологию искусственного интеллекта от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность получать информацию, обрабатывать ее и предоставлять конечным пользователям четко определенные результаты. ИИ делает это с помощью машинного обучения алгоритмов . Эти алгоритмы способны распознавать закономерности в поведении и создавать собственную логику. Чтобы уменьшить погрешность, алгоритмы ИИ необходимо многократно тестировать. Алгоритмы ИИ ведут себя иначе, чем люди, по двум причинам: (1) алгоритмы буквальны: если вы ставите цель, алгоритм не может адаптироваться и понимать только то, что ему было сказано явно, (2) алгоритмы представляют собой черные ящики ; алгоритмы могут чрезвычайно точно предсказать, но не причину или почему. [42]

    Основная цель приложений ИИ, связанных со здравоохранением, — проанализировать взаимосвязь между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. [43] Программы искусственного интеллекта были разработаны и применены в таких практиках, как процессы диагностики , протоколов лечения разработка , разработка лекарств , персонализированная медицина , а также мониторинг и уход за пациентами. Медицинские учреждения, такие как клиника Майо , Мемориальный онкологический центр Слоана-Кеттеринга , [44] [45] и Национальная служба здравоохранения , [46] разработали алгоритмы искусственного интеллекта для своих отделов. Крупные технологические компании, такие как IBM [47] и Гугл , [46] и стартапы, такие как Welltok и Ayasdi, [48] также разработали алгоритмы искусственного интеллекта для здравоохранения. Кроме того, больницы ищут решения на базе искусственного интеллекта. [ модное слово ] поддерживать операционные инициативы, которые увеличивают экономию средств, повышают удовлетворенность пациентов и удовлетворяют их потребности в персонале и рабочей силе. [49] Компании разрабатывают для прогнозной аналитики решения [ модное слово ] которые помогают менеджерам здравоохранения улучшить бизнес-операции за счет увеличения использования, уменьшения количества пациентов в стационаре, сокращения продолжительности пребывания и оптимизации численности персонала. [50]

    Следующие области медицины представляют интерес для исследований искусственного интеллекта:

    Радиология

    [ редактировать ]

    Возможность интерпретировать результаты визуализации с помощью радиологии может помочь врачам обнаружить малейшие изменения на изображении, которые врач может случайно пропустить. Исследование в Стэнфорде создало алгоритм, который мог обнаружить пневмонию в этом конкретном месте у участвующих пациентов с лучшим средним показателем F1 (статистический показатель, основанный на точности и запоминаемости), чем у радиологов, участвовавших в этом исследовании. [51] Радиологическая конференция Радиологического общества Северной Америки провела презентации по искусственному интеллекту в визуализации во время своего ежегодного собрания. Появление технологии искусственного интеллекта в радиологии воспринимается некоторыми специалистами как угроза, поскольку технология позволяет добиться улучшения определенных статистических показателей в единичных случаях, в отличие от специалистов. [52] [53]

    Визуализация

    [ редактировать ]

    Последние достижения предполагают использование ИИ для описания и оценки результатов челюстно-лицевой хирургии или оценки лечения расщелины неба с точки зрения привлекательности лица или возраста. [54] [55]

    В 2018 году в статье, опубликованной в журнале Annals of Oncology, упоминалось, что рак кожи может быть более точно обнаружен системой искусственного интеллекта (которая использовала сверточную нейронную сеть глубокого обучения ), чем дерматологами . В среднем дерматологи-люди точно обнаружили на изображениях 86,6% случаев рака кожи по сравнению с 95%, полученными с помощью аппарата CNN. [56]

    Диагностика заболеваний

    [ редактировать ]

    Существует множество заболеваний, но есть также много способов использования ИИ для их эффективной и точной диагностики. Некоторые из наиболее известных заболеваний — это диабет и сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), которые входят в первую десятку причин смертности во всем мире и послужили основой для многих исследований/тестирований, помогающих получить точную информацию. диагноз. Из-за такого высокого уровня смертности , связанного с этими заболеваниями, были предприняты попытки объединить различные методы, помогающие поставить точный диагноз.

    Статья Цзяна и др. (2017) [57] продемонстрировали, что существует множество различных типов методов искусственного интеллекта, которые используются при различных заболеваниях. Некоторые из этих методов обсуждались Цзяном и др. включают: машины опорных векторов , нейронные сети , деревья решений и многое другое. Каждый из этих методов описывается как имеющий «цель обучения», поэтому «классификации максимально соответствуют результатам…». [57]

    Чтобы продемонстрировать некоторые особенности диагностики/классификации заболеваний, при классификации этих заболеваний используются два разных метода, в том числе использование « искусственных нейронных сетей (ИНС) и байесовских сетей (БН)». [58] Из обзора множества различных статей за период 2008–2017 гг. [58] внутри них наблюдалось, какая из двух техник лучше. Был сделан вывод, что «ранняя классификация этих заболеваний может быть достигнута путем разработки моделей машинного обучения, таких как искусственная нейронная сеть и байесовская сеть». В другом заключении Alic et al. (2017) [58] смог нарисовать то, что было между ними двумя; ANN и BN заключается в том, что ANN была лучше и могла более точно классифицировать диабет/ССЗ со средней точностью «в обоих случаях (87,29 для диабета и 89,38 для ССЗ).

    Телездравоохранение

    [ редактировать ]

    Рост телемедицины показал рост возможных приложений ИИ. [59] Возможность наблюдать за пациентами с помощью ИИ может позволить передавать информацию врачам в случае возможной активности заболевания. [60] Носимое устройство может обеспечивать постоянный мониторинг пациента, а также давать возможность замечать изменения, которые могут быть менее различимы для человека.

    Электронные медицинские карты

    [ редактировать ]

    Электронные медицинские записи имеют решающее значение для цифровизации и распространения информации в отрасли здравоохранения. Однако регистрация всех этих данных сопряжена со своими проблемами, такими как когнитивная перегрузка и выгорание пользователей. Разработчики EHR сейчас автоматизируют большую часть процесса и даже начинают использовать инструменты обработки естественного языка (NLP) для улучшения этого процесса. Одно исследование, проведенное исследовательским институтом Centerstone, показало, что прогнозирующее моделирование данных EHR достигло точности 70–72% при прогнозировании индивидуального ответа на лечение на исходном уровне. [61] Это означает, что использование инструмента искусственного интеллекта, который сканирует данные EHR, позволит довольно точно предсказать причину заболевания у человека.

    Взаимодействие с лекарственными средствами

    [ редактировать ]

    Улучшения в обработке естественного языка привели к разработке алгоритмов для определения лекарственного взаимодействия в медицинской литературе. [62] [63] [64] [65] Взаимодействие между лекарствами представляет угрозу для тех, кто принимает несколько лекарств одновременно, и опасность возрастает с увеличением количества принимаемых лекарств. [66] Чтобы решить проблему отслеживания всех известных или предполагаемых взаимодействий лекарств, были созданы алгоритмы машинного обучения для извлечения информации о взаимодействующих лекарствах и их возможных эффектах из медицинской литературы . В 2013 году усилия были объединены в рамках проекта DDIExtraction Challenge, в ходе которого группа исследователей из Университета Карлоса III собрала корпус литературы по лекарственным взаимодействиям, чтобы сформировать стандартизированный тест для таких алгоритмов. [67] Участников проверяли на их способность точно определить по тексту, какие препараты взаимодействуют друг с другом и каковы характеристики их взаимодействия. [68] Исследователи продолжают использовать этот корпус для стандартизации измерения эффективности своих алгоритмов. [62] [63] [65]

    Другие алгоритмы идентифицируют взаимодействие лекарств по закономерностям в пользовательском контенте, особенно в электронных медицинских записях и/или отчетах о нежелательных явлениях. [63] [64] Такие организации, как Система сообщения о нежелательных явлениях FDA (FAERS) и Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), VigiBase позволяют врачам отправлять отчеты о возможных негативных реакциях на лекарства. Алгоритмы глубокого обучения были разработаны для анализа этих отчетов и выявления закономерностей, предполагающих взаимодействие лекарств. [69]

    См. также

    [ редактировать ]

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ «Merative официально приветствует свои индийские глобальные центры возможностей и инноваций в Бангалоре, Хайдарабаде и Ченнаи» . www.businesswireindia.com .
    2. ^ Официальный пресс-релиз. Архивировано 25 апреля 2012 г. в Wayback Machine.
    3. ^ «Veritas завершает покупку медицинского подразделения Thomson» . Рейтер. 6 июня 2012 года . Проверено 8 июля 2012 г.
    4. ^ «IBM Watson Health объявляет о планах приобрести Truven Health Analytics за 2,6 миллиарда долларов, укрепляя свое лидерство в сфере решений для ухода, основанных на ценности» . ИБМ. 18 февраля 2016 г. Проверено 19 февраля 2016 г.
    5. ^ «IBM приобретет Truven Health Analytics за 2,6 миллиарда долларов» . Рейтер . 18 февраля 2016 года . Проверено 24 августа 2016 г.
    6. ^ Анонсирование Truven Health Analytics. 6 июня 2012 г. http://truvenhealth.com/blog/announcing-truven-health-analytics .
    7. ^ Дэвис, Мишель Ф.; Дево, Скотт; Давалос, Джеки (23 января 2022 г.). «IBM продает некоторые активы Watson Health на сумму более 1 миллиарда долларов» . Новости Блумберга . Проверено 23 января 2022 г.
    8. ^ «Francisco Partners - Новости - Francisco Partners завершает приобретение активов IBM в области медицинских данных и аналитики; запускает компанию по производству медицинских данных Merative» . www.franciscopartners.com . 30 июня 2022 г. Проверено 28 июля 2022 г.
    9. ^ Крейцер, Лаура; Купер, Лора (12 июля 2022 г.). «Francisco Partners собирает почти 17 миллиардов долларов для поддержки технологических сделок» . Уолл Стрит Джорнал .
    10. ^ Jump up to: а б с «Как Watson работать: Watson в здравоохранении» . ИБМ . Проверено 11 ноября 2013 г.
    11. ^ «IBM Watson помогает бороться с раком с помощью научно обоснованной диагностики и предложений по лечению» (PDF) . ИБМ . Проверено 12 ноября 2013 г.
    12. ^ Саксена, Манодж (13 февраля 2013 г.). «Прогресс IBM Watson и дорожная карта на 2013 год (слайд 7)» . ИБМ . Проверено 12 ноября 2013 г.
    13. ^ Уэйкман, Ник (17 февраля 2011 г.). «Watson из IBM отправляется в медицинскую школу» . Вашингтонские технологии . Проверено 19 февраля 2011 г.
    14. ^ Мэтьюз, Анна Уайлд (12 сентября 2011 г.). «Новый сотрудник Wellpoint: что такое Ватсон?» . Уолл Стрит Джорнал .
    15. ^ Апбин, Брюс (8 февраля 2013 г.). «IBM Watson получает свой первый бизнес в сфере здравоохранения» . Форбс .
    16. ^ Миллиард, Майк (30 октября 2012 г.). «Watson направляется в медицинскую школу: клиника Кливленда, IBM отправляет суперкомпьютер в колледж» . Новости ИТ в сфере здравоохранения . Проверено 11 ноября 2013 г.
    17. ^ «Доктор медицины Андерсон использует IBM Watson для реализации миссии «Moon Shots», направленной на борьбу с раком, начиная с лейкемии» (пресс-релиз). ИБМ.
    18. ^ «Watson из IBM теперь проводит клинические испытания в онкологическом центре доктора медицины Андерсона» . Форбс .
    19. ^ «Доктор медицинских наук Андерсон обогнал IBM Watson в неудаче с искусственным интеллектом в медицине» . Форбс .
    20. ^ Леске, Никола (9 февраля 2013 г.). «Врачи обращаются за помощью в лечении рака к суперкомпьютеру IBM» . Рейтер . Проверено 11 ноября 2013 г.
    21. ^ «MANIPAL HOSPITALS ОБЪЯВЛЯЕТ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЗАПУСК IBM WATSON ДЛЯ ОНКОЛОГИИ» . www-03.ibm.com . 29 июля 2016 г. Проверено 17 января 2017 г.
    22. ^ АНИ (28 октября 2016 г.). «Больницы Манипал внедрят суперкомпьютер IBM «Watson for Oncology» для лечения рака» . Бизнес-стандарт Индии . Проверено 17 января 2017 г.
    23. ^ «Больницы в Азии используют суперкомпьютер Watson для лечения рака» . СТАТ . 19 августа 2016 г. Проверено 17 января 2017 г.
    24. ^ МакКарри, Джастин (5 января 2017 г.). «Японская компания заменяет офисных работников искусственным интеллектом» . Хранитель . ISSN   0261-3077 . Проверено 29 января 2017 г.
    25. ^ Сателл, Грег. «Как IBM Watson изменит наш подход к работе» . Форбс . Проверено 8 августа 2017 г.
    26. ^ Гарбуйо, Массимо; Лин, Нидтида (2019). «Искусственный интеллект как двигатель роста стартапов в сфере здравоохранения: новые бизнес-модели». Обзор менеджмента Калифорнии . 61 (2): 59–83. дои : 10.1177/0008125618811931 . S2CID   158219917 .
    27. ^ Стрикленд, Элиза (2 апреля 2019 г.). «Как IBM Watson переоценила и не выполнила задачу в сфере искусственного здравоохранения» . IEEE Spectrum : Новости технологий, техники и науки . Проверено 4 апреля 2019 г.
    28. ^ Мейл, Дуг (21 апреля 2021 г.). «Что случилось с Watson Health?» . Ассоциация вычислительной техники : BLOG@CACM . Проверено 21 апреля 2019 г.
    29. ^ Кондон, Стефани (21 января 2022 г.). «IBM продает активы Watson Health инвестиционной фирме Francisco Partners» . ЗДНет . Проверено 21 января 2022 г.
    30. ^ Ла Моника PR. «Что означает мания слияний для здравоохранения» . CNNMoney . Проверено 11 апреля 2018 г.
    31. ^ «Почему вы являетесь причиной этих слияний в сфере здравоохранения» . Удача . Проверено 10 апреля 2018 г.
    32. ^ Хорвиц Э.Дж., Бриз Дж.С., Генрион М. (июль 1988 г.). «Теория принятия решений в экспертных системах и искусственном интеллекте». Международный журнал приближенного рассуждения . 2 (3): 247–302. дои : 10.1016/0888-613x(88)90120-x . ISSN   0888-613X .
    33. ^ Арнольд Д., Уилсон Т. (июнь 2017 г.). «Какой доктор? Почему искусственный интеллект и робототехника будут определять новое здоровье» (PDF) . ПвК . Проверено 8 октября 2018 г.
    34. ^ Кон Дж. (20 февраля 2013 г.). «Робот сейчас тебя увидит» . Атлантика . Проверено 26 октября 2018 г.
    35. ^ Лоренцетти, Лаура (5 апреля 2016 г.). «От рака к потребительским технологиям: взгляд на стратегию Watson Health от IBM» . Удача . Проверено 26 октября 2018 г.
    36. ^ «Команда IBM и Rensselaer по исследованию хронических заболеваний с помощью когнитивных вычислений» .
    37. ^ Бас Д (20 сентября 2016 г.). «Microsoft разрабатывает искусственный интеллект, чтобы помочь врачам-онкологам найти правильное лечение» . Блумберг . Проверено 26 октября 2018 г.
    38. ^ Кнаптон, Сара (20 сентября 2016 г.). «Microsoft «решит» рак в течение 10 лет, «перепрограммируя» больные клетки» . Телеграф . Проверено 16 октября 2018 г.
    39. ^ Блох-Будзье, Сара (22 ноября 2016 г.). «Национальная служба здравоохранения совместно с Google лечит пациентов» . Новости Би-би-си . Проверено 16 октября 2018 г.
    40. ^ Баранюк, Крис (31 августа 2016 г.). «Google получает доступ к сканированию рака» . Новости Би-би-си . Проверено 16 октября 2018 г.
    41. ^ Примак, Дэн (26 мая 2016 г.). «Intel Capital отменяет продажу портфеля на 1 миллиард долларов» . Удача . Проверено 26 октября 2018 г.
    42. ^ «Алгоритмам тоже нужны менеджеры» . Гарвардское деловое обозрение . 01.01.2016 . Проверено 8 октября 2018 г.
    43. ^ Койера Э (1997). Руководство по медицинской информатике, Интернету и телемедицине . Чепмен и Холл, ООО
    44. ^ Power B (19 марта 2015 г.). «Искусственный интеллект почти готов к бизнесу» . Гарвардское деловое обозрение . Массачусетская больница общего профиля .
    45. ^ Бахл М., Барзилай Р., Йедидия А.Б., Локасио Н.Дж., Ю.Л., Lehman CD (март 2018 г.). «Поражения молочной железы высокого риска: модель машинного обучения для прогнозирования патологического обновления и уменьшения ненужного хирургического удаления». Радиология . 286 (3): 810–818. дои : 10.1148/radiol.2017170549 . ПМИД   29039725 .
    46. ^ Jump up to: а б Блох-Будзье С. (22 ноября 2016 г.). «Национальная служба здравоохранения использует технологии Google для лечения пациентов» . Новости Би-би-си .
    47. ↑ Лоренцетти, Л. (5 апреля 2016 г.). Вот как IBM Watson Health преобразует индустрию здравоохранения. Получено с http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/.
    48. ^ «Отчет CB Insights об искусственном интеллекте» (PDF) . 28 июня 2016 г.
    49. ^ HealthITAnalytics (08.08.2018). «Поставщики используют прогнозную аналитику для получения клинической и финансовой выгоды» . ЗдоровьеITAnalytics . Проверено 16 января 2019 г.
    50. ^ «Прогнозная аналитика в здравоохранении помогает улучшить использование операционных» . ПоискЗдоровьеИТ . Проверено 16 января 2019 г.
    51. ^ Раджпуркар П., Ирвин Дж., Чжу К., Ян Б., Мехта Х., Дуань Т., Дин Д., Багуль А., Ланглотц С., Шпанская К., Лунгрен М.П. (14 ноября 2017 г.). «CheXNet: Обнаружение пневмонии на уровне радиолога по рентгенограммам грудной клетки с глубоким обучением». arXiv : 1711.05225 [ cs.CV ].
    52. ^ Чокли К., Эмануэль Э. (декабрь 2016 г.). «Конец радиологии? Три угрозы будущей радиологической практике». Журнал Американского колледжа радиологии . 13 (12 ч. А): 1415–1420 гг. дои : 10.1016/j.jacr.2016.07.010 . ПМИД   27652572 .
    53. ^ Джа С, Тополь Е.Ю. (декабрь 2016 г.). «Адаптация к искусственному интеллекту: рентгенологи и патологи как специалисты по информации». ДЖАМА . 316 (22): 2353–2354. дои : 10.1001/jama.2016.17438 . ПМИД   27898975 . S2CID   3662362 .
    54. ^ Паткас Р., Бернини Д.А., Волокитин А., Агустссон Э., Роте Р., Тимофте Р. (январь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для оценки влияния ортогнатического лечения на привлекательность лица и предполагаемый возраст» . Международный журнал челюстно-лицевой хирургии . 48 (1): 77–83. дои : 10.1016/j.ijom.2018.07.010 . ПМИД   30087062 .
    55. ^ Паткас Р., Тимофте Р., Волокитин А., Агустссон Э., Элиадес Т., Айхенбергер М., Борнштейн М.М. (август 2019 г.). «Привлекательность лица пациентов с расщелиной: прямое сравнение между оценкой на основе искусственного интеллекта и обычными группами оценщиков». Европейский журнал ортодонтии . 41 (4): 428–433. дои : 10.1093/ejo/cjz007 . hdl : 20.500.11850/377316 . ПМИД   30788496 . S2CID   73507799 .
    56. ^ «Компьютер учится выявлять рак кожи точнее, чем врачи» . Хранитель . 29 мая 2018 г.
    57. ^ Jump up to: а б Цзян Ф., Цзян Ю., Чжи Х., Донг Ю., Ли Х., Ма С. и др. (декабрь 2017 г.). «Искусственный интеллект в здравоохранении: прошлое, настоящее и будущее» . Инсульт и сосудистая неврология . 2 (4): 230–243. дои : 10.1136/svn-2017-000101 . ПМЦ   5829945 . ПМИД   29507784 .
    58. ^ Jump up to: а б с Алич Б., Гурбета Л., Бадневич А. (июнь 2017 г.). «Методы машинного обучения для классификации диабета и сердечно-сосудистых заболеваний». 2017 6-я Средиземноморская конференция по встраиваемым вычислениям (MECO) . IEEE. стр. 1–4. дои : 10.1109/meco.2017.7977152 . ISBN  978-1-5090-6742-8 . S2CID   22942669 .
    59. ^ Пацис Д. (февраль 2018 г.). «Тенденции телемедицины с использованием искусственного интеллекта» . Материалы конференции AIP . 1933 (1): 040009. Бибкод : 2018AIPC.1933d0009P . дои : 10.1063/1.5023979 .
    60. ^ «Искусственный интеллект | Виды ИИ | 7 практического использования искусственного интеллекта» . Разговорный блог . 12 июля 2019 г. Архивировано из оригинала 17 июля 2019 года . Проверено 27 июля 2019 г.
    61. ^ Беннетт, Кейси С.; Дуб, Томас В.; Селове, Ребекка (2012). «ЭМК соединяют исследования и практику: где пересекаются прогнозное моделирование, искусственный интеллект и поддержка клинических решений» . Политика и технологии здравоохранения . 1 (2): 105–114. arXiv : 1204.4927 . дои : 10.1016/j.hlpt.2012.03.001 . S2CID   25022446 .
    62. ^ Jump up to: а б Б. Бохареян и А. Диас, «Извлечение информации о взаимодействии лекарств и лекарств из литературы посредством обнаружения лингвистического отрицания и зависимости предложений», Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , vol. 4, нет. 2, стр. 203–212, 2016.
    63. ^ Jump up to: а б с Р. Цай и др. , «Идентификация неблагоприятных лекарственных взаимодействий посредством выявления правил причинно-следственной связи на основе спонтанных сообщений о нежелательных явлениях», Artificial Intelligence In Medicine , vol. 76, стр. 7–15, 2017.
    64. ^ Jump up to: а б Ф. Кристопулу, Т. Т. Тран, С. К. Саху, М. Мива и С. Ананиаду, «Неблагоприятные события, связанные с приемом лекарств, и извлечение взаимосвязей между приемом лекарств в электронных медицинских записях с помощью ансамблевых методов глубокого обучения», J Am Med Inform Assoc , август 2019 г.
    65. ^ Jump up to: а б Д. Чжоу, Л. Мяо и Ю. Хэ, «Глубокое многозадачное обучение с учетом позиции для определения взаимодействия лекарств», Искусственный интеллект в медицине , том. 87, стр. 1–8, 2018.
    66. ^ Гарсиа Морильо, Дж. С. Оптимизация лечения пациентов с множественной патологией в учреждениях первичной медико-санитарной помощи UCAMI HHUU Virgen del Rocio. Севилья. Испания. Доступно для членов SEMI по адресу: презентации II совещания по плюрипатологическим пациентам и пожилому возрасту. Архивировано 14 апреля 2013 г. на Archive.today.
    67. ^ М. Эрреро-Сазо, И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и Т. Деклерк, «Корпус DDI: аннотированный корпус с фармакологическими веществами и лекарственными взаимодействиями», Журнал биомедицинской информатики , том. 46, нет. 5, стр. 914–920, октябрь 2013 г.
    68. ^ И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и М. Эрреро-Сазо, «Задание 9 SemEval-2013: Извлечение взаимодействий лекарств из биомедицинских текстов (DDIExtraction 2013)», Вторая совместная конференция по лексической и вычислительной семантике , том . 2, стр. 341–350, июнь 2013 г.
    69. ^ Б. Сюй и др. , «Включение пользовательского контента для извлечения информации о взаимодействии лекарств на основе механизма полного внимания», IEEE Trans Nanobioscience , vol. 18, нет. 3, стр. 360–367, июль 2019 г.
    [ редактировать ]
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Merative&oldid=1237715940"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: 937f9e86dce4fdc14d11c9e515f92158__1722388920
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/93/58/937f9e86dce4fdc14d11c9e515f92158.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    Merative - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)