HI:Health - The Date Broker of Personal Medical Data
HIHealth는 인공 지능을 기반으로하는 세계적인 의료 생태계로, 실시간으로 복잡한 개인 맞춤 진단을 수행합니다. 인체를 실시간으로 진단하기위한 개인 생태계. 여러 질병의 발병 원인을 찾고 미래의 질병을 예방합니다. 많은 환자의 의료 조사 자료와 건강 상태를 관리하기위한 지표 가제트를 사용하여 인공 지능을 훈련하여 다양한 질병의 조기 진단을 수행하고 시스템 및 신체 기관의 기능과 질병의 발생 사이에 이전에 밝혀진 인과 관계 의사 소통. 인공 지능은 인간의 눈에 눈에 띄지 않는 최소한의 것을 분석 할 수있을 것이며 표준으로부터의 편차 지시기를 측정 할 수있을뿐만 아니라 장비로 인해 발생하는 소음으로 인한 더 정확한 검사 결과 (예 : ECG)를 얻을 수 있습니다. 또한 인공 지능의 도움으로 실시간으로 치료의 효과를 모니터하고 의사의 임명을 조정할 수 있습니다.
Hi : 건강이란 무엇입니까?
안녕하세요 : 건강은 인공 지능을 기반으로 한 글로벌 생태계 분석가입니다. 인체를 실시간으로 진단하기위한 개인 생태계. 많은 환자의 의학 보고서와 건강 관리 장치의 지표를 적용하여 인공 지능을 가르쳐 다른 질병의 조기 진단을 보장하고 신체 기관의 기능과 신체 시스템의 기능 사이의 이전에 확인되지 않은 인과 관계를 확인합니다. 질병의 확산. 인공 지능은 사람이 알아 차리지 못하는 사소한 편차를 분석 할 수있을뿐만 아니라 잡음 장치를 제거하여보다 정확한 조사 결과 (예 : 심전도)를 얻을 수 있습니다. 또한 Al의 도움을 받아 실시간 치료와 정확한 의사 처방의 효과를 모니터 할 수 있습니다.
의학 분야의 문제
미국과 EU에서 수십만 명의 환자가 의사의 오진으로 매년 사망합니다. 의약품의 잘못된 처방과 관련하여 발생하는 합병증과 관련된 경제적 비용은 연간 1,000 억 달러 이상Hi hea입니다. 오진의 주요 원인은 다음과 같습니다.
의사는 특정 장기 또는 유기체의 시스템에 전문화되어 있으며 종종 전체적인 그림을 볼 수 없습니다.
경험이 부족하고 지식에있어 의사의 문제로 인해 희귀 질환이 확인되지 않는 경우가 종종 있습니다.
의사가 병력 분석을 위해 가지고있는 시간의 부족, 그 이유는 의사의 높은 작업량 (환자와의 약속)이며 문서화에는 상당한 시간이 걸립니다.
X 선, CT, MRI 연구, 비표준 질병의 경우 조직 검사, 전문가의 주관적 경험에 대한 높은 의존성에 따라 질병의 정의가 복잡합니다.
신경 네트워크를 기반으로 인공 지능은 의료 진단 분야에서 엄청난 차이를 만들 수 있습니다.
어떻게 작동합니까?
기회 사람을위한 플랫폼의 옵션 :
개인 의료 데이터 다운로드
의료 데이터의 안전하고 익명의 저장
토큰 받기 (토큰으로 응용 프로그램 기능 확장, 건강 및 생명 보험 구매)
플랫폼 토큰에 대한 데이터의 익명 판매
초기 단계의 질병 진단을위한 인공 지능을 이용한 데이터 분석
유기체의 신속한 진단을 위해 테스트 된 장치 (가제트) 구입 및 연결
건강 진단을받을 예약하기
입증 된 마약 검색 및 구매
알고리즘을 사용하여 IR 방사를 분석 할 때 인공 지능 능력
인공 지능 알고리즘은 전 세계 수천 명의 의사와 수백만 개의 연구 경험을 토대로 가젯의 변화와 인간의 테스트 결과 간의 가장 작은 상관 관계를 파악하여 얻은 데이터를 분석합니다.
질병의 패턴과 근원을 확인합니다.
인공 지능은 질병 발생 가능성을 기반으로 라이프 스타일 관리를위한 권장 사항을 제시합니다.
개별 치료 및 영양 계획을 만듭니다.
약의 소비를 통제합니다.
치료 과정 추적
실시간 데이터 수집을위한 트래커 Rocketbody
체온
호흡의 리듬
신체 활동 수준
혈중 알코올 농도
혈액 내의 헤모글로빈 수준
혈압
심전도
심장 리듬
의사를위한 생태계
환자의 온라인 상담
동료들과 경험 공유
협동 환자 치료
환자의 약물 복용 정확성 모니터링
환자 치료 과정을 온라인으로 제어
인공 지능의 도움으로 질병의 정확한 원인을 확인
유료로 신경망에 액세스하십시오.
비즈니스를위한 생태계
보험 회사는 피보험자 사건 발생 확률을보다 정확하게 계산합니다. 보험료 지불의 위험을 최소화하여 수익을 증가시킵니다. 신청서를 통해 건강 보험 판매
제약 회사는 의약품 판매, 전형적인 지역 (도시) 질병 및 의약품의 효과에 대한 통계 보고서를받습니다. 치료를 개인화하기 위해, DNA 데이터베이스로부터 자신의 지리적 거주지에 따른 특정 질병의 성향에 관한 데이터를 얻을 수있다
진료소는 인간 질병의 치료 및 예방 방법을 개선합니다.
연구 센터 및 개발자는 패턴을 얻기 위해 데이터 마이닝 (데이터베이스에서 제목 검색)의 이점을 사용할 수 있습니다. 현재의 글로벌 경쟁에서 발견 된 패턴에 대한 지식은 추가적인 이점을 줄 수 있습니다
날짜 채굴은 무엇입니까?
데이터 마이닝은 인간 활동의 다양한 분야에서 의사 결정에 필요한 지식을 이전에 알려지지 않았고, 작고, 조작 상으로 유용하며, 해석 할 수있는 데이터를 탐지하는 기술 조합의 총칭입니다
데이터 마이닝 기술은 현대 비즈니스 분석의 강력한 장치이며 숨겨진 패턴을 찾고 예측 모델을 작성하기위한 데이터 연구입니다. 데이터 마이닝은 추측이 아니라 실제 데이터를 기반으로합니다.
데이터 마이닝 작업
분류 가장 쉽고 가장 보편적 인 데이터 마이닝 작업. 분류 작업을 완료 한 결과, 조사 된 데이터 세트 (클래스)의 객체 그룹을 특징 짓는 지표를 발견 할 수 있습니다. 이러한 지표에 따라 새로운 물체를 분류 할 수 있습니다. 작업을 처리하는 방법 분류 작업을 완료하기 위해 가장 가까운 이웃, k- 최근 접 이웃, 베이지안 네트워크, 의사 결정 트리 유도, 신경 네트워크를 포함한 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 클러스터링 클러스터링은 다음과 같은 논리적 인 후속 조치입니다. 분류의 아이디어. 이 작업은 더 복잡합니다. 클러스터링의 특징은 오브젝트의 클래스가 초기에 결정되지 않는다는 것입니다. 클러스터링의 결과는 객체를 그룹으로 나누는 것입니다. 클러스터링 작업을 처리하는 방법의 예 : 특별한 종류의 신경 네트워크 인 "감독되지 않은 학습"- 자체 구성지도 Kohonena.
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Author:Lilis27
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