El aprendizaje automático junto con IOT y Sensors puede ser muy bueno para mejorar la calidad de la atención médica en los países en desarrollo.
Las tecnologías de Machine Learning se pueden aprovechar en los países en desarrollo para reducir los costos de atención médica y superar el desafío de la escasez de médicos mediante la realización de funciones como la lectura e interpretación de rayos X y tomografías computarizadas, evitando así la necesidad de radiólogos expertos en lugares remotos. Un escáner portátil junto con un sistema de inteligencia artificial puede diagnosticar los problemas en el informe del escaneo y determinar la causa raíz, así como las posibles líneas de tratamiento, de modo que un profesional médico registrado local pueda actuar sobre el paciente sin la necesidad de un médico experto superior. estar.
Los sistemas basados en IBM Watson ya se están utilizando en los EE. UU. Para ayudar a los oncólogos a estudiar los informes de cáncer de múltiples fuentes y en múltiples formatos y sugerir el pronóstico y los posibles tratamientos personalizados para cada paciente en particular. Sistemas como estos pueden hacer que la atención oncológica costosa sea accesible para el hombre común en los países en desarrollo al ayudar al médico general a hacer el diagnóstico y el pronóstico en lugar de apresurarse al limitado número de oncólogos expertos disponibles …
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Estos sistemas de aprendizaje automático pueden complementarse y complementarse con los sensores que se utilizan para controlar el estado de salud del paciente de forma remota en función de parámetros tales como latidos cardíacos, frecuencia cardíaca, monitor de glucosa, niveles de hidratación, presión arterial, etc., que se envían a los sistemas de IA centralizados. a través de Internet, que actúan como especialistas en cuidados críticos y detectan tendencias y patrones en tiempo real para poder alertar a los médicos locales para que tomen medidas inmediatas y oportunas en casos de necesidad …
