Centrul Medical Beth Israel Deaconess a lansat un program de cercetare inovator pe mai multi ani despre modul in care invatarea automata poate imbunatati ingrijirea pacientului, sustinuta de un grant de sponsorizare a cercetarii academice de la AWS. Spitalul de predare afiliat la Harvard Medical School va folosi o gama larga de servicii de invatare automata AWS pentru a descoperi noi modalitati prin care tehnologia de invatare automata poate imbunatati ingrijirea clinica, eficientiza operatiunile si elimina deseurile, cu scopul de a imbunatati ingrijirea pacientilor si calitatea vietii.
Imbunatatirea ingrijirii pacientilor cu invatarea automata
Ineficientele in gestionarea si operatiunile spitalelor nu sunt doar extrem de costisitoare pentru furnizori, asiguratori, pacienti si contribuabili, ci pot duce la resurse pretioase de la ingrijirea pacientilor. Aceste ineficiente cresc costurile asistentei medicale si pot contribui la erori medicale care pun viata in pericol.
Munca in curs de desfasurare la BIDMC se straduieste sa identifice noi metode care pot fi partajate in intreaga industrie a asistentei medicale, cu obiectivele de a avansa rezultatele mai bune ale pacientilor, de a reduce spitalizarile si readmiterile si de a reduce costurile asistentei medicale pentru toti americanii. Cercetarea de invatare automata a BIDMC incearca sa creeze solutii si procese bazate pe date pentru a aborda aceste provocari, sa fie scalabile in intreaga industrie a sanatatii si sa imbunatateasca in continuare ingrijirea pacientilor.
Un proiect initial de cercetare BIDMC a folosit invatarea automata pentru a optimiza programele celor 41 de sali de operatie si a alinia aceste programe pentru a imbunatati fluxul de pacienti in cadrul internarii. Un alt proiect a valorificat invatarea automata pentru a imbunatati fluxul operational in salile de operatie. Acum, pachetele de documente pre-chirurgicale primite vor fi scanate ca imagini si procesate cu TensorFlow pe Amazon SageMaker, gazduit in cloud AWS securizat al BIDMC. Acest proces bazat pe invatarea automata recunoaste si insereaza automat formularele de consimtamant in fisele medicale electronice (EHR) corespunzatoare, economisind ore de munca manuale ale personalului spitalului. BIDMC a construit un model care scaneaza EHR-urile pentru a cauta elemente cheie, cum ar fi un formular de consimtamant completat. Daca nu se gaseste un formular de consimtamant, apare un semnal pe EHR si asistentii medicali urmaresc acesti pacienti.
In mod similar, BIDMC are mai mult de 490 de paturi medicale / chirurgicale care sunt foarte ocupate, iar echipa sa se straduieste sa efectueze cu succes proceduri chirurgicale pentru ca pacientii sa poata fi tratati si sa se recupereze in timp util. Cu toate acestea, procedurile au fost uneori intarziate sau reprogramate deoarece un formular completat de Istorie si Fizica (H&P), care este necesar inainte ca operatia sa poata incepe, ar putea fi dificil de localizat in documentatia care este uneori trimisa la spital.
guarras masturbandose pajas trans
violada xxx pelis porno españolas
megan montaner follando maduras americanas
esposas compartidas incesto madre hijos
videos prono trio por sorpresa
xxx incesto real xxx torrent magnet
madres incestuosas incesto jovencitas
vecinas cachondas abuelas a cuatro patas
monica hoyos porno porno español dinero
pilladas cagando pillados follando
folladas extremas videos heroticos
corridas en la garganta suegras españolas follando
enseñando a follar pilladas cagando
jolla pr viejas muy calientes
mujer masturbandose porno por el culo
violadas xxx travestis meando
pornolesvianas mujeres peludas follando
potno peliculas porno traducidas al castellano
maduras españolas anal peliculas eroticas alemanas
guarras.com videos porno trios español
Pentru a rezolva acest lucru, BIDMC foloseste acum Amazon Comprehend Medical pentru a extrage termeni si informatii medicale cheie care sunt utilizate intr-un model de invatare automata pentru a identifica S&P. Ca urmare, se poate economisi timp valoros si se pot preveni intarzierile si reprogramarea.
„Progresele in tehnologie si invatarea profunda au puterea de a avansa ingrijirea si de a face o diferenta semnificativa in viata a mii de pacienti si furnizori”, a spus Manu Tandon, director de informatii la Centrul Medical Beth Israel Deaconess.
„Fiecare minut petrecut pentru sarcini greoaie si gestionare greoaie adauga la milioane de productivitate pierduta si are un impact direct asupra ingrijirii pacientilor”, a declarat John Halamka, MD, director executiv, Centrul de explorare a tehnologiei sanatatii la Centrul Medical Beth Israel Deaconess si profesor international de inovare in domeniul sanatatii la Harvard Scoala medicala. Aceasta sponsorizare de cercetare de invatare automata va sprijini angajamentul nostru de a utiliza tehnologii noi si emergente in asistenta medicala pentru a conduce proiecte care vor transforma ingrijirea pentru pacientii de la BIDMC si in intreaga lume.
Sprijinirea aderentei pacientilor si a eficientei salii de operatie la BIDMC
Proiecte suplimentare in curs de desfasurare la BIDMC implica prezicerea pacientilor care sunt susceptibili sa-si pastreze programarile la birou si care nu. Acest proiect este construit folosind Apache MXNet deep learning API si Amazon SageMaker. Aceasta va ajuta BIDMC sa ajunga la pacientii care ar putea rata intalnirile, astfel incat ingrijirea sa poata fi oferita in timp util, imbunatatind experienta si rezultatele pacientului.
In mod similar, BIDMC a dezvoltat un alt model de invatare automata construit pe AWS, care poate detecta in cazul in care modificarile simple ale programului salii de operatii ar imbunatati eficienta, vor economisi costuri si ar echilibra incarcatura spitalului in perioadele mai aglomerate. In acelasi timp, modelul poate prezice rezultatul modificarilor aduse programului si poate identifica ce atenuari vor minimiza impactul negativ asupra ingrijirii pacientului.
Facilitarea planificarii in avans in cadrul Departamentului de Urgenta
Proiectele viitoare includ evaluarea nivelului general al riscului in unitatile de terapie intensiva si prezicerea momentului in care spitalul va experimenta un volum neasteptat de mare de pacienti. De exemplu, departamentul de urgenta (ED) al BIDMC observa de obicei o crestere a numarului de vizite la pacienti la jumatatea saptamanii, ceea ce poate afecta resursele spitalului. BIDMC si partenerii de cercetare academica vor analiza seturi de date, inclusiv admisii ED, transferuri intre institutiile de asistenta medicala, recomandari, operatii pre-programate, externari ale pacientilor si alte variabile folosind servicii precum Amazon QuickSight si Amazon Forecast.
Datorita volumului mare de date colectate, BIDMC va utiliza AWS Cloud pentru a incarca si prelucra datele necesare rapid si pentru a accelera semnificativ instruirea modelului. Si folosind servicii de invatare automata precum Amazon SageMaker, cercetatorii de la BIDMC vor construi modele de invatare profunda care sunt capabile sa faca predictii foarte precise despre locul si momentul in care spatiul se va elibera in spital pentru pacientii neasteptati. Aceste proiecte vor contribui la construirea de modele eficiente cu viziunea pe termen lung a implementarii acestora in industria medicala si nu numai.
„Suntem mandri ca facem parte din inovatia care se intampla in domeniul sanatatii chiar acum si suntem dornici sa sustinem organizatii precum BIDMC, care conduc calea in utilizarea tehnologiilor de invatare automata pentru a oferi ingrijire imbunatatita, personalizata si experiente imbunatatite ale pacientilor”, a spus Swami Sivasubramanian, Vicepresedinte Machine Learning la AWS. „Sustinerea eforturilor BIDMC cu servicii si expertiza de invatare automata este o extensie fireasca a relatiei indelungate dintre organizatiile noastre si suntem incantati sa le putem ajuta cercetatorilor sa accelereze dezvoltarea de modele care pot avansa ingrijirea pacientilor. Inovatiile BIDMC care utilizeaza servicii AWS de invatare automata precum Amazon SageMaker vor deschide calea catre alti furnizori de asistenta medicala pentru a salva vieti si a reduce costurile pacientilor la nivel national. ”
AWS este mandru ca sponsorizeaza cercetarea BIDMC, care este o continuare a misiunii companiei de a pune invatarea automata in mainile tuturor dezvoltatorilor, din sectorul public, educatie, asistenta medicala si nu numai.
