Hai Kesehatan_ untuk Mendiagnosis Tubuh Manusia dalam Waktu Nyata
HIHealth adalah ekosistem medis kelas dunia berdasarkan kecerdasan buatan yang melakukan diagnosa yang kompleks dan dipersonalisasi secara real time. Ekosistem pribadi untuk mendiagnosa tubuh manusia secara real time. Cari tahu penyebab banyak penyakit dan cegah penyakit di masa depan. Menggunakan alat indikator untuk mengelola banyak survei medis pasien dan kondisi kesehatan, AI dapat dilatih untuk melakukan diagnosis dini berbagai penyakit dan untuk menyediakan komunikasi kausal awal-saat-saat antara sistem dan fungsi organ dan wabah penyakit . Kecerdasan buatan akan mampu menganalisis hal yang paling tidak terlihat di mata manusia dan tidak hanya dapat mengukur indikator penyimpangan dari standar, tetapi juga mendapatkan hasil tes yang lebih akurat (misalnya ECG) karena kebisingan yang dihasilkan oleh peralatan. Anda bisa. Dengan bantuan kecerdasan buatan, Anda dapat memantau efektivitas perawatan secara langsung dan menyesuaikan janji dengan dokter Anda.
Hai: Apa itu kesehatan?
Halo: Kesehatan adalah analis ekosistem global berdasarkan kecerdasan buatan. Ekosistem pribadi untuk mendiagnosa tubuh manusia secara real time. Banyak pasien mengajarkan kecerdasan buatan dengan menerapkan indikator laporan medis dan perangkat perawatan kesehatan untuk memastikan diagnosis dini penyakit lain dan untuk mengkonfirmasi hubungan kausal yang belum dikonfirmasi antara fungsi organ tubuh dan fungsi sistem tubuh. Difusi penyakit. Kecerdasan buatan tidak hanya memungkinkan Anda menganalisis deviasi kecil yang tidak diperhatikan orang, tetapi juga menghilangkan perangkat noise untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat (misalnya, elektrokardiogram). Dengan bantuan Al, Anda juga dapat memantau efek dari perawatan real-time dan peresepan yang akurat.
Masalah di bidang kedokteran
Ratusan ribu pasien meninggal setiap tahun akibat misdiagnosis di AS dan Uni Eropa. Biaya ekonomi yang terkait dengan komplikasi yang terkait dengan resep obat yang salah lebih dari $ 100 miliar per tahun di Hi hea. Penyebab utama misinformasi adalah sebagai berikut.
Dokter khusus dalam sistem organ atau organisme tertentu dan sering tidak melihat keseluruhan gambar.
Seringkali, penyakit langka tidak diidentifikasi karena kurangnya pengalaman dan pengetahuan dokter.
Kurangnya waktu bagi dokter untuk menganalisis riwayat medis, karena beban kerja dokter yang tinggi (janji dengan pasien) dan dokumentasi membutuhkan banyak waktu.
Definisi penyakit rumit oleh ketergantungan tinggi pada X-ray, CT, studi MRI, biopsi dalam kasus penyakit non-standar, pengalaman subjektif dari spesialis.
Kecerdasan buatan berdasarkan jaringan saraf dapat membuat perbedaan besar dalam bidang diagnosis medis.
Bagaimana cara kerjanya?
Opsi Platform Peluang untuk orang-orang:
Unduh Data Medis Pribadi
Penyimpanan data medis yang aman dan anonim
Menerima token (memperluas fungsi aplikasi dengan token, membeli asuransi kesehatan dan jiwa)
Penjualan data anonim untuk token platform
Analisis data menggunakan kecerdasan buatan untuk diagnosis penyakit tahap awal
Beli dan hubungkan perangkat yang diuji (gadget) untuk diagnosis organisme yang cepat
Buat reservasi untuk pemeriksaan medis
Penemuan dan pembelian obat yang terbukti
Saat menganalisis emisi IR menggunakan algoritme,
Berdasarkan ribuan dokter dan jutaan pengalaman penelitian di seluruh dunia, Algoritma AI menganalisis data yang diperoleh dengan mengidentifikasi korelasi terkecil antara perubahan gadget dan hasil tes manusia.
Identifikasi pola dan sumber penyakit.
AI memberikan rekomendasi untuk manajemen gaya hidup berdasarkan wabah penyakit.
Buat perawatan individu dan rencana nutrisi.
Kontrol konsumsi obat.
Lacak proses perawatan
Tracker Rocketbody untuk pengumpulan data real-time
Suhu tubuh
Irama nafas
Tingkat aktivitas fisik
Konsentrasi alkohol dalam darah
Kadar hemoglobin dalam darah
Tekanan darah
Elektrokardiogram
Irama jantung
Ekosistem untuk dokter
Konsultasi online pasien
Berbagi pengalaman dengan rekan kerja
Perawatan pasien kooperatif
Memonitor akurasi obat pasien
Kendalikan program perawatan pasien secara online
Identifikasi penyebab pasti penyakit dengan bantuan kecerdasan buatan
Akses jaringan saraf dengan biaya tambahan.
Ekosistem untuk bisnis
Perusahaan asuransi menghitung kemungkinan terjadinya peristiwa yang diasuransikan lebih akurat. Minimalkan risiko pembayaran premi dan tingkatkan keuntungan Anda. Jual asuransi kesehatan melalui aplikasi
Perusahaan farmasi menerima laporan statistik tentang penjualan obat, penyakit lokal (perkotaan) dan efek obat-obatan. Untuk mempersonalisasikan pengobatan, data tentang kecenderungan penyakit tertentu sesuai dengan lokasi geografisnya dapat diperoleh dari database DNA
Klinik ini meningkatkan perawatan dan pencegahan penyakit manusia.
Pusat penelitian dan pengembang dapat memanfaatkan penambangan data (mencari judul dalam database) untuk mendapatkan pola. Pengetahuan tentang pola yang ditemukan dalam kompetisi global saat ini dapat memberikan manfaat tambahan.
Ekosistem untuk Bisnis
Perusahaan asuransi
Perusahaan asuransi menerima perhitungan yang lebih akurat tentang kemungkinan terjadinya kejadian yang diasuransikan. Tingkatkan keuntungan mereka dengan meminimalkan risiko membayar premi asuransi. Menjual asuransi kesehatan melalui aplikasi
Perusahaan farmasi
Perusahaan farmasi menerima laporan statistik tentang penjualan obat-obatan, penyakit khas daerah (perkotaan) dan efek obat-obatan pada seseorang. Untuk mempersonalisasikan pengobatan, data dapat diperoleh dari database DNA tentang predisposisi seseorang terhadap penyakit tertentu menurut kediaman geografisnya.
Klinik
Klinik meningkatkan metode pengobatan dan pencegahan penyakit manusia
Pusat Penelitian
Pusat penelitian dan pengembang dapat menggunakan manfaat dari penambangan data (deteksi judul dalam database) untuk mendapatkan pola. Dalam kompetisi global saat ini, pengetahuan tentang pola yang ditemukan dapat memberikan keuntungan tambahan.
Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi
Situs web | Facebook | Twitter | Telegram Group | Linkedin
username: Sidokumpul
Tidak ada komentar:
Posting Komentar