IBM Watson Health - IBM Watson Health

Халықаралық іскерлік машиналар корпорациясы
Қоғамдық
Ретінде сатылды
ІШІНДЕUS4592001014
ӨнеркәсіпБұлтты есептеу
Жасанды интеллект
Компьютерлік жабдық
Компьютерлік бағдарламалық қамтамасыздандыру
АлдыңғыБанди өндірістік компаниясы
Американың есептеу шкаласы компаниясы
Халықаралық уақытты жазатын компания
Табуляция машиналары компаниясы
Құрылған16 маусым 1911; 109 жыл бұрын (1911-06-16) (сияқты Есептеу-кестелік-жазба компаниясы )
Эндикотт, Нью Йорк, АҚШ[1]
Құрылтайшылар
Штаб,
Қызмет көрсетілетін аймақ
177 мемлекет[2]
Негізгі адамдар
Джинни Рометти
(Төраға, президент және бас атқарушы директор)
ӨнімдерIBM өнімдерін қараңыз
Қызметтер
КірісӨсуUS$79,59 млрд (2018)[3]
Өсу US$13,21 млрд (2018)[3]
Өсу US$8,72 млрд (2018)[3]
Жалпы активтерТөмендеу US$123,38 млрд (2018)[3]
Жалпы меншікті капиталТөмендеу US$16,79 млрд (2018)[3]
Жұмысшылар саны
350,600 (2018)[4]
Веб-сайтwww.ibm.com

IBM Watson Health - Халықаралық Бизнес Машиналары Корпорациясының бөлімшесі, (IBM ), американдық көпұлтты ақпараттық технологиясы штаб-пәтері орналасқан компания Армонк, Нью-Йорк. Бұл клиенттерге медициналық зерттеулерді, клиникалық зерттеулерді және денсаулық сақтау мәселелерін шешуге көмектеседі[сөз ], жасанды интеллект, деректер, аналитика, бұлтты есептеу және басқа да озық ақпараттық технологияларды қолдану арқылы.

IBM 1911 жылы басталды Эндикотт, Нью-Йорк ретінде Есептеу-кестелік-жазба компаниясы (CTR) және 1924 жылы «Халықаралық бизнес машиналары» деп өзгертілді. IBM Нью-Йоркте тіркелген.[5]

IBM компьютерді шығарады және сатады жабдық, орта бағдарламалық жасақтама және бағдарламалық жасақтама, және қамтамасыз етеді хостинг және консультациялық қызметтер бастап аудандарда негізгі компьютерлер дейін нанотехнология. IBM сонымен қатар АҚШ-тың рекордын ұстап тұрған ірі зерттеу ұйымы болып табылады. патенттер бизнес құрған (2019 жылғы жағдай бойынша)) қатарынан 26 жыл.[6] IBM өнертабыстарына мыналар жатады автоматтандырылған есеп айырысу машинасы (Банкомат), дискета, қатты диск жетегі, магниттік жолақ картасы, реляциялық мәліметтер базасы, SQL бағдарламалау тілі, UPC штрих-коды, және динамикалық жедел жад (DRAM). The IBM негізгі жүйесі, мысал ретінде Жүйе / 360, 1960-70 ж.ж. үстем компьютерлік платформа болды.

Жетілдірулер

Денсаулық сақтау саласында Уотсонның табиғи тілі, гипотеза жасауы және дәлелді оқыту мүмкіндіктері зерттеліп, Уотсонның қандай үлес қосуы мүмкін екендігі анықталды. клиникалық шешімдерді қолдау жүйелері және ұлғаюы денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллект медициналық мамандар қолдану үшін.[7] Дәрігерлерге пациенттерді емдеуде көмек көрсету үшін, дәрігер жүйеге белгілерді және басқа да байланысты факторларды сипаттайтын сұрау салғаннан кейін, Ватсон алдымен ақпаратты маңызды бөлімдерді анықтау үшін талдайды; содан кейін пациенттің медициналық және тұқымқуалаушылық тарихына қатысты фактілерді табу үшін пациенттер туралы деректерді шығарады; содан кейін гипотезаларды қалыптастыру және тексеру үшін қол жетімді деректер көздерін зерттейді;[7] ақыр соңында жеке, сенімділікке негізделген ұсыныстардың тізімін ұсынады.[8] Уотсон талдау үшін пайдаланатын деректер көздеріне емдеу нұсқаулары, медициналық медициналық карталардың деректері, денсаулық сақтау провайдерлерінің жазбалары, зерттеу материалдары, клиникалық зерттеулер, журнал мақалалары және пациенттер туралы ақпарат кіруі мүмкін.[7] «Диагноз қою және емдеу жөніндегі кеңесші» ретінде дамыған және сатылғанына қарамастан, Уотсон ешқашан медициналық диагностика процесіне қатысқан емес, тек диагнозы қойылған пациенттерді емдеу әдістерін анықтауға көмектеседі.[9]

2011 жылдың ақпанында IBM серіктес болатыны белгілі болды Nuance Communications Уотсонның клиникалық шешімдерін қолдау мүмкіндіктерін пайдалануға арналған келесі 18-24 айда коммерциялық өнімді әзірлеуге арналған ғылыми жоба үшін. Дәрігерлер Колумбия университеті жүйенің технологиясы ықпал ете алатын медицина практикасындағы маңызды мәселелерді анықтауға көмектеседі, ал дәрігерлер Мэриленд университеті Уотсон сияқты технологияның максималды көмек көрсету үшін дәрігерлермен өзара әрекеттесуінің ең жақсы әдісін анықтау үшін жұмыс істейтін болады.[10]

2011 жылдың қыркүйегінде IBM және WellPoint (қазір Гимн ) дәрігерлерге емдеу нұсқаларын ұсынуға көмектесу үшін Уотсонның деректерді қысу мүмкіндігін пайдалану бойынша серіктестік туралы жариялады.[11] Содан кейін, 2013 жылдың ақпанында IBM және WellPoint Watson-ға өзінің алғашқы коммерциялық қосымшасын берді пайдалануды басқару шешімдер өкпе рагы емдеу Memorial Sloan-Kettering онкологиялық орталығы.[12]

IBM компаниясы серіктестік туралы жариялады Кливленд клиникасы 2012 жылдың қазанында. Компания Уотсонды Кливленд клиникасындағы Лернер медициналық колледжіне жіберді Кейс Батыс резервтік университеті денсаулық сақтау саласындағы білікті жоғарылатады және медициналық мамандарға науқастарды емдеуде көмектеседі. Медициналық мекеме Ватсонның емдеу процесінің дәлдігін арттыруға және жеделдетуге көмектесетін көп мөлшерде ақпаратты сақтау және өңдеу қабілетін қолданады. «Кливленд клиникасының IBM-мен ынтымақтастығы өте қызықты, себебі ол бізге Уотсонды медицинада күшті құралға айналдыру мүмкіндігі бар« ойлауға »үйрету мүмкіндігін ұсынады», - дейді Мартин Харрис, м.ғ.д., Кливлендтің бас ақпарат офицері. Клиника.[13]

2013 жылы IBM және Андерсон онкологиялық орталығы орталықтың «қатерлі ісікті жою жөніндегі миссиясын» әрі қарай жалғастыру үшін пилоттық бағдарламаны бастады.[14][15] Алайда, 62 миллион доллар жұмсағаннан кейін жоба мақсатына сай болмады және ол тоқтатылды.[16]

2013 жылдың 8 ақпанында IBM Нью-Йорктегі Мэндегі онкологиялық медицина орталығы мен Вестмед Медициналық тобының онкологтары Watson суперкомпьютерлік жүйесін сынақтан өткізіп, өкпенің қатерлі ісігін емдеуді ұсынды.[17]

2016 жылдың 29 шілдесінде IBM және Манипаль ауруханалары[18]«Манипальдық ауруханалар | Онкологияға арналған Уотсон | Қатерлі ісіктерді емдеу». watsononcology.manipalhospitals.com. Алынған 17 қаңтар, 2017.</ref>[19][20] (Үндістандағы жетекші ауруханалар желісі) онкологиялық ауруларға арналған IBM Watson-дың іске қосылатындығын хабарлады. Бұл өнім дәрігерлер мен онкологиялық науқастарға қатерлі ісікке күтім жасаудың жеке, дәлелді нұсқаларын анықтауға көмектесу үшін ақпарат пен түсінік береді. Манипаль ауруханалары - бұл екінші аурухана[21] әлемде осы технологияны қолдану және әлемде бірінші кезекте пациенттерге онлайн режимінде өз веб-сайты арқылы эксперттік екінші пікір ретінде ұсыну.[22][23] Манипал бұл келісімшартты 2018 жылдың желтоқсанында тоқтатты.

2017 жылдың 7 қаңтарында IBM және Fukoku Mutual Life Insurance IBM Watson Explorer AI арқылы компенсациялық төлемдерге талдау жүргізу туралы IBM-мен келісім жасасты, бұл 34 жұмыс орнының жоғалуына алып келді және компания өтемақы төлемдерін талдауды тездететінін айтты. шағымдар мен медициналық карталарды талдау және өнімділікті 30% арттыру. Компания сонымен бірге ағымдағы шығындарды 140 миллион ¥ үнемдейтінін айтты.[24]

IBM Watson денсаулық сақтау саласында төңкеріс әкелетін онкологиялық аурулар бойынша 1000 маманның білім қорын алып жүреді деп айтылады. IBM бұзушы жаңалық ретінде қарастырылады. Алайда, онкология ағымы әлі жаңа қалыптасу сатысында.[25]

Денсаулық сақтау кеңістігіндегі бірнеше стартаптар шешім қабылдау үшін жеті бизнес-модель архетиптерін тиімді пайдаланып келеді[сөз ] нарыққа IBM Watson негізінде. Бұл архетиптер мақсатты пайдаланушы үшін пайда болатын мәнге (мысалы, пациенттің фокусына, денсаулық сақтау провайдеріне және төлеушілердің фокусына) байланысты және құндылықтарды жинау тетіктеріне (мысалы, ақпарат беру немесе мүдделі тараптарды біріктіру) байланысты.[26]

2019 жылы Элиза Стриклэнд «Watson Health хикаясы [...] хубрис пен хайп туралы сақтық туралы ертегі» деп атайды және олардың мәртебесімен «жобалардың репрезентативті үлгісін» ұсынады.[27]

Салалық мәселелер және қиындықтар

Денсаулық сақтау саласындағы ірі компаниялардың басқа денсаулық сақтау компанияларымен бірігуінің келесі уәжі денсаулыққа қол жетімділікке мүмкіндік береді.[28] Денсаулыққа қатысты үлкен мәліметтер ИИ алгоритмдерін көбірек енгізуге мүмкіндік береді.[29]

Денсаулық сақтау саласында АИ-ны ендірудің салалық бағыттарының басым бөлігі клиникалық шешімдерді қолдау жүйелері.[30] Деректер саны өскен сайын, AI шешімдерін қолдау жүйелері тиімді бола бастайды. Көптеген компаниялар акционерлік қоғамның мүмкіндіктерін зерттеп жатыр үлкен деректер денсаулық сақтау саласында.[31]

IBM's Уотсон Онкология дамуда Memorial Sloan Kettering онкологиялық орталығы және Кливленд клиникасы.[32] IBM сонымен бірге жұмыс істейді CVS денсаулық созылмалы ауруды емдеу кезіндегі АИ қолдану туралы және Джонсон және Джонсон дәрілік заттарды дамытудың жаңа байланыстарын табу үшін ғылыми еңбектерді талдау туралы.[33] 2017 жылдың мамырында IBM және Rensselaer политехникалық институты денсаулық сақтауды жақсарту үшін жасанды интеллектуалды технологияны қолдану арқылы зерттеу үшін «Аналитика, оқыту және семантика (HEALS) арқылы денсаулықты нығайту» атты бірлескен жобаны бастады.[34]

Денсаулық сақтау саласында ИИ алгоритміне үлес қосқан кейбір басқа ірі компанияларға мыналар жатады:

Microsoft

Microsoft серіктестігімен Ганновер жобасы Орегон денсаулық және ғылым университеті Рыцарь қатерлі ісігі институты медициналық зерттеулерді талдайды, ең тиімдісін болжау үшін қатерлі ісік пациенттерге арналған дәрілік емдеу нұсқалары.[35] Басқа жобаларға ісік прогрессиясының медициналық кескін анализі және бағдарламаланатын жасушалардың дамуы кіреді.[36]

Google

Google Келіңіздер DeepMind платформаны Ұлыбритания қолданады Ұлттық денсаулық сақтау қызметі мобильді қосымша арқылы жиналған деректер арқылы денсаулыққа белгілі бір қатерді анықтау.[37] NHS-пен екінші жоба қатерлі ісік тіндерін анықтау үшін компьютерлік көру алгоритмдерін жасау үшін NHS науқастарынан жиналған медициналық кескіндерді талдаудан тұрады.[38]

Intel

Intel компаниясының венчурлық капиталы Intel Capital жақында Lumiata стартапына инвестициялады, ол тәуекел тобындағы пациенттерді анықтау және күтім жасау нұсқаларын жасау үшін AI-ді қолданады.[39]

Жасанды интеллект денсаулық сақтау саласында қолдану болып табылады күрделі алгоритмдер және бағдарламалық жасақтама адамға еліктеу таным күрделі медициналық деректерді талдауда. Нақтырақ айтсақ, жасанды интеллект - бұл компьютерлік алгоритмдердің адамның тікелей қатысуынсыз шамамен тұжырым жасау мүмкіндігі.

AI технологиясын денсаулық сақтау саласындағы дәстүрлі технологиялардан ерекшелендіретін нәрсе - ақпарат алу, оны өңдеу және соңғы пайдаланушыға нақты нәтиже беру мүмкіндігі. ИИ мұны жасайды машиналық оқыту алгоритмдер. Бұл алгоритмдер мінез-құлықтағы заңдылықтарды тани алады және өзінің логикасын жасай алады. Қателік шегін азайту үшін AI алгоритмдерін бірнеше рет тексеру қажет. Жасанды интеллект алгоритмдері адамдардан екі түрлі әрекет етеді: (1) алгоритмдер сөзбе-сөз: егер сіз мақсат қойсаңыз, алгоритм өзін-өзі реттей алмайды және нақты айтылғанды ​​ғана түсінеді, (2) және алгоритмдер қара жәшіктер; алгоритмдер өте нақты болжай алады, бірақ себебі не себепті емес.[40]

Денсаулыққа байланысты жасанды интеллект қолданбаларының негізгі мақсаты алдын алу немесе емдеу әдістері мен пациенттің нәтижелері арасындағы қатынастарды талдау болып табылады.[41] AI бағдарламалары жасалды және тәжірибеге қолданылды диагноз процестер, емдеу хаттамасы даму, есірткіні дамыту, дербестендірілген медицина, және пациенттің бақылауы және қамқорлық. Сияқты медициналық мекемелер Майо клиникасы, Memorial Sloan Kettering онкологиялық орталығы,[42][43] және Ұлттық денсаулық сақтау қызметі,[44] өз бөлімшелері үшін ИИ алгоритмдерін жасады. Сияқты ірі технологиялық компаниялар IBM[45] және Google,[44] және Welltok және сияқты стартаптар Аясди,[46] денсаулық сақтау үшін жасанды интеллектуалды алгоритмдер жасады. Сонымен қатар, ауруханалар жасанды интеллект шешімдерін іздейді[сөз ] шығындарды үнемдеуді арттыратын, пациенттердің қанағаттануын жақсартатын, олардың кадрлар мен жұмыс күшіне деген қажеттіліктерін қанағаттандыратын жедел бастамаларды қолдау.[47] Компаниялар дамып келеді болжамды аналитика шешімдер[сөз ] сол көмек денсаулық сақтау менеджерлері пайдалануды арттыру, пациенттерді отырғызуды азайту, болу ұзақтығын қысқарту және іскери операцияларды жақсарту оңтайландыру кадрлық деңгей.[48]

Жасанды интеллект зерттеулеріне келесі медициналық бағыттар қызығушылық танытады:

Радиология

Бейнелеу нәтижелерін рентгенологиямен түсіндіру мүмкіндігі клиниктерге клиниканың кездейсоқ жіберіп алуы мүмкін кескіннің бір минуттық өзгеруін анықтауға көмектеседі. Зерттеу Стэнфорд осы учаскедегі пневмонияны анықтайтын алгоритм құрды, бұл пациенттерде F1 орташа көрсеткіші (дәлдік пен еске түсіруге негізделген статистикалық көрсеткіш), сол сынаққа қатысқан рентгенологтарға қарағанда.[49] Рентгенологиялық конференция Солтүстік Американың радиологиялық қоғамы өзінің жылдық кездесуі кезінде бейнелеуде жасанды интеллект туралы презентациялар өткізді. Рентгенологияда AI технологиясының пайда болуы кейбір мамандардың қаупі ретінде қабылданады, өйткені технология жекелеген жағдайларда белгілі бір статистикалық көрсеткіштердің жақсаруына, мамандарға қарағанда қол жеткізе алады.[50][51]

Бейнелеу

Соңғы жетістіктер нәтижені сипаттау және бағалау үшін АІ қолдануды ұсынды жақ-бет хирургиясы немесе бағалау таңдайдың саңылауы тұлғаның тартымдылығына немесе жасына байланысты терапия.[52][53]

2018 жылы журналда жарияланған мақала Онкология шежіресі терінің қатерлі ісігін жасанды интеллект жүйесі арқылы анықтауға болатындығын атап өтті (терең оқыту конволюциялық жүйке жүйесі қолданылған). дерматологтар. Орташа алғанда, адамның дерматологтары суреттерден терінің қатерлі ісіктерінің 86,6% -ын дәл анықтады, ал CNN аппаратында 95%.[54]

Аурулардың диагностикасы

Онда көптеген аурулар бар, бірақ оларды тиімді және дәл диагностикалаудың көптеген жолдары бар. Диабет және жүрек-қан тамырлары аурулары (CVD) сияқты ең атышулы аурулардың бірі, олар әлемдегі өлім себептері бойынша ондыққа кіреді, дәл диагноз қоюға көмектесу үшін көптеген зерттеулер / тестілердің негізі болды. Өлім-жітімнің осы жоғары деңгейіне байланысты осы аурулармен байланысты, дәл диагноз қоюға көмектесетін түрлі әдістерді біріктіруге күш салынды ».

Цзян және басқалардың мақаласы (2017)[55] әр түрлі ауруларға қолданылған көптеген әртүрлі АИ әдістерінің бар екендігін көрсетті. Цзян және басқалар талқылаған осы әдістердің кейбіреулері: тірек векторлық машиналар, нейрондық желілер, шешім ағаштары және тағы басқалар. Осы әдістердің әрқайсысы «жаттығу мақсаты» ретінде сипатталады, сондықтан «жіктеу нәтижелерімен мүмкіндігінше келіседі ...».[55]

Ауруды диагностикалау / жіктеудің кейбір ерекшеліктерін көрсету үшін осы ауруларды жіктеуде екі түрлі әдіс қолданылады: «Жасанды жүйке желілері (ANN) және Bayesian Networks (BN)».[56] 2008-2017 жылдар аралығында бірнеше түрлі құжаттарды шолудан[56] олардың ішінде екі техниканың қайсысы жақсы екенін байқады. «Бұл аурулардың ерте жіктелуіне жасанды нейрондық желі және байессиялық желілер сияқты машиналық оқыту модельдерін құруға болады» деген қорытынды жасалды. Тағы бір қорытынды Alic, et al (2017)[56] сурет сала алды, бұл ANN және BN арасындағы ANN жақсы және диабетті / CVD-ді екі жағдайда да дәлірек анықтай алады (қант диабеті үшін 87,29 және CVD үшін 89,38).

Теле денсаулық

Ұлғаюы Телемедицина, ықтимал AI қосымшаларының жоғарылауын көрсетті.[57] АИ-ны қолданатын науқастарды бақылау мүмкіндігі дәрігерлерге аурудың мүмкін белсенділігі туындаған жағдайда ақпарат беруге мүмкіндік береді.[58] Тозатын құрылғы пациенттің жағдайын үнемі бақылауға мүмкіндік береді, сонымен қатар адамдар онша ерекшеленбейтін өзгерістерді байқауға мүмкіндік береді.

Электрондық денсаулық жазбалары

Электрондық денсаулық жазбалары денсаулық сақтау саласын цифрландыру және ақпарат тарату үшін өте маңызды. Алайда, бұл деректердің барлығын тіркеу пайдаланушылардың когнитивті шамадан тыс жүктелуі және күйіп қалуы сияқты өз проблемаларымен бірге жүреді. EHR әзірлеушілері қазір процестің көп бөлігін автоматтандыруда, тіпті бұл процесті жақсарту үшін табиғи тілдік өңдеу құралдарын қолдана бастайды. Центрстоун ғылыми-зерттеу институты жүргізген бір зерттеуде EHR деректерін болжамды модельдеу бастапқы емдеудің жекеленген реакциясын болжауда 70-72% дәлдікке қол жеткізгені анықталды.[дәйексөз қажет ] EHR деректерін сканерлейтін AI құралын қолданудың мағынасы, ол адамның аурудың ағымын нақты болжай алады.

Дәрілермен өзара әрекеттесу

Жақсарту Табиғи тілді өңдеу анықтау алгоритмдерін жасауға әкелді дәрі-дәрмектің өзара әрекеттесуі медициналық әдебиеттерде.[59][60][61][62] Дәрі-дәрмектермен өзара әрекеттесу бір мезгілде бірнеше дәрілерді қабылдайтындарға қауіп төндіреді, ал дәрі-дәрмектерді қабылдау санымен қауіптілік артады.[63] Барлық белгілі немесе күдікті есірткі заттарымен өзара әрекеттесуін қадағалаудың қиындықтарын шешу үшін медициналық әдебиеттерден өзара әрекеттесетін дәрілік заттар мен олардың ықтимал әсерлері туралы ақпарат алу үшін машиналық оқыту алгоритмдері құрылды. 2013 жылы зерттеушілер тобы қатысқан DDIExtraction Challenge-де күш біріктірілді Карлос III университеті осындай алгоритмдер үшін стандартталған тест құру үшін дәрі-дәрмектің өзара әрекеттесуі туралы әдебиеттер корпусын жинады.[64] Сайыскерлер мәтіннен қандай препараттардың өзара әрекеттесетінін және олардың өзара әрекеттесуінің қандай сипаттамалары бар екенін дәл анықтау қабілеттеріне тексерілді.[65] Зерттеушілер осы корпусты өздерінің алгоритмдерінің тиімділігі өлшемдерін стандарттау үшін қолдануды жалғастыруда.[59][60][62]

Басқа алгоритмдер есірткі мен дәрілік заттардың өзара әрекеттесуін қолданушы жасаған мазмұндағы үлгілерден анықтайды, әсіресе электронды денсаулық жазбалары және / немесе жағымсыз оқиғалар туралы есептер.[60][61] Сияқты ұйымдар FDA жағымсыз оқиғалар туралы есеп беру жүйесі (FAERS) және Дүниежүзілік денсаулық сақтау ұйымы VigiBase дәрігерлерге дәрі-дәрмектерге жағымсыз реакциялар туралы есептер беруге мүмкіндік береді. Осы есептерді талдау және есірткі мен есірткінің өзара әрекеттесуін білдіретін заңдылықтарды анықтау үшін терең оқыту алгоритмдері жасалды.[66]

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ «Есептеу-кестелік-жазба-серіктестік туралы куәлік», Патенттер жөніндегі комитет алдындағы тыңдауларға қосымша, Өкілдер палатасы, жетпіс төртінші конгресс, H. R. 4523, III бөлім, Америка Құрама Штаттарының үкіметтік баспа кеңсесі, 1935 [1911 жылы 16 маусымда тіркелген ұйым құжаттары]
  2. ^ «IBM өзінің жылдық қызметіне шолу жасайды». Сәттілік. 2016 жылғы 1 ақпан. Алынған 22 шілде, 2016.
  3. ^ а б в г. e «IBM корпорациясының қаржылық есептілігі» (PDF). IBM.
  4. ^ «2018 IBM жылдық есебі» (PDF). IBM.com.
  5. ^ «10-K». 10-K. Алынған 1 маусым, 2019.
  6. ^ «IBM рекордтық жылмен тоқсандық патенттік көшбасшылықты белгілейді». IBM. Алынған 9 қаңтар, 2019.
  7. ^ а б в «Уотсонды жұмысқа орналастыру: денсаулық сақтау саласындағы Уотсон». IBM. Алынған 11 қараша, 2013.
  8. ^ «IBM Watson дәлелді диагностика және емдеу ұсыныстарымен қатерлі ісік ауруларымен күресуге көмектеседі» (PDF). IBM. Алынған 12 қараша, 2013.
  9. ^ Саксена, Манодж (13.02.2013). «IBM Watson Progress және 2013 Жол картасы (Слайд 7)». IBM. Алынған 12 қараша, 2013.
  10. ^ Уакеман, Ник (17 ақпан, 2011). «IBM компаниясының Уотсоны медициналық мектепке бет бұрды». Washington Technology. Алынған 19 ақпан, 2011.
  11. ^ Мэтьюз, Анна Уайлд (2011 жылғы 12 қыркүйек). «Wellpoint-тің жаңа жалдауы: Уотсон деген не?». The Wall Street Journal.
  12. ^ Апбин, Брюс (8 ақпан, 2013). «IBM's Watson денсаулық сақтау саласындағы алғашқы бизнесті алады». Forbes.
  13. ^ Миллиард, Майк (30 қазан 2012). «Уотсон медицина мектебіне барады: Кливленд клиникасы, IBM колледжге суперкомпьютер жібереді». Денсаулық сақтау саласындағы жаңалықтар. Алынған 11 қараша, 2013.
  14. ^ «MD Андерсон IBM Уотсонды лейкемиядан бастап қатерлі ісік ауруын жоюға бағытталған» Moon Shots «миссиясын ұсынады» (Ұйықтауға бару). IBM.
  15. ^ «IBM's Watson қазір MD Андерсон онкологиялық орталығындағы клиникалық сынақтарды шешуде». Forbes.
  16. ^ «MD Андерсон IBM Watson-ді медицинадағы жасанды интеллектке қайта оралады». Forbes.
  17. ^ Леске, Никола (9 ақпан, 2013). «Дәрігерлер қатерлі ісік ауруларын емдеуде IBM суперкомпьютерінен көмек сұрайды». Reuters. Алынған 11 қараша, 2013.
  18. ^ «Манипальды ауруханалар | Онкологияға арналған Уотсон | Қатерлі ісіктерді емдеу». watsononcology.manipalhospitals.com. Алынып тасталды 2017-01-17.
  19. ^ «МАНИПАЛЬДЫҚ АУРУХАНАЛАР IBM WATSON-ДЫҢ ОНКОЛОГИЯ ҮШІН ҰЛТТЫҚ ІСКЕ ЖАСАЛУЫН ЖАРИЯЛАЙДЫ». www-03.ibm.com. 2016 жылғы 29 шілде. Алынған 17 қаңтар, 2017.
  20. ^ «Манипальдық ауруханалар - бұл Үндістандағы IBM Watson-ді алғашқы қабылдаушы». www-03.ibm.com. 2015 жылғы 2 желтоқсан. Алынған 17 қаңтар, 2017.
  21. ^ ANI (28.10.2016). «Манипальдық ауруханалар қатерлі ісік ауруларын емдеуге арналған IBM компаниясының» Онкологияға арналған Watson «суперкомпьютерін қабылдайды». Business Standard Үндістан. Алынған 17 қаңтар, 2017.
  22. ^ «Манипальды ауруханалар | Онкологияға арналған Уотсон | Қатерлі ісіктерді емдеу». watsononcology.manipalhospitals.com. Алынып тасталды 2017-01-17.
  23. ^ «Азиядағы ауруханалар қатерлі ісік ауруларын емдеу үшін Watson суперкомпьютерін қолданады». СТАТ. 2016 жылғы 19 тамыз. Алынған 17 қаңтар, 2017.
  24. ^ МакКурри, Джастин (5 қаңтар, 2017). «Жапондық компания кеңсе қызметкерлерін жасанды интеллектпен алмастырады». The Guardian. ISSN  0261-3077. Алынған 29 қаңтар, 2017.
  25. ^ Сателл, Грег. «IBM компаниясының Уотсоны біздің жұмысымызды қалай өзгертеді». Forbes. Алынған 8 тамыз, 2017.
  26. ^ Гарбуио, Массимо; Лин, Нидтида (2019). «Жасанды интеллект денсаулық сақтауды дамытудың қозғалтқышы ретінде: дамып келе жатқан бизнес модельдері». Калифорния менеджментіне шолу. 61 (2): 59–83. дои:10.1177/0008125618811931.
  27. ^ Стрикленд, Элиза (2 сәуір, 2019). «IBM Watson қалай жасанды интеллект денсаулық сақтау саласында шамадан тыс өскен және жеткіліксіз». IEEE спектрі: Технология, инженерия және ғылым жаңалықтары. Алынған 4 сәуір, 2019.
  28. ^ La Monica PR. «Денсаулық сақтау үшін мания дегеніміз не». CNNMoney. Алынған 11 сәуір, 2018.
  29. ^ «Сіз неге денсаулық сақтау саласын біріктірудің себебі болып табыласыз». Сәттілік. Алынған 10 сәуір, 2018.
  30. ^ Хорвиц Э.Дж., Брис Дж.С., Генрион М (шілде 1988). «Сараптамалық жүйелердегі шешімдер теориясы және жасанды интеллект». Шамамен пайымдаудың халықаралық журналы. 2 (3): 247–302. дои:10.1016 / 0888-613x (88) 90120-x. ISSN  0888-613X.
  31. ^ Арнольд Д, Уилсон Т (маусым 2017). «Қандай дәрігер? Неліктен жасанды интеллект және робототехника жаңа денсаулықты анықтайды» (PDF). PwC. Алынған 8 қазан, 2018.
  32. ^ Кон Дж (20.02.2013). «Робот сені енді көреді». Атлант. Алынған 26 қазан, 2018.
  33. ^ Лоренцетти, Лаура (2016 жылғы 5 сәуір). «Қатерлі ісіктен тұтынушылық технологияға дейін: IBM-дің денсаулық сақтау стратегиясының ішкі көрінісі». Сәттілік. Алынған 26 қазан, 2018.
  34. ^ «IBM және Rensselaer тобы когнитивті есептеулермен созылмалы ауруларды зерттеу бойынша».
  35. ^ Bass D (20 қыркүйек, 2016). «Microsoft қатерлі ісік дәрігерлеріне дұрыс емдеу әдістерін табуға көмектесетін интеллектуалды дамуды дамытады». Блумберг. Алынған 26 қазан, 2018.
  36. ^ Наптон, Сара (20 қыркүйек, 2016). «Майкрософт 10 жыл ішінде қатерлі ісік ауруын» қайта бағдарламалау «арқылы» шешеді «». Телеграф. Алынған 16 қазан, 2018.
  37. ^ Блох-Будзье, Сара (22.11.2016). «Науқастарды емдеу үшін Google-мен NHS командалары». BBC News. Алынған 16 қазан, 2018.
  38. ^ Бараниук, Крис (31 тамыз, 2016). «Google қатерлі ісік ауруларын тексеруге қол жеткізді». BBC News. Алынған 16 қазан, 2018.
  39. ^ Примак, Дэн (26 мамыр, 2016). «Intel Capital 1 миллиардтық портфолионы сатудан бас тартты». Сәттілік. Алынған 26 қазан, 2018.
  40. ^ «Алгоритмдерге менеджерлер де қажет». Гарвард бизнес шолуы. 2016 жылғы 1 қаңтар. Алынған 8 қазан, 2018.
  41. ^ Coiera E (1997). Медициналық информатика, интернет және телемедицина бойынша нұсқаулық. Chapman & Hall, Ltd.
  42. ^ B қуаты (2015 жылғы 19 наурыз). «Жасанды интеллект бизнеске дайын». Массачусетс жалпы ауруханасы.
  43. ^ Бах М, Барзилай Р, Едида А.Б., Локасцио НЖ, Ю Л, Леман CD (наурыз 2018). «Сүт бездерінің жоғары қауіпті зақымдануы: патологиялық жаңаруды болжау және қажетсіз хирургиялық эксцизияны азайту үшін машиналық оқыту моделі». Радиология. 286 (3): 810–818. дои:10.1148 / radiol.2017170549. PMID  29039725.
  44. ^ а б Bloch-Budzier S (22.11.2016). «Науқастарды емдеу үшін Google технологиясын қолданатын NHS».
  45. ^ Лоренцетти, Л. (5 сәуір, 2016). Міне, IBM Watson Health денсаулық сақтау саласын қалай өзгертеді. Алынған http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/
  46. ^ «CB Insights жасанды интеллект туралы есеп» (PDF). 2016 жылғы 28 маусым.
  47. ^ HealthITAnalytics (8 тамыз, 2018 жыл). «Провайдерлер клиникалық және қаржылық жеңілдіктер үшін болжамды талдауды қабылдайды». HealthITAnalytics. Алынған 16 қаңтар, 2019.
  48. ^ «Денсаулық сақтау саласындағы болжамдық талдау тиімді пайдалануды жақсартуға көмектеседі». SearchHealthIT. Алынған 16 қаңтар, 2019.
  49. ^ Раджпуркар П, Ирвин Дж, Чжу К, Янг Б, Мехта Х, Дуан Т, Динг Д, Багуль А, Ланглотц С, Шпанская К, Лунгрен МП (14 қараша 2017). «CheXNet: Терең оқыту кезінде кеуде қуысының рентгенограммасында рентгенолог деңгейіндегі пневмонияны анықтау». arXiv:1711.05225 [cs.CV ].
  50. ^ Чокли К, Эмануэль Е (желтоқсан 2016). «Радиологияның ақыры? Радиологияның болашақ тәжірибесіне үш қатер». Американдық радиология колледжінің журналы. 13 (12 Pt A): 1415–1420. дои:10.1016 / j.jacr.2016.07.010. PMID  27652572.
  51. ^ Jha S, Topol EJ (желтоқсан 2016). «Жасанды интеллектке бейімделу: радиологтар мен патологтар ақпарат маманы ретінде». Джама. 316 (22): 2353–2354. дои:10.1001 / jama.2016.17438. PMID  27898975.
  52. ^ Patcas R, Bernini DA, Volokitin A, Agustsson E, Rothe R, Timofte R (қаңтар 2019). «Ортогнатикалық емдеудің тұлғаның тартымдылығы мен болжамды жасына әсерін бағалау үшін жасанды интеллектті қолдану». Ауыз және жақ-бет хирургиясының халықаралық журналы. 48 (1): 77–83. дои:10.1016 / j.ijom.2018.07.010. PMID  30087062.
  53. ^ Patcas R, Timofte R, Volokitin A, Agustsson E, Eliades T, Eichenberger M, Bornstein MM (тамыз 2019). «Жыртылған пациенттердің бет тартымдылығы: жасанды интеллектке негізделген скоринг пен дәстүрлі рейтерлік топтар арасындағы тікелей салыстыру». Еуропалық Ортодонтия журналы. 41 (4): 428–433. дои:10.1093 / ejo / cjz007. PMID  30788496.
  54. ^ «Компьютер терінің қатерлі ісігін дәрігерлерге қарағанда дәлірек анықтауға үйренеді». The Guardian. 29 мамыр 2018 ж.
  55. ^ а б Цзян Ф, Цзян Й, Чжи Х, Дун Й, Ли Х, Ма С және т.б. (Желтоқсан 2017). «Денсаулық сақтау саласындағы жасанды интеллект: өткені, бүгіні және болашағы». Инсульт және тамырлы неврология. 2 (4): 230–243. дои:10.1136 / svn-2017-000101. PMC  5829945. PMID  29507784.
  56. ^ а б в Alić B, Gurbeta L, Badnjević A (маусым 2017). «Қант диабеті мен жүрек-қан тамырлары ауруларын жіктеуге арналған машиналық оқыту әдістемесі». Кіріктірілген есептеу бойынша жерорта теңізінің 6-шы конференциясы (MECO). IEEE: 1-4. дои:10.1109 / meco.2017.7977152. ISBN  978-1-5090-6742-8.
  57. ^ Pacis D (ақпан 2018). «Жасанды интеллектті қолданатын телемедицина тенденциялары». AIP конференция материалдары. 1933 (1): 040009. Бибкод:2018AIPC.1933d0009P. дои:10.1063/1.5023979.
  58. ^ «Жасанды интеллект | ИИ түрлері | 7 Жасанды интеллектті практикалық қолдану». Talky Blog. 12 шілде 2019. Алынған 27 шілде, 2019.
  59. ^ а б Б.Бохараей және А. Диас, «Лингвистикалық негатив пен сөйлемге тәуелділікті анықтау арқылы әдебиеттен есірткінің өзара әрекеттесуін алу» Жасанды интеллект және деректерді өндіру журналы, т. 4, жоқ. 2, 203–212 бб, 2016 ж.
  60. ^ а б в R. Cai т.б., «Стандартты жағымсыз құбылыстар туралы есептерден себепті ассоциация ережелерін анықтау арқылы есірткі мен дәрілік заттардың өзара әрекеттесуін анықтау» Медицинадағы жасанды интеллект, т. 76, 7–15 б., 2017 ж.
  61. ^ а б Ф.Кристопулу, Т.Тран, Т.К.Саху, М.Мива және С.Ананиаду, «Ансамбльді тереңдетіп оқыту әдістерімен электронды денсаулық жазбаларында есірткінің жағымсыз құбылыстары және дәрі-дәрмектерді шығару.» J Am Med ақпарат. Доц, Тамыз 2019.
  62. ^ а б Д. Чжоу, Л. Миао және Ю. Ол, «Дәрілік заттар мен дәрілік заттардың өзара әрекеттесуі үшін позицияны ескеретін терең көп міндеттерді оқыту» Медицинадағы жасанды интеллект, т. 87, 1–8 бб, 2018 ж.
  63. ^ Гарсия Морильо, Дж.С. Оңтайландыру трапаменто de enfermos pluripatológicos en atención primaria UCAMI HHUU Virgen del Rocio. Севилья. Испания. SEMI мүшелері үшін мына мекен-жай бойынша қол жетімді: ponencias de la II Reunión de Paciente Pluripatológico y Edad Avanzada мұрағатталды 2013-04-14 сағ. Бүгін мұрағат
  64. ^ М.Херреро-Зазо, И.Сегура-Бедмар, П.Мартинес және Т.Деклерк, «DDI корпусы: фармакологиялық заттармен және дәрілік-дәрілік өзара әрекеттесулермен түсіндірілген корпус», Биомедициналық информатика журналы, т. 46, жоқ. 5, 914–920 бб, 2013 ж. Қазан.
  65. ^ I. Segura-Bedmar, P. Martínez және M. Herrero-Zazo, “SemEval-2013 Тапсырма 9: Биомедициналық мәтіндерден дәрі-дәрмектермен өзара әрекеттесуді алу (DDIExtraction 2013)” Лексикалық және есептеу семантикасы бойынша екінші бірлескен конференция, т. 2, 341–350 бб, 2013 ж. Маусым.
  66. ^ B. Xu т.б., «Толық назар аудару тетіктері негізінде есірткімен өзара әрекеттесуді шығаруға арналған қолданушы жасаған мазмұнды қосу.» IEEE Trans Nanobioscience, т. 18, жоқ. 3, 360–367 бет, 2019 жылғы шілде.

Әрі қарай оқу

Сыртқы сілтемелер

www.ibm.com

www.ibm.com/ watson-денсаулық/