Machine Learning nel settore sanitario: il futuro dell'assistenza sanitaria riguarderà il machine learning 

ML nel settore sanitario: applicazione, vantaggi e costi di sviluppo dell'app

Apprendimento automatico (ML) è uno dei concetti di tendenza nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI). Spinta dall’automazione e dall’analisi predittiva, la tecnologia ML viene utilizzata per creare soluzioni software intelligenti che offrono un’analisi più accurata dei dati.

Banche e finanza per la detenzione di frodi, attività di marketing e vendite per prevedere la portata del mercato e gli interessi degli utenti, organizzazioni sanitarie per migliorare i servizi di assistenza ai pazienti e organizzazioni fintech per stimare le tendenze delle azioni, il machine learning è ampiamente utilizzato in settori diversificati.

Che si tratti di prevedere le dinamiche del mercato, analizzare e ottimizzare le prestazioni delle apparecchiature, determinare i comportamenti dei clienti o effettuare analisi approfondite dei dati di vendita, le app mobili basate su ML e basate sull'intelligenza artificiale avranno la portata più ampia negli anni a venire. Le industrie trarranno sempre più vantaggi operativi e finanziari dall'utilizzo dell'automazione e delle potenzialità predittive del ML.

Tra tutti gli altri settori, quello sanitario è uno dei settori che ha adottato per primo le innovazioni tecnologiche avanzate di tipo AI e ML. Che tu sia una startup o un marchio completamente sviluppato nel settore sanitario, lo sviluppo di app ML garantisce operazioni aziendali semplificate. Iniziamo la nostra sessione con le principali applicazioni del machine learning nel settore sanitario.

Oggi, in questo articolo, vorremmo discutere i principali casi d'uso del machine learning nel settore sanitario, i vantaggi significativi del machine learning nel settore sanitario e quanto costerà sviluppare app sanitarie basate sul machine learning.

Principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale/ML nel settore sanitario

L’importanza dell’apprendimento automatico nel settore sanitario si sta ampliando con i continui sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale. Velocità e precisione sono le caratteristiche principali e la tecnologia ML sta facendo scalpore nel mondo digitale. Diamo un'occhiata alle applicazioni significative del machine learning nel settore sanitario.

Ecco le migliori risposte alla domanda Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nel settore sanitario.

1. Previsione della malattia

La previsione delle malattie è uno dei principali casi d'uso del machine learning nel settore sanitario. L’uso di applicazioni basate su AI e ML nel settore dei servizi sanitari è in aumento per prevedere malattie potenzialmente letali e migliorare i servizi di assistenza ai pazienti.

La funzionalità di modellazione predittiva degli algoritmi ML ricava in modo efficiente modelli nei report sanitari dei pazienti e prevede l'anzianità della malattia. Aiuta i medici a prendere decisioni immediate e migliori per migliorare i risultati dei pazienti.

2. Semplifica il processo

Uno dei ruoli principali della tecnologia ML nel settore sanitario è l’automazione dei processi. Le applicazioni ML intelligenti nel settore sanitario elaborano automaticamente i dati (analisi dei dati dei pazienti), riducono al minimo l'interazione manuale e mantengono informazioni accurate e di qualità. Pertanto, migliorerà l’efficienza operativa, ottimizzerà la produttività delle risorse e ridurrà i costi.

3. Ricerca e sviluppo di farmaci

È il miglior caso d’uso del machine learning nel settore sanitario. Le incredibili capacità predittive dell'intelligenza artificiale e del machine learning stanno rendendo più semplice e veloce la scoperta e lo sviluppo di farmaci, l'analisi dell'ambito dei candidati e l'analisi dei dati dei pazienti per gli studi clinici.

Inoltre, la tecnologia ML viene utilizzata anche per prendere decisioni più rapide nella progettazione e nello sviluppo di farmaci.

Inoltre, oltre al lavoro di ricerca, le aziende produttrici di farmaci investono sempre più nello sviluppo di applicazioni ML per prevedere gli effetti collaterali di un candidato farmaco. Ciò significa che le app ML nello sviluppo di farmaci vengono utilizzate per rilevare la tossicità di un medicinale prima della fase di sperimentazione clinica e migliorarne la qualità.

4. Gestione efficiente delle cartelle cliniche elettroniche

Il bisogno di Il machine learning nel settore sanitario, in particolare per la razionalizzazione della gestione del cloud e dell'accessibilità dei dati dei pazienti, creerà maggiori opportunità per le applicazioni sanitarie ML in futuro.

Le applicazioni basate su machine learning ricche di funzionalità nel settore sanitario aiuteranno i fornitori di servizi sanitari e i medici ad accedere alle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti sempre e ovunque.

Garantendo la privacy delle cartelle cliniche del paziente, le applicazioni ML consentono ai medici di accedere ai trattamenti medici precedenti e allo stato attuale della loro condizione di salute. È stato dimostrato che le applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning possono aiutare i medici a prevedere le malattie che li colpiranno nei prossimi 5-10 anni.

Pertanto, le soluzioni software ML nel settore sanitario svolgono un ruolo chiave nel risparmiare molto tempo manuale nella registrazione dei dati manuali dei pazienti e nel migliorare i risultati sanitari.

5. Migliorare la precisione diagnostica

Le applicazioni di elaborazione di immagini mediche basate su AI e ML offrono analisi accurate del 99% su campioni di sangue, sequenze di DNA e immagini radio. Un’analisi dei dati e un riconoscimento dei modelli più rapidi ma accurati aiuteranno i medici a fornire i migliori servizi di assistenza e diagnosi per ridurre i rischi per la salute.

6. Suggerimenti per il trattamento

L'uso di applicazioni o strumenti di machine learning nel settore sanitario rende efficiente il processo di diagnosi e aiuta i medici a trovare molteplici suggerimenti terapeutici o medicinali per migliorare le condizioni di salute dei pazienti. Sulla base della precedente cronologia dei farmaci e delle condizioni di salute, le applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning offrono modalità di trattamento personalizzate che garantiscono potenziali risultati sanitari.

7. Analisi delle prestazioni dei dispositivi medici

Le applicazioni ML intelligenti hanno un impatto nel settore sanitario in molti modi e il monitoraggio e l'analisi delle prestazioni dei dispositivi medici è uno di questi. I dispositivi medici abilitati all’intelligenza artificiale/ML migliorano l’accuratezza dei risultati e migliorano l’efficienza terapeutica, aumentando così il livello di cura del paziente.

8. Assistenti infermieristici virtuali

Gli assistenti infermieristici virtuali basati su ML aiutano il personale ospedaliero a monitorare le condizioni di più pazienti contemporaneamente. Non è possibile gestire o visualizzare manualmente i parametri vitali di molti pazienti contemporaneamente, ma le soluzioni software basate su AI e ML lo fanno in modo efficiente. Pertanto, aiuterà il personale a inviare avvisi immediati ai medici e a renderli consapevoli delle condizioni di salute dei pazienti e a migliorare il livello di assistenza.

9. Procedure chirurgiche robotiche

Con precisione e adattività inimmaginabili, i robot chirurgici basati su machine learning e intelligenza artificiale hanno fatto scalpore nel settore della sanità digitale. Robot chirurgici basati su intelligenza artificiale e machine learning ben addestrati, dotati delle capacità di chirurghi professionisti, sono coinvolti in interventi chirurgici minimamente invasivi. Questi robot chirurgici assistiti da robot basati su intelligenza artificiale e ML offriranno ai chirurghi e garantiranno una migliore visualizzazione per eseguire interventi chirurgici con incisioni molto piccole.

Queste sono alcune applicazioni significative della tecnologia ML nel settore sanitario. Il machine learning, come la tecnologia analitica avanzata, trarrà vantaggio in termini di risparmio di tempo, riduzione dei costi operativi, semplificazione delle operazioni di gestione delle cartelle cliniche e, in generale, trasformazione delle operazioni sanitarie tradizionali dalla tenuta dei registri alla reception agli interventi chirurgici complessi.

Quanto costa sviluppare un'app sanitaria basata su ML?

I costo dello sviluppo di app sanitarie dipende da vari fattori. Esistono tanti tipi di app sanitarie disponibili negli app store. Tracker virtuali, pianificatori dietetici, app per fitness e benessere, app di telemedicina, app di gestione di database, app di rete medica, app di prescrizione elettronica, richieste di risarcimento assicurativo e app di fatturazione/preparazione di fatture, ecc.

In base al tipo di applicazione sanitaria, le funzionalità e la complessità della progettazione varieranno e ciò incide sul costo finale di un'app mobile sanitaria.

Inoltre, la piattaforma di sviluppo dell'applicazione, la progettazione UX/UI e lo stack tecnologico utilizzato sviluppo di applicazioni mobilie le dimensioni del team di sviluppatori dell'app influiranno sul costo finale dell'applicazione sanitaria. Inoltre, la regione e le tariffe orarie dei principali sviluppatori di app (Sviluppatori di app Android or Sviluppatori di app per iPhone) deciderà il costo effettivo dello sviluppo dell'app sanitaria.

Secondo una stima approssimativa, il costo di un’applicazione sanitaria con un livello minimo di complessità di progettazione e un insieme delle funzionalità più richieste costerà tra i 45,000 e gli 88,000 dollari. Tuttavia, in base a tutti i fattori sopra indicati, il costo dello sviluppo di un'applicazione sanitaria potrebbe rientrare nell'intervallo stimato o superare il limite indicato dalle specifiche dell'app.

Stai cercando i migliori sviluppatori di app per il settore sanitario?

Parliamo dei requisiti del tuo progetto e ricevi un preventivo gratuito per l'app!

Parole finali!

I vantaggi dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario o del machine learning nel settore sanitario sono numerosi. Le applicazioni AI e ML rimodellano il modo in cui i fornitori di servizi sanitari forniscono servizi.

Come discusso in questo articolo, le soluzioni amministrative basate sull'intelligenza artificiale e per la cura dei pazienti basate sul machine learning rappresenteranno il futuro del settore sanitario. Le applicazioni AI e ML automatizzano le attività di front office e aiutano i medici a migliorare il livello di assistenza.

Entra in contatto!

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/