Machine learning in de gezondheidszorg: de toekomst van de gezondheidszorg zal rond ML liggen 

ML in de gezondheidszorg: applicatie, voordelen en app-ontwikkelingskosten

Machine leren (ML) is een van de trending concepten op het gebied van Artificial Intelligence (AI). Gedreven door automatisering en voorspellende analyses wordt ML-technologie gebruikt voor het creëren van intelligente softwareoplossingen die een nauwkeurigere analyse van gegevens bieden.

Bank- en financiële sector voor detentie van fraude, marketing- en verkoopactiviteiten voor het voorspellen van de marktomvang en gebruikersbelangen, gezondheidszorgorganisaties voor het verbeteren van de patiëntenzorgdiensten en fintech-organisaties voor het inschatten van aandelentrends. ML wordt veel gebruikt in gediversifieerde industrieën.

Of het nu gaat om het voorspellen van de marktdynamiek, het analyseren en optimaliseren van de prestaties van apparatuur, het bepalen van klantgedrag of het maken van diepgaande analyses van verkoopgegevens, ML-aangedreven en op AI gebaseerde mobiele apps hebben de komende jaren de grootste reikwijdte. De industrieën zullen steeds meer operationele en financiële voordelen behalen uit het gebruik van de automatiserings- en voorspellende mogelijkheden van ML.

Van alle andere sectoren is de gezondheidszorg een van de topsectoren die een early adopter is van AI- en ML-achtige geavanceerde technologische innovaties. Of je nu een startup bent of een volledig ontwikkeld merk in de zorgsector, ML app-ontwikkeling zorgt voor een gestroomlijnde bedrijfsvoering. Laten we onze sessie beginnen met de toptoepassingen van ML in de gezondheidszorg.

Vandaag willen we in dit artikel de belangrijkste gebruiksscenario’s van ML in de gezondheidszorg bespreken, de aanzienlijke voordelen van ML in de gezondheidszorg, en hoeveel het gaat kosten om op ML gebaseerde zorgapps te ontwikkelen.

Belangrijkste gebruiksscenario's van AI/ML in de gezondheidszorg

De betekenis van machine learning in de gezondheidszorg wordt groter met de voortdurende ontwikkelingen op het gebied van AI. Snelheid en nauwkeurigheid zijn de belangrijkste kenmerken, en ML-technologie maakt furore in de digitale wereld. Laten we eens kijken naar de belangrijke toepassingen van ML in de gezondheidszorg.

Hier zijn de beste antwoorden op Hoe AI wordt gebruikt in de gezondheidszorg.

1. Ziektevoorspelling

Ziektevoorspelling is een van de belangrijkste toepassingen van ML in de gezondheidszorg. Het gebruik van op AI en ML gebaseerde toepassingen in de gezondheidszorgsector neemt toe voor het voorspellen van levensbedreigende ziekten en het verbeteren van de patiëntenzorg.

De voorspellende modelleringsfunctie van ML-algoritmen leidt op efficiënte wijze patronen af ​​in de gezondheidsrapporten van de patiënt en voorspelt de anciënniteit van de ziekte. Het helpt artsen om onmiddellijke en betere beslissingen te nemen om de resultaten van de patiënt te verbeteren.

2. Stroomlijnt het proces

Een van de belangrijkste rollen van ML-technologie in de gezondheidszorg is procesautomatisering. Intelligente ML-toepassingen in de gezondheidszorg verwerken gegevens automatisch (analyse van patiëntgegevens), minimaliseren handmatige interactie en zorgen voor hoogwaardige en nauwkeurige informatie. Daarom zal het de operationele efficiëntie verbeteren, de productiviteit van de hulpbronnen optimaliseren en de kosten verlagen.

3. Onderzoek en medicijnontwikkeling

Het is de beste use case van ML in de gezondheidszorg. De ongelooflijke voorspellende mogelijkheden van kunstmatige intelligentie en machinaal leren maken de ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen, de analyse van kandidaat-scopes en de analyse van patiëntgegevens voor klinische onderzoeken sneller en eenvoudiger.

Verder wordt ML-technologie ook gebruikt om snellere beslissingen te nemen bij het ontwerpen en ontwikkelen van geneesmiddelen.

Bovendien investeren farmaceutische bedrijven naast onderzoekswerkzaamheden ook steeds meer in de ontwikkeling van ML-toepassingen voor het voorspellen van de bijwerkingen van een kandidaat-medicijn. Het betekent dat ML-apps bij de ontwikkeling van geneesmiddelen worden gebruikt om de toxiciteit van een medicijn vóór de klinische proeffase op te sporen en de kwaliteit ervan te verbeteren.

4. Efficiënt EPD-beheer

De behoefte voor ML in de gezondheidszorg, vooral voor het stroomlijnen van het cloudbeheer en de toegankelijkheid van patiëntengegevens, zal in de toekomst meer kansen bieden voor ML-zorgtoepassingen.

Functierijke ML-gebaseerde toepassingen in de gezondheidszorg zullen zorgaanbieders en artsen helpen om altijd en overal toegang te krijgen tot de elektronische medische dossiers van patiënten.

Terwijl de privacy van de medische dossiers van de patiënt wordt gewaarborgd, geven ML-toepassingen artsen toegang tot eerdere medische behandelingen en de huidige status van hun gezondheidstoestand. Het is bewezen dat AI- en ML-toepassingen artsen kunnen helpen bij het voorspellen van de ziekten die hen de komende vijf tot tien jaar zullen treffen.

Daarom spelen ML-softwareoplossingen in de gezondheidszorg een sleutelrol bij het besparen van veel handmatige tijd bij het vastleggen van handmatige gegevens van patiënten en bij het verbeteren van de gezondheidsresultaten.

5. Verbeter de diagnostische nauwkeurigheid

Op AI en ML gebaseerde toepassingen voor medische beeldverwerking bieden 99% nauwkeurige analyses van bloedmonsters, DNA-sequenties en radiobeelden. Snellere maar nauwkeurige data-analyse en patroonherkenning zullen artsen helpen de beste zorg- en diagnosediensten te bieden om de gezondheidsrisico's te verminderen.

6. Behandelingssuggesties

Het gebruik van machine learning-toepassingen of -hulpmiddelen in de gezondheidszorg maakt het diagnoseproces efficiënt en helpt artsen bij het vinden van meerdere behandelingen of medicijnsuggesties om de gezondheidstoestand van de patiënt te verbeteren. Op basis van de eerdere medicatiegeschiedenis en gezondheidsproblemen bieden AI- en ML-toepassingen gepersonaliseerde behandelmethoden die potentiële gezondheidsresultaten garanderen.

7. Prestatieanalyse van medische apparatuur

Intelligente ML-toepassingen hebben op vele manieren impact in de gezondheidszorg en het monitoren en analyseren van de prestaties van medische apparatuur is daar één van. Op AI/ML gebaseerde medische apparaten bevorderen de nauwkeurigheid van bevindingen en verbeteren de therapeutische efficiëntie, waardoor het niveau van de patiëntenzorg zal worden verbeterd.

8. Virtuele verpleegassistenten

Op ML gebaseerde virtuele verpleegassistenten helpen het ziekenhuispersoneel de toestand van meerdere patiënten tegelijk te monitoren. Het is niet mogelijk om de vitale gezondheidssignalen van veel patiënten tegelijk handmatig te beheren of te bekijken, maar op AI en ML gebaseerde softwareoplossingen doen dit efficiënt. Daarom zal het het personeel helpen om onmiddellijk waarschuwingen naar de artsen te sturen, hen op de hoogte te stellen van de gezondheidstoestand van patiënten en het zorgniveau te verbeteren.

9. Robotchirurgische procedures

Met onvoorstelbare precisie en aanpassingsvermogen maken ML- en AI-aangedreven chirurgische robots furore in de digitale gezondheidszorgsector. Goed opgeleide, op AI en ML gebaseerde chirurgische robots, doordrenkt met de capaciteiten van professionele chirurgen, zijn betrokken bij minimaal invasieve operaties. Deze op AI en ML gebaseerde robotondersteunde chirurgische robots zullen chirurgen een betere visualisatie bieden om operaties met zeer kleine incisies uit te voeren.

Dit zijn enkele belangrijke toepassingen van ML-technologie in de gezondheidszorg. Machine Learning zal, net als geavanceerde analytische technologie, profiteren van tijdsbesparing, verlaging van de operationele kosten, het stroomlijnen van het beheer van medische dossiers en de algehele transformatie van de traditionele gezondheidszorgactiviteiten van het bijhouden van gegevens aan de receptie naar complexe operaties.

Hoeveel kost het om een ​​op ML gebaseerde gezondheidszorgapp te ontwikkelen?

De kosten voor de ontwikkeling van zorgapps hangt van verschillende factoren af. Er zijn zoveel soorten zorgapps beschikbaar in de appstores. Virtuele trackers, dieetplanners, fitness- en welzijnsapps, telegeneeskunde-apps, databasebeheer-apps, medische netwerkapps, ePrescription-apps, verzekeringsclaims en apps voor het voorbereiden van facturen/facturen, enz.

Afhankelijk van het type zorgtoepassing zullen de functies en de ontwerpcomplexiteit variëren en dit heeft invloed op de uiteindelijke kosten van een mobiele zorgapp.

Verder worden het applicatieontwikkelingsplatform, UX/UI-ontwerp en de gebruikte technologiestapel gebruikt mobiele applicatie ontwikkelingen de teamgrootte van de app-ontwikkelaars zullen van invloed zijn op de uiteindelijke kosten van de zorgapplicatie. Bovendien zijn de regio en uurtarieven van de beste app-ontwikkelaars (Ontwikkelaars van Android-apps or Ontwikkelaars van iPhone-apps) zal bepalend zijn voor de werkelijke kosten van de ontwikkeling van zorgapps.

Volgens een ruwe schatting zullen de kosten van een gezondheidszorgtoepassing met een minimaal niveau van ontwerpcomplexiteit en een reeks van de meest vereiste functies ergens tussen de $45,000 en $88,000 kosten. Op basis van alle bovenstaande factoren kunnen de kosten voor de ontwikkeling van een zorgapplicatie echter binnen het geschatte bereik vallen of de limiet overschrijden volgens de specificaties van uw app.

Bent u op zoek naar Top Healthcare app-ontwikkelaars?

Laten we uw projectvereisten bespreken en een gratis app-offerte ontvangen!

Laatste woorden!

De voordelen van kunstmatige intelligentie in de gezondheidszorg of machine learning in de gezondheidszorg zijn talrijk. AI- en ML-toepassingen veranderen de manier waarop dienstverleners in de gezondheidszorg diensten leveren.

Zoals we in dit artikel hebben besproken, zullen AI-aangedreven administratieve en ML-gebaseerde oplossingen voor patiëntenzorg de toekomst van de gezondheidszorgsector zijn. AI- en ML-toepassingen automatiseren de frontofficetaken en helpen artsen het zorgniveau te verbeteren.

In contact komen!

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://usmsystems.com/how-much-does-it-cost-to-develop-ml-based-healthcare-app/