Приветствие

HIHealth - это медицинская экосистема мирового класса, основанная на искусственном интеллекте, который выполняет сложную персонализированную диагностику в реальном времени. Персональная экосистема для диагностики человеческого тела в реальном времени. Выясните причины многих заболеваний и предотвратите будущие заболевания. Используя индикаторный гаджет для управления многими медицинскими обследованиями пациентов и состояниями здоровья, ИИ может обучаться для ранней диагностики различных заболеваний и обеспечения ранней диагностики на месте на месте между функцией системы и органов и вспышками заболеваний. , Искусственный интеллект сможет анализировать наименее видимые вещи в человеческом глазу и не только измерять индикаторы отклонения от стандарта, но и получать более точные результаты испытаний (например, ЭКГ) из-за шума, создаваемого оборудованием Вы можете. С помощью искусственного интеллекта вы можете контролировать эффективность лечения в режиме реального времени и корректировать назначение своего врача.

Привет: Что такое здоровье?

Привет: Здоровье - глобальный аналитик экосистемы, основанный на искусственном интеллекте. Персональная экосистема для диагностики человеческого тела в реальном времени. Многие пациенты учат искусственный интеллект, применяя медицинские отчеты и показатели медицинских устройств для обеспечения ранней диагностики других заболеваний и для подтверждения ранее неподтвержденных причинно-следственных связей между функциями органов тела и функциями систем организма. Диффузия болезни. Искусственный интеллект не только позволяет анализировать незначительные отклонения, которые люди не замечают, но также удаляет шумовые устройства для получения более точных результатов (например, электрокардиограммы). С помощью Al вы также можете следить за эффектами лечения в реальном времени и точным назначением.

Проблемы в области медицины

Сотни тысяч пациентов умирают каждый год от неправильного диагноза в США и ЕС. Экономические издержки, связанные с осложнениями, связанными с неправильным назначением лекарств, превышают 100 миллиардов долларов ежегодно в Hi hea. Основными причинами дезинформации являются следующие.

Врачи специализируются на системах определенных органов или организмов и часто не видят всей картины.

Часто редкие заболевания не выявляются из-за отсутствия опыта и знаний врачей.

Отсутствие времени для того, чтобы врач проанализировал историю болезни, из-за высокой рабочей нагрузки врача (назначение с пациентом) и документации занимает значительное количество времени.

Определение заболевания осложняется высокой зависимостью от рентгеновских, КТ, МРТ исследований, биопсии в случае нестандартных заболеваний, субъективного опыта специалистов.

Искусственный интеллект, основанный на нейронных сетях, может иметь огромное значение в области медицинского диагноза.

Как это работает?

Возможности Возможности платформы для людей:

Загрузить персональные медицинские данные

Безопасное и анонимное хранение медицинских данных

Получение токенов (расширение функциональных возможностей приложений с помощью токенов, покупка медицинского страхования и страхование жизни)

Анонимные продажи данных для токенов платформы

Анализ данных с использованием искусственного интеллекта для диагностики ранней стадии болезни

Приобретайте и подключайте протестированные устройства (гаджеты) для быстрой диагностики организмов

Сделайте заказ на медицинский осмотр

Проверенное обнаружение и покупка лекарств

При анализе ИК-излучения с использованием алгоритма,

Основываясь на тысячах врачей и миллионы исследований во всем мире, алгоритмы ИИ анализируют данные, полученные путем определения наименьшей корреляции между изменениями гаджета и результатами человеческих испытаний.

Определите образцы и источники болезней.

AI предоставляет рекомендации по управлению стилем жизни, основанные на вспышках болезней.

Создавайте индивидуальные процедуры лечения и питания.

Контролировать потребление медикаментов.

Отслеживать процесс лечения

Tracker Rocketbody для сбора данных в режиме реального времени

Температура тела

Ритм дыхания

Уровень физической активности

Концентрация спирта

Уровень гемоглобина в крови

Артериальное давление

электрокардиограмма

Сердечный ритм

Экосистема для врачей

Онлайн-консультация пациента

Обмен опытом с коллегами

Совместная помощь пациентам

Мониторинг точности лечения пациента

Контролировать курсы лечения пациентов онлайн

Определите точную причину заболевания с помощью искусственного интеллекта

Получите доступ к нейронной сети за плату.

Экосистема для бизнеса

Страховая компания более точно рассчитывает вероятность наступления страхового случая. Минимизируйте риск премиальных платежей и увеличивайте прибыль. Продать медицинскую страховку через заявку

Фармацевтические компании получают статистические отчеты о продажах наркотиков, типичных местных (городских) заболеваниях и влиянии фармацевтических препаратов. Чтобы персонализировать лечение, данные о склонности конкретного заболевания в соответствии с его географическим положением можно получить из базы данных ДНК

Клиника улучшает лечение и профилактику заболеваний человека.

Исследовательские центры и разработчики могут использовать интеллектуальный анализ данных (поиск заголовка в базе данных) для получения шаблонов. Знание моделей, найденных в текущей глобальной конкуренции, может обеспечить дополнительные преимущества

Что такое дата майнинга?

Добыча данных - это коллективный термин для комбинации технологий, которые ранее не знали знаний, необходимых для принятия решений в различных областях человеческой деятельности, и которые обнаруживали небольшие, оперативно полезные и интерпретируемые данные

Технология интеллектуального анализа данных является мощным инструментом современного бизнес-анализа и представляет собой исследование данных для поиска скрытых шаблонов и создания прогностических моделей. Добыча данных основана на реальных данных, а не на догадках.

Работа с интеллектуальными данными

Классификация Самая простая и наиболее распространенная задача интеллектуального анализа данных. В результате завершения операции классификации вы можете найти индикаторы, которые характеризуют группу объектов в опросном наборе данных (классе). Вы можете классифицировать новые объекты в соответствии с этими показателями. Как обрабатывать задачи Для завершения задач классификации могут быть использованы несколько методов, включая ближайших соседей, k-ближайших соседей, байесовские сети, индукцию дерева решений, нейронные сети. Кластеризация кластеризации является логическим продолжением: Идея классификации. Это сложнее. Характерной особенностью кластеризации является то, что класс объекта изначально не определяется. Результатом кластеризации является разделение объектов на группы. Пример того, как обрабатывать задачи кластеризации: «Некоординированное обучение» - особый вид нейронной сети - самоорганизующаяся карта Кохонена.