0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

使用先進的AI和機器學習來檢測醫(yī)護人員行為的模式

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-04-23 09:53 ? 次閱讀

醫(yī)療保健公司Invistics于3月21日推出了其最新軟件-該系統(tǒng)在檢測醫(yī)院供應的丟失藥物方面有效率超過90%。

Invistics首席執(zhí)行官湯姆?奈特(Tom Knight)在新聞稿中說:“多達10%的醫(yī)護人員從工作場所轉移,而且大多數(shù)此類盜竊事件都沒有報告?!?“我們希望以一種可擴展的方式解決該問題,而機器學習正在幫助我們檢測出藥物轉移,而這些轉移以前是無法被檢測到的?!?/p>

Invistics的技術是第一個成功標記藥物轉移的符合DEA的軟件,并得到了美國國立衛(wèi)生研究院的支持。該平臺使用先進的AI和機器學習來檢測醫(yī)護人員行為的模式,這些行為違反政策并導致藥物轉移的風險增加。

根據(jù)Knight的說法,該軟件可用于所有醫(yī)院和醫(yī)療系統(tǒng),并且可與所有電子醫(yī)療記錄和自動配藥柜兼容。

他說:“這是一家不出售硬件的公司第一次提供藥物轉移解決方案,例如自動配藥柜或外科手術器械,或者不希望您購買他們的硬件?!?“在分析這些大型數(shù)據(jù)集時,這一點至關重要—我們可以與之合作的提供者越多,就可以用于建立毒品轉移情報的數(shù)據(jù)就越多?!?/p>

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 醫(yī)療保健

    關注

    4

    文章

    313

    瀏覽量

    30662
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8320

    瀏覽量

    132165
收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術支撐學習心得

    人工智能在科學研究中的核心技術,包括機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些技術構成了AI for Science的基石,使得AI能夠處理和分析
    發(fā)表于 10-14 09:16

    RISC-V如何支持不同的AI機器學習框架和庫?

    RISC-V如何支持不同的AI機器學習框架和庫?還請壇友們多多指教一下。
    發(fā)表于 10-10 22:24

    AI引擎機器學習陣列指南

    云端動態(tài)工作負載以及超高帶寬網(wǎng)絡,同時還可提供高級安全性功能。AI 和數(shù)據(jù)科學家以及軟硬件開發(fā)者均可充分利用高計算密度的優(yōu)勢加速提升任何應用的性能。AI 引擎機器
    的頭像 發(fā)表于 09-18 09:16 ?237次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>引擎<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>陣列指南

    AI普及給嵌入式設計人員帶來新挑戰(zhàn)

    探討了人工智能(AI)的普及給嵌入式設計人員帶來的新挑戰(zhàn)。在創(chuàng)建“邊緣機器學習(ML)”應用時,設計人員必須確保其能有效運行,同時最大限度地
    發(fā)表于 08-22 14:20 ?600次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>普及給嵌入式設計<b class='flag-5'>人員</b>帶來新挑戰(zhàn)

    新大陸的手持PDA在醫(yī)療行業(yè)的應用

    一、新大陸手持PDA的醫(yī)療領域應用概述新大陸的手持PDA在醫(yī)療行業(yè)中有著廣泛的應用。這些設備不僅提高了醫(yī)護人員的工作效率,還提升了醫(yī)療服務的質量和安全性。以下是新大陸手持PDA在醫(yī)療行業(yè)的一些主要
    的頭像 發(fā)表于 07-25 15:39 ?263次閱讀
    新大陸的手持PDA在醫(yī)療行業(yè)的應用

    旗晟機器人人員行為監(jiān)督AI智慧算法

    ,以實現(xiàn)對工業(yè)場景巡檢運維的高效化目標。那么,下面我們談談旗晟機器AI智慧算法之一——人員行為監(jiān)督A
    的頭像 發(fā)表于 07-24 17:05 ?224次閱讀
    旗晟<b class='flag-5'>機器人人員</b><b class='flag-5'>行為</b>監(jiān)督<b class='flag-5'>AI</b>智慧算法

    AI行為識別視頻監(jiān)控系統(tǒng) Python

    AI行為識別視頻監(jiān)控系統(tǒng)來自機器視覺技術的革新。機器視覺技術應用是人工智能技術分析的一個支系。它可以在圖形和圖象具體內容敘述中間創(chuàng)建投射關聯(lián),使電腦可以根據(jù)圖像處理和剖析比較,進而熟悉
    的頭像 發(fā)表于 07-06 10:36 ?391次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>行為</b>識別視頻監(jiān)控系統(tǒng) Python

    人員跌倒識別檢測算法

    人員跌倒識別檢測算法是基于視頻的檢測方法,通過對目標人體監(jiān)測,當目標人體出現(xiàn)突然倒地行為時,自動監(jiān)測并觸發(fā)報警。人員跌倒識別
    的頭像 發(fā)表于 06-30 11:47 ?370次閱讀
    <b class='flag-5'>人員</b>跌倒識別<b class='flag-5'>檢測</b>算法

    醫(yī)療手持終端PDA定制開發(fā)_醫(yī)用心電圖機方案

    采用先進的MTK八核MT8768作為主控芯片,醫(yī)療手持終端PDA方案在處理器低功耗、高性能的基礎上,搭載了Android 11.0嵌入式操作系統(tǒng),為醫(yī)護人員提供了快速運行各種算法的平臺
    的頭像 發(fā)表于 06-11 20:07 ?377次閱讀
    醫(yī)療手持終端PDA定制開發(fā)_醫(yī)用心電圖機方案

    AI人員翻越欄桿監(jiān)測攝像機

    AI人員翻越欄桿監(jiān)測攝像機是一種集成了人工智能技術和高清攝像功能的智能監(jiān)控設備,旨在監(jiān)測和預防禁止區(qū)域內的人員翻越欄桿的行為。這種先進的監(jiān)測
    的頭像 發(fā)表于 03-28 10:12 ?290次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b><b class='flag-5'>人員</b>翻越欄桿監(jiān)測攝像機

    AI老人跌倒監(jiān)測報警攝像機

    監(jiān)測老人的行為,如姿勢變化和行動模式,識別并分析出可能發(fā)生跌倒的情況。一旦監(jiān)測到老人跌倒,攝像機會立即發(fā)送報警信息給相關人員,如家人、護理人員醫(yī)護
    的頭像 發(fā)表于 03-25 12:12 ?509次閱讀
    <b class='flag-5'>AI</b>老人跌倒監(jiān)測報警攝像機

    谷歌Vertex AI搜索在醫(yī)療保健領域正式推出

    谷歌公司近日宣布,其Vertex AI搜索功能在醫(yī)療保健領域正式亮相,并已成功與MedLM以及醫(yī)療保健數(shù)據(jù)引擎(HDE)完成集成。這一創(chuàng)新功能專為醫(yī)護人員設計,旨在從繁雜的醫(yī)療記錄中快速且精準地提取出關鍵的臨床信息。
    的頭像 發(fā)表于 03-22 14:08 ?514次閱讀

    三甲醫(yī)院試行建設智慧醫(yī)院解決方案分享

    改進。 客戶挑戰(zhàn) 醫(yī)護人員調配不當:由于醫(yī)院規(guī)模較大,醫(yī)護人員的調配不當可能導致某些科室過度擁擠,而其他科室則人手不足。 設備監(jiān)管不易:醫(yī)院擁有大量設備,這些設備需要進行維護和保養(yǎng),以確保它們能夠正常工作。然而
    的頭像 發(fā)表于 12-21 16:43 ?396次閱讀
    三甲醫(yī)院試行建設智慧醫(yī)院解決方案分享

    什么是AI運算?AI是如何運算的呢?

    AI是計算機科學的分支領域,專注在創(chuàng)建擁有人類智能行為的系統(tǒng)或機器,其目標為模擬人類的各種認知功能,包含學習、推理、解決問題、感知、語言理解等等。A
    發(fā)表于 12-12 13:56 ?2455次閱讀

    RFID技術助力醫(yī)院的“回收再利用”流程

    一直以內,醫(yī)護人員都面臨著被稱為“三重擠壓”的共同壓力。慢性病發(fā)病率上升、人口老齡化和醫(yī)護人員短缺都意味著醫(yī)護人員正在以更少的資源做更多的事情。每個人都希望解決方案能夠節(jié)省這些一線工作人員
    的頭像 發(fā)表于 12-07 11:43 ?337次閱讀