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Salud

¿Sabías que, de media, una persona genera durante su vida datos sobre su salud con los que se podrían rellenar 300 millones de libros?

1. Prevención y diagnostico de enfermedades.

El análisis de la gran cantidad de datos de las historias clínicas de los pacientes permite desarrollar algoritmos y modelos para ayudar en la detección y prevención de
diferentes enfermedades. Estos modelos pueden ser utilizados para una detección temprana de las enfermedades que puede ayudar a que el tratamiento sea más efectivo. Estos modelos pueden aplicarse a la mayor parte de los diagnósticos al poder estar basados en diferentes tipos de datos como imágenes 2D, 3D o modo texto.
El uso de estos modelos permitirá a los profesionales disponer de un asesoramiento independiente basados en evidencias científicas. Los sistemas de Inteligencia Artificial mejorar la forma en la que el médico maneja toda la información de la que dispone, filtrándola para que se preste atención a los datos más importantes.

2. Sistema virtual de ayuda a los pacientes

Aunque el objetivo de un sistema virtual de ayuda virtual no es la sustitución de los profesionales en medicina, estos sistemas sí que pueden asistir a los pacientes a la
hora de facilitarles información personalizada relacionada con la enfermedad que padecen. Asimismo, pueden controlar la posología recetada por el profesional y
aconsejar en determinados ejercicios o hábitos de vida que ayudarán a mejorar en su enfermedad o en su curación definitiva.
En el caso de enfermedades crónicas, puede informar del calendario de vacunación, cepas de virus e intensidad de las alergias a las que esté afecto el paciente.
También estos sistemas pueden realizar búsquedas en determinados sitios de internet para facilitar al paciente información adicional relacionada con la enfermedad, hacer una previsión del tiempo medio de recuperación, posibles recaídas,…

3. Sistemas de ayuda a la prescripción

El análisis de grandes cantidades de datos relacionadas con tratamientos llevados a cabo para el tratamiento de determinadas enfermedades, permite realizar
tratamientos personalizados para cada paciente. El modelo predictivo que se genera permite determinar cuáles son las características principales que se deben tener en
cuenta. Estás características se obtienen en base al análisis de tratamientos realizados y el éxito obtenido para cada uno de ellos en diferentes pacientes.
Con la aplicación de estas técnicas de Inteligencia Artificial se conseguirá una gestión más eficiente de los recursos con un importante ahorro de costes, así como una mayor satisfacción del paciente con el tratamiento recibido al reducir el tiempo de recuperación como la eficacia del tratamiento aplicado.

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