人工智能健康 3MIN读取
加速使用AI护理美国老兵
2021年9月2日
退伍军人事务部也许拥有最纯洁和最普遍理解的任务之一 : “ 照顾应战者,照顾遗孀和孤儿 ” 。 今日,退伍军人局通过退伍军人卫生局向退伍军人提供医疗保健服务来做此行!通过老兵福利管理局提供老兵福利维护并提供国家公墓安葬服务并确保继续服务老兵,进而加强我们应对冲突、国家紧急情况或灾难的准备
... AI解决方案提高老兵接受护理的速度,加速皮肤条件处理并使他们能够随时随地获取服务 ...
GDIT长支持VA努力提高老兵经验,确保老兵和家属获得所得福利必威体育娱乐betway从数字现代化到管理服务,云到人工智能技术解决方案使老兵能够获取服务 — — 即他们需要服务的方式、时间和地点。
原型最优例子外壳分类器我们最近开发并试运行VA
今日,有皮肤损伤的老兵通常会看到初级护理提供人诊断PCP使用摄像头摄取损耗图像图像寄送皮肤科专家审查,集中分布在全国各地18名退伍军人综合服务网图像质量问题数天后检测出来,质量差图像要求老兵返回获取另一图像并重开整个进程
这一过程除不方便和无效外,还可能延迟潜在救生处理的启动取出临床帮助图像后,皮肤科医生可以将损耗分类为潜在恶性或良性,并可以命令多测试或诊断并视必要开始治疗
2020年末至2021年,GDIT参加了VA人工智能技术打印,由VA国家AI学院赞助必威提前结束投注sprints意指增强团队快速原型AI能力,满足VA内部关键需求与密歇根州安阿波尔VA保健系统皮肤学主管合作,团队开发了皮肤素分级器,可评估皮肤损伤图像质量以确定它是否临床有用服务再归为7类皮肤病之一对于那些已知恶性皮肤病,解决方案建议立即后续护理GDIT皮肤分类器在40多队中按VA排名居第三
团队使用人工智能传递学习八大图像分类器使用深学习算法构建,包括ResNet、VGGNet和其他卷积神经网络模型分类器库培训10,000公共可获取皮肤损伤图像
团队从中选择最精确模型并搭建云式容器化解析法,可评估图像,识别损耗或恶性或良性,对条件分类并提出后续护理建议此外,团队探索可解释性方法帮助评价者解释决策,概述影响分类图像特征和元素
自完成短程后,团队建议后续实验现场收集更多图像,从广度多样性皮肤类型收集更多图像并展示更多条件-以便分类器应用到更多疾病和皮肤类型以提出更精确的建议此外,实验还包括由肿瘤学家评估解决方案的精度和可用性
期望AI提高老兵护理接受速度并加速皮肤条件和癌症处理这一点今天尤其重要,因为COVID-19大流行延迟了许多例程筛选和成像持续数月的不可检测条件必须尽快发现和处理,以确保老兵取得最佳结果
AI解决方案主机网络界面提供远程保健选项,帮助农村或服务不足人口的老兵获得更多护理,他们重复返回集中式VA特殊护理点可能变得不便、费用昂贵或甚至不可行。GDIT与VA伙伴协作并搭建这一工具,将产生有意义和持久效果,并能使VA更好地实现使命
通过
戴夫文纳格隆
副总裁AI和DataInsights
副总裁AI和DataInsights
