Skip to content

Sztuczna inteligencja cz. 4

1 tydzień ago

282 words

Zgodnie z maksymą branżową sztuczna inteligencja „poprawi zarządzanie roszczeniami ubezpieczeniami zdrowotnymi” (tj. Kwalifikowalność pokrycia, wyjaśnienie korzyści, płatności). Komunikat ubezpieczycieli, aby zaplanować beneficjentów, których duże i drobne dane są zbierane na Facebooku, nie obejmuje jeszcze niższych składek ani lepszego ubezpieczenia. Badanie rynku przeprowadzone w 2017 r. pokazało, że 40% klientów ubezpieczeniowych w USA może śledzić i udostępniać swoje dane dotyczące zachowania zdrowia, aby uzyskać dokładniejsze składki. Jednakże, gdy London National Health Service Trust zaufało firmie Google na tyle, że dostarczyło jej spółce zależnej zajmującej się sztuczną inteligencją (DeepMind) dane o wartości> 1,6 miliona pacjentów, organ regulacyjny ds. Prywatności ustalił, że nie przestrzegał przepisów dotyczących ochrony danych w Wielkiej Brytanii.

Nieruchomy obiekt i niepowstrzymana siła zbiegły się i pędzą w kierunku Ziemi.

Co można zrobić, aby uratować ludzkość przed zagładą dużych danych dotyczących zdrowia? Osiągnięcie nieporównywalnej interoperacyjności EMR, nieprzeniknionego bezpieczeństwa w chmurze oraz przydatnej analizy byłoby z korzyścią dla każdego. Nowe technologie obliczeniowe oparte na sztucznej inteligencji umieszczone na platformie startowej oferują bardziej skuteczne rozwiązania.

Proste rekurencyjne sieci neuronowe są szkolone na dużych zbiorach danych (elementy 108-1010), aby przenieść najnowsze rozwiązania do przetwarzania danych (w czasie t-1) do wyników prądu (czas t) i przyszłości (czas t + 1) . Ta zależna od czasu metoda „propagacji wstecznej” sieci neuronowej tworzy opartą na algorytmie ważoną wektorowo pamięć krótkotrwałą, która doskonale nadaje się do sekwencyjnych zadań wprowadzania danych. Rekurencyjne sieci neuronowe mogą odczytywać pozycje tekstowe EMR w celu generowania list problemów i przekształcania obrazów cyfrowych w odpowiednio sformułowane opisowe raporty.