人工智能如何帮助诊断神经系统疾病？

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人工智能如何帮助诊断神经系统疾病？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-12-31

这项新技术充分利用了大数据成像和在其上运行的人工智能的优势
成像更加精细，因此AI和机器学习（ML）都可以在更多数据点上运行，这不仅可以揭示眼睛健康状况，还可以揭示潜在的医疗状况，因此可以对其进行治疗，我们知道诸如多发性硬化症之类的疾病以特定的眼球运动为特征，使用视网膜扫描技术，我们可以更快地检测到眼球运动的微小变化，视频可见度可降至1微米级别，在其他瞳孔扫描技术中，用于眼球运动观察的小尺寸在2至4毫米范围内，由于可以更早地发现疾病，因此可以在显微镜下观察和检测眼球运动及其含义，为获得更好的医疗效果铺平了道路，借助使用神经网络和高级统计建模框架的人工智能，可以促进早期检测。

借助可以检测和评估眼动数据模式的机器学习
可以将当前的视网膜扫描与过去的结果进行比较，这使我们能够绘制出疾病的进展图或缺乏进展图，我们可以从这些信息中学到很多东西，一方面眼球行为的改变可能预示着疾病的发展，但也可能意味着用于治疗该疾病的特定药物无效，在后一种情况下，它可能表明护理人员重新评估和调整所使用的药物疗法，以便患者可以取得更好的结果。

其他人可以从这种AI技术中学到什么？
诸如高级视网膜扫描和AI / ML评估之类的技术为正在启用和实施以大数据为基础的技术的其他人提供了经验教训，如果锐化正在采集原始数据点的设备的镜头，则可能会发现更有意义的数据可见性，这并不一定足以满足影像和其他大数据捕获技术的需求，人工智能是一种动态的组合，它使用智能框架来评估和评估特定问题，而机器学习可以通过检测和分析数据模式来提高AI性能，当研究领域或业务领域的专家运用其经验知识，专注于难以解决的特定问题并将其解决时，就会出现一些的大数据，人工智能和机器学习突破。

当我们考虑桥接基础架构时至关重要
我们必须使我们的客户能够在该边缘创建一个开放的基于云的环境，并且他们具有丰富的分析，洞察力和决策制定能力，所有这些因素对于边缘计算都是必不可少的，但是我们的边缘技术也是建立在开源之上的，这使客户可以拥有一致且整体的架构，这是业界个自治管理解决方案，它使AI分析和物联网工作负载能够通过一个单一的窗格安全地进行部署并进行远程管理，它提供了实时分析和见解。可以同时支持和管理多达10,000个端点。

随着5G的成熟它将成为支撑电信服务交付的网络技术

向云架构迈进对于使所有这些真正真正地为企业所必需，至关重要，拥有一种混合云模型，该模型将从现有的公司数据中心以及其公共和私有云实例一直延伸到边缘，这将为客户释放新的互联体验至关重要，启用边缘的应用程序和服务，具有边缘功能的应用程序和服务的组合可以优化管理这些环境的生产，并将AI认知应用程序部署到所有这些端点类型的环境中。

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