IBM Watson Health является подразделением International Business Machines Corporation ( IBM ), американской многонациональной компании , занимающейся информационными технологиями, со штаб-квартирой в Армонке, штат Нью-Йорк . Он помогает клиентам облегчить медицинские исследования, клинические исследования и решения для здравоохранения [ модное слово ] за счет использования искусственного интеллекта, данных, аналитики, облачных вычислений и других передовых информационных технологий.
Тип | Общественные |
---|---|
Торгуется как | |
В | US4592001014 |
Промышленность | Облачные вычисления Искусственный интеллект Компьютерное оборудование Компьютерное программное обеспечение |
Предшественник | Банди, производственная компания, компания Computing Scale, Америка, международная компания записи времени, компания по производству табуляторов. |
Основан | 16 июня 1911 г . Computing-Tabulating-Recording ) Эндикотт , Нью-Йорк , США [1] | (как компания
Учредители | |
Штаб-квартира | , |
Обслуживаемая площадь | 177 стран [2] |
Ключевые люди | Джинни Рометти ( председатель, президент и генеральный директор ) |
Продукты | Посмотреть продукты IBM |
Услуги | |
Доход | 79,59 миллиарда долларов США (2018) [3] |
Операционная прибыль | 13,21 миллиарда долларов США (2018) [3] |
Чистый доход | 8,72 миллиарда долларов США (2018) [3] |
Всего активов | 123,38 миллиарда долларов США (2018) [3] |
Общий капитал | 16,79 млрд долларов США (2018) [3] |
Количество работников | 350 600 (2018) [4] |
Веб-сайт | www |
IBM начала свою деятельность в 1911 году в Эндикотте, штат Нью-Йорк , под названием Computing-Tabulating-Recording Company (CTR), а в 1924 году была переименована в International Business Machines. Корпорация IBM зарегистрирована в Нью-Йорке. [5]
IBM производит и продает компьютерное оборудование , промежуточное программное обеспечение и программное обеспечение , а также предоставляет услуги хостинга и консалтинга в различных областях, от мэйнфреймов до нанотехнологий . IBM также является крупной исследовательской организацией, удерживая рекорд по количеству патентов в США, генерируемых бизнесом (по состоянию на 2019 год [Обновить]) в течение 26 лет подряд. [6] Изобретение по IBM включает банкомат (ATM), на дискету , на жесткий диск , с магнитной полосой карту , в реляционную базу данные , то язык программирования SQL , в UPC штрих - коду , а также динамическую память с произвольным доступом (DRAM ). Мэйнфреймов IBM , примером которого является System / 360 , была доминирующей вычислительной платформы в течение 1960 - х и 1970 - х годов.
Достижения
В сфере здравоохранения исследуются естественный язык Watson, генерирование гипотез и возможности обучения на основе фактов, чтобы увидеть, как Watson может внести свой вклад в системы поддержки клинических решений и развитие искусственного интеллекта в здравоохранении для использования профессионалами-медиками. [7] Чтобы помочь врачам в лечении своих пациентов, после того, как врач отправил запрос к системе с описанием симптомов и других связанных факторов, Watson сначала анализирует входные данные, чтобы определить наиболее важные фрагменты информации; затем обрабатывает данные пациента, чтобы найти факты, относящиеся к его медицинскому и наследственному анамнезу; затем исследует доступные источники данных, чтобы сформировать и проверить гипотезы; [7] и, наконец, предоставляет список индивидуальных рекомендаций с оценкой достоверности. [8] Источники данных, которые Watson использует для анализа, могут включать рекомендации по лечению, данные электронных медицинских карт, заметки поставщиков медицинских услуг, материалы исследований, клинические исследования, журнальные статьи и информацию о пациентах. [7] Несмотря на то, что Watson был разработан и продан как «советник по диагностике и лечению», он никогда не участвовал в процессе медицинской диагностики, а только помогал в определении вариантов лечения для пациентов, которым уже был поставлен диагноз. [9]
В феврале 2011 года было объявлено, что IBM будет сотрудничать с Nuance Communications в рамках исследовательского проекта по разработке коммерческого продукта в течение следующих 18–24 месяцев, предназначенного для использования возможностей Watson по поддержке принятия клинических решений. Врачи Колумбийского университета помогут выявить критические проблемы в медицинской практике, в которых технология системы может внести свой вклад, а врачи из Университета Мэриленда будут работать над определением наилучшего способа взаимодействия такой технологии, как Watson, с практикующими врачами. оказываем максимальную помощь. [10]
В сентябре 2011 года IBM и WellPoint (теперь Anthem ) объявили о партнерстве, чтобы использовать возможности Watson для обработки данных, чтобы помочь врачам предлагать варианты лечения. [11] Затем, в феврале 2013 года, IBM и WellPoint представили Watson первое коммерческое приложение для принятия управленческих решений при лечении рака легких в Мемориальном онкологическом центре Слоуна-Кеттеринга . [12]
IBM объявила о партнерстве с Cleveland Clinic в октябре 2012 года. Компания направила Watson в Кливлендскую клинику Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University , где она расширит свои знания в области здравоохранения и будет помогать медицинским специалистам в лечении пациентов. Медицинское учреждение будет использовать способность Watson хранить и обрабатывать большие объемы информации, чтобы ускорить и повысить точность процесса лечения. «Сотрудничество Cleveland Clinic с IBM захватывающе, потому что оно дает нам возможность научить Watson« думать »таким образом, который может сделать его мощным инструментом в медицине», - сказал К. Мартин Харрис, доктор медицины, директор по информационным технологиям Кливленда. Клиника. [13]
В 2013 году IBM и MD Anderson Cancer Center начали пилотную программу, направленную на выполнение «миссии центра по искоренению рака». [14] [15] Однако, потратив 62 миллиона долларов, проект не достиг поставленных целей и был остановлен. [16]
8 февраля 2013 года IBM объявила, что онкологи из Центра онкологической медицины штата Мэн и Westmed Medical Group в Нью-Йорке начали тестировать суперкомпьютерную систему Watson, чтобы рекомендовать лечение рака легких. [17]
29 июля 2016 года IBM и Manipal Hospitals [18] (ведущая сеть больниц в Индии) объявили о запуске IBM Watson for Oncology для онкологических больных. Этот продукт предоставляет врачам и онкологическим больным информацию и советы, которые помогают им определять индивидуальные, основанные на фактических данных варианты лечения рака. Больницы Manipal - вторая больница [19] в мире, принявшая эту технологию, и первая в мире, которая предлагает ее пациентам в режиме онлайн в качестве второго экспертного мнения через свой веб-сайт. [20] Manipal прекратил действие этого контракта в декабре 2018 года.
7 января 2017 года IBM и Fukoku Mutual Life Insurance заключили контракт с IBM на предоставление анализа компенсационных выплат с помощью своего ИИ IBM Watson Explorer, что привело к потере 34 рабочих мест, и компания заявила, что ускорит анализ компенсационных выплат. за счет анализа заявлений и медицинских карт и повышения производительности на 30%. Компания также заявила, что сэкономит 140 миллионов иен на текущих расходах. [21]
Говорят, что IBM Watson будет нести базу знаний из 1000 онкологов, что произведет революцию в области здравоохранения. IBM считается революционным нововведением. Однако онкология все еще находится на начальной стадии. [22]
Несколько стартапов в сфере здравоохранения эффективно использовали семь архетипов бизнес-моделей, чтобы вывести на рынок решения [ модное слово ], основанные на IBM Watson. Эти архетипы зависят от ценности, создаваемой для целевого пользователя (например, ориентация на пациента по сравнению с поставщиком медицинских услуг и ориентации на плательщика) и механизмов сбора ценности (например, предоставление информации или соединение заинтересованных сторон). [23]
В 2019 году Элиза Стрикленд называет «историю Watson Health [...] поучительным рассказом о высокомерии и шумихе» и приводит «репрезентативную выборку проектов» с их статусом. [24]
Соображения и проблемы отрасли
Последующий мотив слияния крупных медицинских компаний с другими медицинскими компаниями обеспечивает большую доступность медицинских данных. [25] Более подробные данные о состоянии здоровья могут позволить расширить реализацию алгоритмов искусственного интеллекта. [26]
Внедрение ИИ в секторе здравоохранения в значительной степени сосредоточено на системах поддержки принятия клинических решений . [27] По мере увеличения объема данных системы поддержки принятия решений ИИ становятся более эффективными. Многие компании изучают возможности внедрения больших данных в отрасль здравоохранения. [28]
IBM Watson Oncology разрабатывается в онкологическом центре Memorial Sloan Kettering и в клинике Кливленда . [29] IBM также работает с CVS Health над приложениями искусственного интеллекта для лечения хронических заболеваний и с Johnson & Johnson над анализом научных статей, чтобы найти новые связи для разработки лекарств. [30] В мае 2017 года IBM и Политехнический институт Ренсселера начали совместный проект под названием Health Empowerment by Analytics, Learning and Semantics (HEALS), посвященный изучению использования технологий искусственного интеллекта для улучшения здравоохранения. [31]
Некоторые другие крупные компании, которые внесли свой вклад в алгоритмы искусственного интеллекта для использования в здравоохранении, включают:
Microsoft
В рамках проекта Microsoft в Ганновере в партнерстве с Институтом рака Knight при Орегонском университете здоровья и науки анализируются медицинские исследования с целью прогнозирования наиболее эффективных вариантов лекарственного лечения рака для пациентов. [32] Другие проекты включают анализ медицинских изображений прогрессирования опухоли и разработку программируемых клеток. [33]
Google «s DeepMind платформа используется в Великобритании Национальной службы здравоохранения для выявления определенных рисков для здоровья на основе данных , собранных с помощью мобильного приложения. [34] Второй проект с NHS включает анализ медицинских изображений, полученных от пациентов NHS, с целью разработки алгоритмов компьютерного зрения для обнаружения раковых тканей. [35]
Intel
Подразделение венчурного капитала Intel, Intel Capital, недавно инвестировало в стартап Lumiata, который использует искусственный интеллект для выявления пациентов из группы риска и разработки вариантов лечения. [36]
Искусственный интеллект в здравоохранении - это использование сложных алгоритмов и программного обеспечения для имитации человеческого познания при анализе сложных медицинских данных. В частности, ИИ - это способность компьютерных алгоритмов делать приблизительные выводы без прямого участия человека.
Что отличает технологию искусственного интеллекта от традиционных технологий в здравоохранении, так это способность получать информацию, обрабатывать ее и предоставлять конечному пользователю четко определенный результат. ИИ делает это с помощью алгоритмов машинного обучения . Эти алгоритмы могут распознавать закономерности в поведении и создавать свою собственную логику. Чтобы уменьшить погрешность, алгоритмы искусственного интеллекта необходимо многократно тестировать. Алгоритмы искусственного интеллекта ведут себя по- разному от людей двумя способами: (1) алгоритмы являются дословным: если вы поставили перед собой цель, алгоритм не может приспособиться и только понять , что это было сказано явно, (2) и алгоритмы черные ящики ; алгоритмы могут предсказать чрезвычайно точно, но не причину или почему. [37]
Основная цель приложений искусственного интеллекта, связанных со здоровьем, - анализ взаимосвязи между методами профилактики или лечения и результатами лечения пациентов. [38] Программы искусственного интеллекта были разработаны и применены к таким практикам, как процессы диагностики , разработка протоколов лечения, разработка лекарств , персонализированная медицина , а также мониторинг и уход за пациентами. Медицинские учреждения , такие как The Mayo Clinic , Memorial Sloan Kettering Cancer Center , [39] [40] и Национальная служба здравоохранения , [41] разработали алгоритмы искусственного интеллекта для своих подразделений. Крупные технологические компании, такие как IBM [42] и Google , [41], и стартапы, такие как Welltok и Ayasdi , [43] также разработали алгоритмы искусственного интеллекта для здравоохранения. Кроме того, больницы ищут решения искусственного интеллекта [ модное слово ] для поддержки операционных инициатив, которые увеличивают экономию затрат, улучшают удовлетворенность пациентов и удовлетворяют их кадровые и кадровые потребности. [44] Компании разрабатывают решения для прогнозной аналитики [ модное слово ], которые помогают менеджерам здравоохранения улучшить бизнес-операции за счет увеличения использования, сокращения количества пациентов, обслуживаемых пациентами, сокращения продолжительности пребывания в больнице и оптимизации численности персонала. [45]
Следующие области медицины представляют интерес для исследований в области искусственного интеллекта:
Радиология
Способность интерпретировать результаты визуализации с помощью радиологии может помочь клиницистам обнаружить мельчайшие изменения в изображении, которые врач может случайно пропустить. В ходе исследования в Стэнфорде был разработан алгоритм, который может обнаруживать пневмонию в этом конкретном месте у этих пациентов с лучшим средним показателем F1 (статистический показатель, основанный на точности и запоминании), чем у радиологов, участвовавших в этом исследовании. [46] Радиологическая конференция Радиологического общества Северной Америки представила презентации по ИИ в визуализации во время своего ежегодного собрания. Появление технологии искусственного интеллекта в радиологии воспринимается некоторыми специалистами как угроза, поскольку эта технология может улучшить определенные статистические показатели в отдельных случаях, в отличие от специалистов. [47] [48]
Визуализация
Недавние достижения предложили использовать ИИ для описания и оценки результатов челюстно-лицевой хирургии или оценки лечения расщелины неба с точки зрения привлекательности лица или возрастной внешности. [49] [50]
В 2018 году в статье, опубликованной в журнале Annals of Oncology, упоминалось, что рак кожи может быть более точно обнаружен системой искусственного интеллекта (которая использует сверточную нейронную сеть с глубоким обучением), чем дерматологами . В среднем дерматологи точно выявляли 86,6% рака кожи по изображениям по сравнению с 95% для аппарата CNN. [51]
Диагностика заболеваний
Есть много болезней, но есть также много способов использования ИИ для их эффективной и точной диагностики. Некоторые из наиболее известных заболеваний, такие как диабет и сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), которые входят в первую десятку причин смерти во всем мире, стали основой многих исследований / тестов, помогающих поставить точный диагноз. Из-за того, что от этих заболеваний связан такой высокий уровень смертности, были предприняты усилия по интеграции различных методов, помогающих поставить точный диагноз ».
В статье Цзян и др. (2017) [52] показано, что существует множество различных методов искусственного интеллекта, которые используются для лечения множества различных заболеваний. Некоторые из этих методов, обсуждаемых Цзян и др., Включают: вспомогательные векторные машины, нейронные сети, деревья решений и многое другое. Каждый из этих методов описывается как имеющий «тренировочную цель», поэтому «классификации в максимально возможной степени соответствуют результатам…». [52]
Чтобы продемонстрировать некоторые особенности диагностики / классификации заболеваний, при классификации этих заболеваний используются два различных метода, включая использование «искусственных нейронных сетей (ИНС) и байесовских сетей (BN)». [53] Из обзора множества различных статей за период 2008-2017 гг. [53] выяснил, какой из двух методов был лучше. Был сделан вывод, что «ранняя классификация этих заболеваний может быть достигнута с помощью моделей машинного обучения, таких как искусственная нейронная сеть и байесовская сеть». Другой вывод, который удалось сделать Alic и др. (2017) [53], заключался в том, что между двумя ИНС и BN эта ИНС была лучше и могла более точно классифицировать диабет / ССЗ со средней точностью в «обоих случаях (87,29 для диабета и 89,38). для сердечно-сосудистых заболеваний).
Телездравоохранение
Увеличение телемедицины , показал рост возможных применений искусственного интеллекта. [54] Возможность контролировать пациентов с помощью ИИ может позволить передавать информацию врачам, если могла произойти возможная активность заболевания. [55] Носимое устройство может обеспечивать постоянное наблюдение за пациентом, а также дает возможность замечать изменения, которые могут быть менее различимы людьми.
Электронные медицинские карты
Электронные медицинские карты имеют решающее значение для цифровизации и распространения информации в отрасли здравоохранения. Однако регистрация всех этих данных сопряжена со своими проблемами, такими как когнитивная перегрузка и выгорание пользователей. Разработчики EHR теперь автоматизируют большую часть процесса и даже начинают использовать инструменты обработки естественного языка (NLP) для улучшения этого процесса. Одно исследование, проведенное исследовательским институтом Centerstone, показало, что прогнозирующее моделирование данных EHR достигло 70–72% точности в прогнозировании индивидуального ответа на лечение на исходном уровне. [ необходима цитата ] Это означает, что с помощью инструмента искусственного интеллекта, который сканирует данные EHR, он может довольно точно предсказать течение болезни у человека.
Лекарственные взаимодействия
Усовершенствования в обработке естественного языка привели к разработке алгоритмов для определения лекарственного взаимодействия в медицинской литературе. [56] [57] [58] [59] Лекарственные взаимодействия представляют собой угрозу для тех, кто принимает несколько лекарств одновременно, и опасность возрастает с увеличением количества принимаемых лекарств. [60] Чтобы решить проблему отслеживания всех известных или предполагаемых взаимодействий между лекарственными средствами, были созданы алгоритмы машинного обучения для извлечения информации о взаимодействующих лекарствах и их возможных эффектах из медицинской литературы. В 2013 году усилия были объединены в DDIExtraction Challenge, в ходе которого группа исследователей из Университета Карлоса III собрала корпус литературы по лекарственным взаимодействиям, чтобы сформировать стандартизированный тест для таких алгоритмов. [61] Конкуренты были протестированы на их способность точно определять по тексту, какие наркотики взаимодействуют друг с другом и каковы характеристики их взаимодействия. [62] Исследователи продолжают использовать этот корпус для стандартизации оценки эффективности своих алгоритмов. [56] [57] [59]
Другие алгоритмы идентифицируют взаимодействие лекарств с лекарственными средствами по шаблонам в пользовательском контенте, особенно в электронных медицинских записях и / или отчетах о побочных эффектах. [57] [58] Организации , такие как системы FDA Неблагоприятные события отчетности (FAERS) и Всемирной организации здравоохранения VigiBase позволяют врачам представлять отчеты о возможных реакций отрицательных на лекарства. Алгоритмы глубокого обучения были разработаны для анализа этих отчетов и выявления закономерностей, которые предполагают взаимодействие лекарств. [63]
Смотрите также
- IBM
- IBM Watson
- Искусственный интеллект
- Глоссарий искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект в здравоохранении
- Медицинские исследования
Рекомендации
- ^ "Свидетельство о регистрации Computing-Tabulating-Recording-Co", Приложение к слушаниям перед Комитетом по патентам, Палата представителей, Семьдесят четвертый Конгресс, на HR 4523, Часть III , Типография правительства США, 1935 [Регистрация документов подано 16 июня 1911 г.]
- ^ «IBM увеличивает свой годовой отчет о производительности» . Удача . 1 февраля 2016 . Проверено 22 июля, 2016 .
- ^ а б в г д «Финансовые отчеты корпорации IBM» (PDF) . IBM .
- ^ «Годовой отчет IBM за 2018 год» (PDF) . IBM.com.
- ^ «10-К» . 10-К . Проверено 1 июня 2019 года .
- ^ «IBM отмечает рекордным годом более четверти века лидерства в сфере патентов» . IBM . Проверено 9 января 2019 года .
- ^ а б в «Как заставить Watson работать: Watson в здравоохранении» . IBM . Проверено 11 ноября 2013 года .
- ^ «IBM Watson помогает бороться с раком с помощью доказательной диагностики и предложений по лечению» (PDF) . IBM . Проверено 12 ноября 2013 года .
- ^ Саксена, Манодж (13 февраля 2013 г.). «Прогресс IBM Watson и план действий на 2013 год (слайд 7)» . IBM . Проверено 12 ноября 2013 года .
- ^ Уэйкман, Ник (17 февраля 2011 г.). «Ватсон из IBM направляется в медицинскую школу» . Вашингтон Технологии . Проверено 19 февраля 2011 года .
- ^ Мэтьюз, Анна Уайлд (12 сентября 2011 г.). "Новый сотрудник Wellpoint: что такое Ватсон?" . The Wall Street Journal .
- ^ Апбин, Брюс (8 февраля 2013 г.). «IBM Watson начинает свой первый бизнес в сфере здравоохранения» . Forbes .
- ^ Мильярд, Майк (30 октября 2012 г.). «Уотсон направляется в медицинскую школу: клиника Кливленда, IBM отправляет суперкомпьютер в колледж» . Новости информационных технологий в сфере здравоохранения . Проверено 11 ноября 2013 года .
- ^ «Доктор медицины Андерсон использует IBM Watson для выполнения миссии« Лунные выстрелы », направленной на то, чтобы положить конец раку, начиная с лейкемии» (пресс-релиз). IBM.
- ^ «IBM Watson теперь приступает к клиническим испытаниям в онкологическом центре доктора медицины Андерсона» . Forbes .
- ^ «Доктор медицины Андерсон признает IBM Watson неудачной попыткой искусственного интеллекта в медицине» . Forbes .
- ^ Леске, Никола (9 февраля 2013 г.). «Врачи обращаются за помощью в лечении рака от суперкомпьютера IBM» . Рейтер . Проверено 11 ноября 2013 года .
- ^ «MANIPAL HOSPITALS ОБЪЯВЛЯЕТ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЗАПУСК IBM WATSON ДЛЯ ОНКОЛОГИИ» . www-03.ibm.com . 29 июля 2016 . Проверено 17 января 2017 года .
- ^ АНИ (28 октября 2016 г.). «Больницы Manipal будут использовать суперкомпьютер IBM Watson for Oncology для лечения рака» . Бизнес-стандарт Индии . Проверено 17 января 2017 года .
- ^ «Больницы в Азии используют суперкомпьютер Watson для лечения рака» . СТАТ . 19 августа 2016 . Проверено 17 января 2017 года .
- ^ Маккарри, Джастин (5 января 2017 г.). «Японская компания заменяет офисных работников искусственным интеллектом» . Хранитель . ISSN 0261-3077 . Проверено 29 января 2017 года .
- ^ Спутник, Грег. «Как IBM Watson изменит нашу работу» . Forbes . Проверено 8 августа 2017 года .
- ^ Гарбуио, Массимо; Лин, Нидтида (2019). «Искусственный интеллект как двигатель роста для стартапов в сфере здравоохранения: новые бизнес-модели» . Обзор управления Калифорнии . 61 (2): 59–83. DOI : 10.1177 / 0008125618811931 .
- ^ Стрикленд, Элиза (2 апреля 2019 г.). «Как IBM Watson переоценила и не оправдала своих ожиданий в области здравоохранения с искусственным интеллектом» . IEEE Spectrum : Новости технологий, инженерии и науки . Проверено 4 апреля 2019 года .
- ^ La Monica PR. «Что означает мания слияния для здравоохранения» . CNNMoney . Проверено 11 апреля 2018 года .
- ^ «Почему вы причина тех слияний в сфере здравоохранения» . Удача . Проверено 10 апреля 2018 года .
- ^ Хорвиц Э. Дж., Бриз Дж. С., Хенрион М. (июль 1988 г.). «Теория принятия решений в экспертных системах и искусственном интеллекте». Международный журнал приблизительного мышления . 2 (3): 247–302. DOI : 10.1016 / 0888-613x (88) 90120-х . ISSN 0888-613X .
- ^ Арнольд Д., Уилсон Т. (июнь 2017 г.). «Какой доктор? Почему искусственный интеллект и робототехника определят новое здоровье» (PDF) . PwC . Проверено 8 октября 2018 года .
- ^ Кон Дж (20 февраля 2013 г.). «Робот увидит тебя сейчас» . Атлантика . Проверено 26 октября 2018 года .
- ^ Лоренцетти, Лаура (5 апреля 2016 г.). «От рака к потребительским технологиям: взгляд изнутри стратегии IBM Watson Health» . Удача . Проверено 26 октября 2018 года .
- ^ «Команда IBM и Rensselaer по исследованию хронических заболеваний с помощью когнитивных вычислений» .
- ^ Bass D (20 сентября 2016 г.). «Microsoft разрабатывает искусственный интеллект, чтобы помочь онкологам найти правильное лечение» . Блумберг . Проверено 26 октября 2018 года .
- ^ Knapton, Сара (20 сентября 2016 г.). «Microsoft« решит »рак в течение 10 лет,« перепрограммируя »больные клетки» . Телеграф . Проверено 16 октября 2018 года .
- ^ Блох-Будзер, Сара (22 ноября 2016 г.). «NHS объединяется с Google, чтобы лечить пациентов» . BBC News . Проверено 16 октября 2018 года .
- ^ Баранюк, Крис (31 августа, 2016). «Google получает доступ к сканированию рака» . BBC News . Проверено 16 октября 2018 года .
- ^ Примак, Дэн (26 мая 2016 г.). «Intel Capital отменяет продажу портфеля на 1 миллиард долларов» . Удача . Проверено 26 октября 2018 года .
- ^ «Алгоритмам тоже нужны менеджеры» . Harvard Business Review . 1 января 2016 . Проверено 8 октября 2018 года .
- ^ Coiera E (1997). Справочник по медицинской информатике, Интернету и телемедицине . Chapman & Hall, Ltd.
- ^ Power B (19 марта 2015 г.). «Искусственный интеллект почти готов для бизнеса» . Массачусетская больница общего профиля .
- ^ Bahl M, Barzilay R, Yedidia AB, Locascio NJ, Yu L, Lehman CD (март 2018 г.). «Поражения груди с высоким риском: модель машинного обучения для прогнозирования патологического обновления и уменьшения количества ненужных хирургических вмешательств» . Радиология . 286 (3): 810–818. DOI : 10,1148 / radiol.2017170549 . PMID 29039725 .
- ^ а б Bloch-Budzier S (22 ноября 2016 г.). «NHS использует технологию Google для лечения пациентов» .
- ↑ Lorenzetti, L. (5 апреля 2016 г.). Вот как IBM Watson Health трансформирует отрасль здравоохранения. Получено с http://fortune.com/ibm-watson-health-business-strategy/
- ^ «Отчет CB Insights по искусственному интеллекту» (PDF) . 28 июня 2016 г.
- ^ HealthITAnalytics (8 августа 2018 г.). «Провайдеры используют прогнозную аналитику для получения клинической и финансовой выгоды» . HealthITAnalytics . Проверено 16 января 2019 года .
- ^ «Прогностическая аналитика в здравоохранении помогает улучшить использование операционных» . SearchHealthIT . Проверено 16 января 2019 года .
- ^ Раджпуркар П., Ирвин Дж., Чжу К., Ян Б., Мехта Х, Дуан Т., Дин Д., Багул А., Ланглоц К., Шпанская К., Лунгрен М. П. (14 ноября 2017 г.). «CheXNet: Обнаружение пневмонии на уровне радиолога на рентгеновских снимках грудной клетки с глубоким обучением». arXiv : 1711.05225 [ cs.CV ].
- ^ Чокли К., Эмануэль Э. (декабрь 2016 г.). «Конец радиологии? Три угрозы будущей радиологической практике». Журнал Американского колледжа радиологии . 13 (12 Pt A): 1415–1420. DOI : 10.1016 / j.jacr.2016.07.010 . PMID 27652572 .
- ^ Jha S, Topol EJ (декабрь 2016 г.). «Адаптация к искусственному интеллекту: радиологи и патологи как специалисты по информации». ДЖАМА . 316 (22): 2353–2354. DOI : 10,1001 / jama.2016.17438 . PMID 27898975 .
- ^ Паткас Р., Бернини Д.А., Волокитин А., Агустссон Е., Роте Р., Тимофте Р. (январь 2019 г.). «Применение искусственного интеллекта для оценки влияния ортогнатического лечения на привлекательность лица и предполагаемый возраст» . Международный журнал оральной и челюстно-лицевой хирургии . 48 (1): 77–83. DOI : 10.1016 / j.ijom.2018.07.010 . PMID 30087062 .
- ^ Паткас Р., Тимофте Р., Волокитин А., Агустссон Е., Элиадес Т., Эйхенбергер М., Борнштейн М.М. (август 2019 г.). «Привлекательность лица пациентов с расщелиной: прямое сравнение оценок на основе искусственного интеллекта и обычных групп экспертов» . Европейский журнал ортодонтии . 41 (4): 428–433. DOI : 10,1093 / Эдзё / cjz007 . PMID 30788496 .
- ^ «Компьютер учится обнаруживать рак кожи точнее, чем врачи» . Хранитель . 29 мая 2018.
- ^ а б Jiang F, Jiang Y, Zhi H, Dong Y, Li H, Ma S и др. (Декабрь 2017 г.). «Искусственный интеллект в здравоохранении: прошлое, настоящее и будущее» . Инсульт и сосудистая неврология . 2 (4): 230–243. DOI : 10.1136 / СВН-2017-000101 . PMC 5829945 . PMID 29507784 .
- ^ а б в Алич Б., Гурбета Л., Бадневич А. (июнь 2017 г.). «Методы машинного обучения для классификации диабета и сердечно-сосудистых заболеваний». 2017 6-я Средиземноморская конференция по встроенным вычислениям (MECO) . IEEE: 1–4. DOI : 10,1109 / meco.2017.7977152 . ISBN 978-1-5090-6742-8.
- ^ Pacis D (февраль 2018 г.). «Тенденции в телемедицине с использованием искусственного интеллекта» . Материалы конференции AIP . 1933 (1): 040009. Bibcode : 2018AIPC.1933d0009P . DOI : 10.1063 / 1.5023979 .
- ^ «Искусственный интеллект | Типы AI | 7 Практическое использование искусственного интеллекта» . Talky Blog . 12 июля, 2019. Архивировано из оригинала 17 июля 2019 года . Проверено 27 июля 2019 года .
- ^ a b Б. Бохараян и А. Диас, «Извлечение лекарственного взаимодействия из литературы посредством обнаружения лингвистического отрицания и зависимости от клаузулы», Журнал искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных , вып. 4, вып. 2. С. 203–212, 2016.
- ^ a b c R. Cai et al. , «Идентификация неблагоприятных лекарств-взаимодействий посредством обнаружения правил причинно-следственной связи из отчетов о спонтанных нежелательных явлениях», « Искусственный интеллект в медицине» , том. 76. С. 7–15, 2017.
- ^ a b Ф. Кристопулу, Т. Т. Тран, С. К. Саху, М. Мива и С. Ананиаду, «Нежелательные явления, связанные с наркотиками, и извлечение их взаимосвязи в электронных медицинских картах с помощью ансамблевых методов глубокого обучения», J Am Med Inform Assoc , август. 2019.
- ^ a b Д. Чжоу, Л. Мяо и Й. Хе, «Глубокое многозадачное обучение с учетом положения для извлечения лекарств-взаимодействий», « Искусственный интеллект в медицине» , вып. 87, стр. 1–8, 2018.
- ^ Гарсия Морильо, JS Optimización del tratamiento de enfermos pluripatológicos en atención primaria UCAMI HHUU Virgen del Rocio. Севилья. Испания. Доступно для членов SEMI по адресу: ponencias de la II Reunión de Paciente Pluripatológico y Edad Avanzada. Архивировано 14 апреля 2013 г. в Archive.today.
- ^ М. Эрреро-Зазо, И. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и Т. Деклерк, «Корпус DDI: аннотированный корпус с фармакологическими веществами и лекарственными взаимодействиями», Журнал биомедицинской информатики , вып. 46, нет. 5. С. 914–920, октябрь 2013 г.
- ^ I. Сегура-Бедмар, П. Мартинес и М. Эрреро-Зазо, «SemEval-2013 Задача 9: Извлечение лекарств-взаимодействий из биомедицинских текстов (DDIExtraction 2013)», Вторая совместная конференция по лексической и вычислительной семантике , том . 2. С. 341–350, июнь 2013 г.
- ^ B. Xu et al. , «Включение пользовательского контента для выявления лекарственного взаимодействия на основе механизма полного внимания», IEEE Trans Nanobioscience , vol. 18, нет. 3. С. 360–367, июль 2019 г.
дальнейшее чтение
- Бакис, Генри (1987). «Телекоммуникации и глобальная фирма». В FE Ян Гамильтон (ред.). Промышленные изменения в странах с развитой экономикой . Лондон: Крум Хелм. С. 130–160. ISBN 9780709938286.
- Bauer, Roy A .; и другие. (1992). Проект Silverlake: преобразование в IBM (AS / 400) . Издательство Оксфордского университета .
- Беннет CC, Doub TW, Selove R (июнь 2012 г.). «EHR объединяют исследования и практику: там, где пересекаются прогнозное моделирование, искусственный интеллект и поддержка принятия клинических решений». Политика и технологии здравоохранения . 1 (2): 105–14. arXiv : 1204,4927 . DOI : 10.1016 / j.hlpt.2012.03.001 .
- Черный, Эдвин (2001). IBM и Холокост: стратегический альянс между нацистской Германией и самой мощной корпорацией Америки . ISBN 0-914153-10-2.
- Кэрролл, Пол (1993). Большой блюз: разрушение IBM . Crown Publishers.
- Гарр, Дуг (1999). IBM Redux: Лу Герстнер и деловой поворот десятилетия . Харпер Бизнес.
- Герстнер-младший, Луи В. (2002). Кто сказал, что слоны не умеют танцевать? . HarperCollins. ISBN 0-00-715448-8.
- Грейлих, Питер Э. (2014). Взгляд из-под танцующего слона: новое открытие корпоративной конституции IBM . Корпорация MBI Concepts. ISBN 0-9833734-6-9.
- Харвуд, Джон (2011). Интерфейс: IBM и трансформация корпоративного дизайна, 1945–1976 . ISBN 978-0-8166-7039-0.
- Хеллер, Роберт (1994). Судьба IBM . Маленький Браун.
- Мерсер, Дэвид (1987). IBM: Как управляется самая успешная корпорация в мире . Коган Пейдж.
- Мерсер, Дэвид (1988). Глобальная IBM: лидерство в многонациональном управлении . Додд, Мид. п. 374 .
- Миллс, Д. Куинн; Фризен, Дж. Брюс (1996). Нарушенные обещания: нетрадиционный взгляд на то, что в IBM пошло не так . Гарвардская школа бизнеса. ISBN 0-87584-654-8..
- Пью, Эмерсон В. (1996). Строительство IBM: формирование отрасли . MIT Press .
- Слейтер, Роберт (1999). Спасение Big Blue: Лу Герстнер из IBM . Макгроу Хилл.
- Штайнхильпер, Ульрих (2006). Не говори - сделай это! От полета к обработке текста . ISBN 1-872836-75-5.
- фон Симсон, Эрнест (2009). Пределы стратегии: уроки лидерства в компьютерной индустрии . iUniverse. ISBN 978-1-4401-9258-6.
- Валь Б., Косси-Гантнер А., Германн С., Швальбе Н.Р. (2018). «Искусственный интеллект (ИИ) и глобальное здоровье: как ИИ может способствовать здоровью в условиях ограниченных ресурсов?» . BMJ Global Health . 3 (4): e000798. DOI : 10.1136 / bmjgh-2018-000798 . PMC 6135465 . PMID 30233828 .
- Уотсон-младший, Томас (1990). Отец, сын и компания: Моя жизнь в IBM и за ее пределами . ISBN 0-553-29023-1.
- «Ускорение лидерства Америки в области искусственного интеллекта» . whitehouse.gov . 11 февраля 2019 г. - через Национальный архив .
Внешние ссылки
www .ibm .com
www .ibm .com / watson-health /
- Бизнес-данные для IBM Corp .:
- Google Финансы
- Yahoo! Финансы
- Документы SEC