AI

Digitaaliset jalanjäljet

Terveystietojen keruun kehittyessä potilaat jättävät yhä yksityiskohtaisempia digitaalisia jalanjälkiä rutiininomaisesti kerättyihin terveydenhuoltotietoihin, kuten sähköiseen sairauskertomukseen. Digitaaliset jalanjäljet luovat kuvioita, jotka voidaan tunnistaa ja käyttää diagnosoimattomien yksilöiden löytämiseen, mikä nopeuttaa heidän diagnoosiaan ja oikeanlaista hoitoa. Viime kädessä aiempien terveystietojen käyttö tulevien diagnoosien tekemiseen voi auttaa useampia potilaita saamaan:



OIKEA HOITO JA HOITO



LÄÄKKEIDEN VIRHEIDEN VÄHENTÄMINEN



POTILASTURVALLISUUDEN LISÄÄMINEN



TERVEYSMENOJEN OPTIMOINTI



POTILAS ELÄMÄNLAADUN PARANTAMINEN

Endometrioosin tapauksessa tiedetään vähän malleista, jotka voisivat määrittää mahdollisen diagnoosin, mikä tekee yksittäisistä tekijöistä vaikea tunnistaa diagnoosimatkan aikana. Tekoäly ja koneoppiminen voivat poimia monimutkaisia, hienovaraisia tietomalleja ja ymmärtää nämä monimutkaiset digitaaliset jalanjäljet kehittyneiden, empiirisesti ohjattujen analyyttisten menetelmien avulla, jotka luovat selkeyttä ja määrittävät endometrioosin riskin yksittäiselle potilaalle.

Lisätty todellisuus

FEMaLe-projekti tuo vallankumouksen käyttämällä lisättyä todellisuutta (AR) endometrioosin hoidossa. Yksi sen ydinominaisuuksista on ottaa käyttöön AR laparoskooppisessa kirurgiassa sairaalaympäristössä lievän tai kohtalaisen endometrioosin diagnoosin ja kirurgisen poistamisen parantamiseksi. Käytämme tekoälyä, big dataa ja lisättyä todellisuutta ohjaamaan kirurgien näkemystä, mikä lisää kirurgista tarkkuutta tekemällä elimen sisäisen anatomian näkyväksi, mikä mahdollistaa tehokkaammat, tarkemmat ja tehokkaammat kirurgiset toimenpiteet. FEMALE tasoittaa tietä minimaaliselle invasiiviselle leikkaukselle, jolla voi olla suuri vaikutus kirurgisiin terveydenhuoltojärjestelmiin maailmanlaajuisesti ja parantaa potilaiden elämänlaatua.