AI
Skaitmeniniai pėdsakai
Kadangi sveikatos duomenų rinkimas tampa vis sudėtingesnis, pacientai palieka vis išsamesnius skaitmeninius pėdsakus reguliariai renkamoje sveikatos priežiūros informacijoje, pavyzdžiui, elektroniniuose sveikatos įrašuose. Skaitmeniniai pėdsakai sukuria modelius, kuriuos galima atpažinti ir panaudoti ieškant nediagnozuotų asmenų, pagreitinant jų diagnozavimo ir tinkamo gydymo laiką. Galiausiai, ankstesnių sveikatos duomenų naudojimas būsimoms diagnozėms nustatyti gali padėti didesniam skaičiui pacientų gauti:
TINKAMAS PRIEŽIŪRA IR GYDYMAS
VAISTŲ KLAIDŲ MAŽINIMAS
PACIENTŲ SAUGUMO DIDĖJIMAS
SVEIKATOS IŠLAIDŲ OPTIMIZAVIMAS
PACIENTŲ GYVENIMO KOKYBĖS GERINIMAS
Endometriozės atveju mažai žinoma apie modelius, kurie galėtų apibrėžti galimą diagnozę, todėl diagnostikos kelionės metu sunku atpažinti atskirus veiksnius. Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis gali atrinkti sudėtingus, subtilius duomenų modelius ir suprasti šiuos sudėtingus skaitmeninius pėdsakus naudojant pažangius, empiriškai pagrįstus analitinius metodus, siekiant sukurti aiškumą ir kiekybiškai įvertinti endometriozės riziką kiekvienam pacientui.
Papildyta realybė
„FEMaLe“ projektas atneš revoliuciją, kai bus taikoma išplėstinė realybė (AR) kovojant su endometrioze. Viena iš pagrindinių jo savybių yra AR įvedimas atliekant laparoskopinę chirurgiją ligoninės aplinkoje, siekiant pagerinti lengvos ar vidutinio sunkumo endometriozės diagnozę ir chirurginį pašalinimą. Naudosime dirbtinį intelektą, didelius duomenis ir papildytą realybę, kad nukreiptume chirurgų regėjimą, taip padidindami chirurginį tikslumą, padarydami matomą organo vidinę anatomiją, o tai leis atlikti efektyvesnes, tikslesnes ir efektyvesnes chirurgines procedūras. FEMaLE atveria kelią minimaliai invazinei chirurgijai, kuri gali turėti didelį poveikį chirurginėms sveikatos priežiūros sistemoms visame pasaulyje ir pagerinti pacientų gyvenimo kokybę.