AI
Digitala fotspår
I takt med att insamlingen av hälsodata blir mer sofistikerad, lämnar patienterna allt mer detaljerade digitala fotspår i rutinmässigt insamlad vårdinformation, såsom den elektroniska journalen. Digitala fotspår skapar mönster som kan identifieras och användas för att hitta odiagnostiserade individer, vilket påskyndar deras tid till diagnos och korrekt behandling. I slutändan kan användningen av tidigare hälsodata för att driva framtida diagnoser hjälpa ett större antal patienter att få:
RIKTIGT VÅRD OCH BEHANDLING
MINSKA MEDICINERINGSFEL
ÖKAD PATIENTSÄKERHET
OPTIMERA HÄLSOUTGIFTER
FÖRBÄTTRA PATIENTENS LIVSKVALITET
När det gäller endometrios är lite känt om de mönster som kan definiera en potentiell diagnos, vilket gör individuella faktorer svåra att känna igen under den diagnostiska resan. Artificiell intelligens och maskininlärning kan plocka ut intrikata, subtila datamönster och ge mening av dessa komplexa digitala fotspår genom avancerade, empiriskt drivna analytiska metoder för att skapa klarhet och kvantifiera risken för endometrios för en enskild patient.
Augmented Reality
FEMaLe-projektet kommer att föra revolutionen med tillämpningen av Augmented Reality (AR) för att hantera endometrios. En av dess kärnfunktioner är att introducera AR i laparoskopisk kirurgi i sjukhusmiljö för att förbättra diagnosen och kirurgiskt avlägsnande av mild till måttlig endometrios. Vi kommer att använda artificiell intelligens, big data och augmented reality för att vägleda kirurgers syn, och därigenom förbättra kirurgisk precision genom att synliggöra ett organs inre anatomi, vilket möjliggör mer effektiva, exakta och effektiva kirurgiska ingrepp. KVINNA banar väg för minimal invasiv kirurgi med en potentiell stor påverkan på kirurgiska sjukvårdssystem världen över och förbättrad livskvalitet för patienterna.