人工智能和机器学习成功的步骤 医疗保健领域的努力

人工智能驱动的工具和解决方案的进步已经改变了医疗保健领域并优化了患者护理的提供方式，从而在降低成本的同时改善结果。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变医疗保健行业。与传统的分析方法和决策技术相比，人工智能具有许多优势。 AI/ML 的到来及其相关能力为智能干预创造了许多机会。

尽管 AI/ML 项目的几个用例和结果很有希望和令人兴奋，但这些项目的执行仍然是一个挑战。 AI/ML 的成功取决于并受许多内部和外部因素的影响。内部因素（如技术能力、思维方式/文化变化以及采用 AI/ML 项目成果的愿望）以及外部因素（如消费者行为的突然变化和采用 AI/ML 项目成果的愿望）会影响任何 AI/ML 项目的成功项目。

适应这些变化首先要使 AI/ML 项目尽可能简单。它可以通过添加新的用例和经验数据来构建和增强。每个项目都应该从将预期结果定义为 SMART 目标开始。 S：具体，M：可衡量，A：可达到，R：相关，T：有时限。应采取适当措施定期审查结果，并根据项目进度和反馈对其进行更新。

在这里，我们列出了一些重要步骤，可以帮助您在下一个 AI/ML 项目中取得成功。

AI/ML 的成功步骤

概括

AI/ML 具有改变医疗保健行业的潜力。借助适当的数据和辅助技术，患者和医生可以共同行动，创造更好的治疗机会，并改善患者的生活。机器学习的开端及其无限的计算机会激发了生命科学公司采用第四次工业革命。

在医疗保健中利用 AI/ML 可能非常具有挑战性且需要大量工作。但实施它的优势是巨大的，在 21 世纪不容错过。