理想情况下，来自医疗保健服务括远程医
疗平台、患者门户、可穿戴设备和）的患者数据可以通过可互操作的渠道安全地共享。不幸的是，不同的数据源、提供繁琐且耗时的管理工作以及卫生系统层面过于复杂和臃肿的解决方案堆栈都阻碍了这种无摩擦的体验。人工智能可以合成大量数据并提供可行的见解，从而实现个性化和主动的患者护理、自动化管理流程和实时健康见解。机器学习算法、自然语言处理和聊天机器人等人工智能技术被用来增强和量化交互。此外，人工智能驱动的系统可以自动安排预约、发送通知并优化诊所时间表，从而减少患者的等待时间。支持人工智能的聊天机器人和虚拟健康助理提供支持，提供即时应、用药提醒和个性化健康教育。
工智能甚至可以识别趋势并预测健康事件，从而实现早期干预并减少不良果。灵活的数据模型可以统不同的数据源，提供集成、可穿戴数据和患者生成的健康数据的单患者视图，以实现个性化护理和更好的患者治疗结果。对于可穿戴设备和医疗设备，是存储时间序列数据的理想底层数据平台，可显着降低存储成本，同时提高性能。借助，与边缘应用程序（包括医院家庭设置）的同步变得无缝。在患者护理方面，可 台湾电报吗数据库 以根据对个人健康记录和参与模式的分析，支持人工智能驱动的个性化患者教育和参与建议，而矢量搜索可以增强患者门户内的搜索功能，使患者能够轻松找到相关信息和资源，从而改善自助服务体验。
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增强临床决策医疗保健决策在很大程度上取决于对呈指数级增长的数据量进行聚合、分析和采取行动的能力。从电子病历和成像研究到基因组数据和可穿戴设备数据，挑战不仅在于数据的庞大数量，还在于数据的多样性和复杂性。医疗保健专人员需要综合各个维度的信息，以做出明智、实时、准确的决策。互操作性问题、数据孤岛、数据质量缺乏以及集成和解释这些数据所需的手动工作都阻碍了更好的决策过程。人工智能技术（特别是自然语言处理和法学硕士）的出现，通过自动提取和分析不同来源的数据（包括电子病历中的结构化数据和医学文献或患者笔记中的非结构化文本），为医疗保健决策提供了变潜力。
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