Привет: Здоровье | Экосистема для диагностики человеческого тела в реальном времени
ПРЕЗЕНТАЦИЯ
Технология Blockchain, изобретенная Сатоши Накамото в 2008 году, гарантирует, что транзакции, введенные в книгу, со временем не могут быть изменены. В применении к биткойне криптовалюты (БТД) результатом является денежная система, которую нельзя манипулировать централизованным правительством, поскольку она создает постоянную и точную запись всех транзакций. Сила системы исходит от использования распределенной базы данных по сравнению с текущими денежными системами, для которых требуется централизованная база данных, например, используемая компаниями и банками кредитных карт. Применение этой же технологии в медицинских исследованиях увеличивает доверие к результатам, так как, как и биткойн, транзакции (собранные научные данные) постоянно архивируются неизменным, неизменным образом. Обмен денег, как и проведение медицинских исследований, требует высокой уровень доверия.
Медицинские исследования в прошлом пытались создать высокий уровень доверия через рецензирование, проведенное авторитетными медицинскими журналами, такими как New England Journal of Medicine. Оба метода создания доверия полагаются на доверенный центральный орган, будь то правительство или медицинский журнал. Таким образом, оба метода очень подвержены мошенничеству посредством коррупции или невинных ошибок централизованного органа. Это привело к широкому недоверию к медицинским исследованиям. Биткойн работает по-разному, поскольку он устанавливает метод использования распределенной сети на основе математического алгоритма, а не централизованного авторитета, подверженного человеческой ошибке.
Привет: Здоровье
Привет: Здоровье - глобальный аналитик экосистемы, основанный на искусственном интеллекте. Персональная экосистема для диагностики человеческого тела в реальном времени.
Применяя медицинские отчеты большого количества пациентов, а также показатели гаджета для здоровья, мы преподаем искусственный интеллект для обеспечения ранней диагностики различных заболеваний и определения ранее неопознанных причинно-следственных связей между функционированием органов и систем организма и вспышка заболеваний. AI сможет анализировать малейшие отклонения, которые человек не может заметить, а также получать более точные результаты опроса (например, электрокардиограммы), возникающие в результате очистки устройств шума. Также с помощью Al можно было бы контролировать эффективность лечения в режиме реального времени и корректировать рецепты врача.
Проблема в области медицины
Только в США и ЕС сотни тысяч пациентов умирают ежегодно из-за неправильных диагнозов врачей. Экономические издержки, связанные с осложнениями, возникающими при неправильном назначении лекарств, составляют более 100 миллиардов долларов в год.
Основными причинами ошибочных диагнозов являются:
Врачи специализируются в определенных органах или в системе организма и часто не могут видеть общую картину;
Отсутствие опыта и проблемы с врачами в области знаний часто приводят к ситуации, когда редкие заболевания не могут быть выявлены;
Недостатком времени, которое врач проводит для анализа истории болезни, является высокая рабочая нагрузка врача (встречи с пациентами), а также документация занимает значительное количество времени;
Сложность определения заболевания в соответствии с рентгенологическими исследованиями, КТ, МРТ, гистологическое исследование при нестандартном виде заболевания, а также высокая зависимость от субъективного опыта специалиста.
На основе нейронных сетей искусственный интеллект позволит сделать огромную разницу в области медицинского диагноза.
Как это работает?
Возможности Варианты платформы для человека:
Загрузка персональных медицинских данных
Безопасное и анонимное хранение медицинских данных
Вознаграждение в виде получения токенов (токены позволяют расширить функциональность приложения, приобретать здоровье и страхование жизни)
Анонимные продажи ваших данных для токенов платформы
Анализ данных с использованием искусственного интеллекта для диагностики заболеваний на ранних стадиях
Покупка и подключение тестируемых устройств (гаджетов) для экспресс-диагностики организма
Назначение для прохождения медицинского обследования
Поиск и покупка доказанных препаратов
Способность искусственного интеллекта при использовании алгоритмов для анализа ИК-излучения
AI алгоритмы анализируют полученные данные, основываясь на опыте тысяч врачей по всему миру и миллионах исследований, определяя малейшую корреляцию между изменениями в гаджетах и результатами человеческих тестов.
Определяет образцы и источники заболевания
Искусственный интеллект дает рекомендации по управлению образом жизни, основанные на возможности возникновения заболевания
Создает индивидуальный план лечения и питания
Контролирует потребление медикаментов
Отслеживание процесса лечения
Tracker для сбора данных в режиме реального времени Rocketbody
Температура тела
Ритм дыхания
Уровень физической активности
Уровень алкоголя в крови
Уровень гемоглобина в крови
Кровяное давление
ЭКГ
Ритм сердца
Экосистема для врача
Онлайн-консультации пациентов
Обмен опытом с коллегами
Совместное лечение пациентов
Мониторинг правильности приема лекарств пациентами
Онлайн-контроль процесса лечения пациентов
Определение более точного источника заболевания с помощью ИИ
Доступ к нейронным сетям на платной основе.
Экосистема для бизнеса
Страховые компании получают более точный расчет вероятности наступления страхового случая. Увеличьте свою прибыль, минимизируя риски уплаты страховых премий. Продажа медицинского страхования через приложения
Фармацевтические компании получают статистические отчеты о продажах лекарств, типичных региональных (городских) заболеваниях и воздействии лекарств на человека. Чтобы персонализировать лечение, данные могут быть получены из базы данных ДНК о предрасположенности человека к определенным заболеваниям в соответствии с его географическим положением
Клиники улучшают методы лечения и профилактики заболеваний человека
Исследовательские центры и разработчики могут использовать преимущества интеллектуального анализа данных (обнаружение заголовков в базах данных) для получения шаблонов. В нынешнем глобальном соревновании знание обнаруженных паттернов может дать дополнительное преимущество
Что такое майнинг?
Data Mining - это коллективное имя для комбинации технологий, которые обнаруживают среди ранее неизвестных, нетривиальных, оперативно полезных и доступных интерпретаций знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности
Технологии интеллектуального анализа данных - это мощный аппарат современной бизнес-аналитики и исследования данных для поиска скрытых шаблонов и построения моделей прогноза. Data Mining основан не на спекуляциях, а на реальных данных.
Задачи интеллектуального анализа данных
Классификация
Самая простая и наиболее распространенная задача интеллектуального анализа данных. В результате выполнения задачи классификации можно обнаружить индикаторы, которые характеризуют группы объектов исследуемого набора данных (классов). Согласно этим показателям новый объект можно классифицировать.
Методы решения задачи
Для выполнения задачи классификации можно использовать некоторые методы, включая Nearest Neighbor, k-Nearest Neighbor, Bayesian Networks, индукцию дерева решений, нейронные сети.
Кластеризация
Кластеризация - логическое продолжение идеи классификации. Эта задача более сложная; характерной особенностью кластеризации является то, что классы объектов заранее не заданы. Результатом кластеризации является разделение объектов на группы. Пример метода решения задачи кластеризации: «неконтролируемое обучение», особый вид нейронных сетей - самоорганизующаяся карта Кохонена.
Дорожная карта
Июль - сентябрь 2017 года Изучение проблем в медицине и поиск решений для разработки стратегической карты
Октябрь-декабрь 2017 года. Написание документа, разработка умного контракта, создание архитектуры и разработка прототипа платформы, подготовка маркетинговой стратегии.
Январь-апрель 2018 Запуск Pre-ICO, предварительный заказ Gadget RocketBody, создание правовой базы
Май-август 2018 Запуск ICO, публикация и HiHealth v1.0 с функциональностью сбора (покупки) пользовательских данных, партнерских программ с клиниками и лабораториями СНГ,
Август-январь 2019 г. Покупка медицинских данных, обработка медицинских данных, обучение искусственному интеллекту, покупка медицинских данных, обработка медицинских данных, обучение нейронным сетям. Прогнозирование возможного сердечного приступа путем анализа различных точек зрения (высота, возраст, ЭКГ / эхо-показания, анализы, хронические заболеваемость) Диагностика распространенных жалоб или заболеваний на основе химического состава крови и симптомов заболевания.
Февраль-июль 2019 Выпуск и публикация HiHealth v2.0 с личным искусственно интеллектуальным помощником, дата запуска брокера.
Август 2019 Страхование здоровья и жизни,
команда
Александр Поткин: генеральный директор, финансовый директор
Салман Кадир: международный бизнес-менеджер
Егор Степаныччев: CIO
Константин Рержуку: РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Евгений Макеичик: ДИЗАЙН
Михаил Жалевич: РАЗРАБОТКА БЛОКИРОВКИ
Евгений Коваль: РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Павел Ещенко: РАЗРАБОТКА БЛОКЧАЙНА
Владислав Васильчик: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИТИК
Алексий Мкртычан: РАЗВИТИЕ НАУК ДАННЫХ
Волга Хедранович: УЧЕНЫЙ ДАННЫЙ ДАННЫХ MSC
Андрей Лапаник: АРХИТЕКТОР СИСТЕМЫ ДАННЫХ
Будьте частью этого невероятного проекта. Загрузите технический документ для полного совка.
До следующего раза…
Для получения дополнительной информации, пожалуйста, посетите:
Веб-сайт: https://hihealth.io/
Техническая документация: https://hihealth.io/assets/_HiHealthWPv0.1ENG.pdf
Телеграмма: https://t.me/HiHealth0
Facebook: https://www.facebook.com/hihealthapp/
Twitter: https://twitter.com/hihealthapp
Мой профиль BitcoinTalk: https://bitcointalk.org/index.php?action=profile;u=1148728
Komentar
Posting Komentar