Resumen de Implementing AI-Driven Diagnostic Tools to Improve Quality of Life Assessments

Deepika Sharma, Sudhanshu Shekhar, Sujayaraj Samuel Jayakumar, Vasant Devkar

• español

  El uso de la inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario altera el importante proceso de toma de decisiones de los médicos. La evaluación de la calidad de vida (CdV) de los pacientes es un ámbito en el que la inteligencia artificial parece bastante prometedora. Comprender cómo influyen las distintas enfermedades y terapias en la salud general de una persona depende en gran medida de los exámenes de calidad de vida. Los exámenes https://doi.org/10.56294/hl2023237estándar de calidad de vida, que se basan en evaluaciones escritas a mano y en los comentarios de los pacientes sobre su salud, presentan problemas como la subjetividad, la parcialidad y la lentitud a la hora de analizar grandes volúmenes de datos. Las herramientas de análisis basadas en IA pueden proporcionar métodos más precisos, rápidos y escalables para evaluar la calidad de vida si se busca una forma de superar estos problemas. Este ensayo examina cómo la tecnología de inteligencia artificial podría alterar la metodología de las encuestas de calidad de vida. Los diagnósticos basados en inteligencia artificial son bastante útiles. Para las anécdotas de los pacientes, por ejemplo, se puede emplear el procesamiento del lenguaje natural (PLN); luego se pueden utilizar técnicas de aprendizaje automático para proyectar valores de calidad de vida a partir de datos médicos. Los sistemas de IA pueden manejar gran cantidad de datos clínicos, como historias clínicas, datos de diagnóstico por imagen o resultados notificados por los pacientes, para generar evaluaciones de la calidad de vida objetivas, en tiempo real, adaptadas, coherentes y reutilizables una y otra vez. Además, estos instrumentos pueden identificar los indicadores de alerta temprana de deterioro que no sería evidente el uso de enfoques más convencionales. el uso de varios tipos de fuentes de registros, incluida la tecnología inteligente y aplicaciones de fitness celular que aumenta la precisión de las historias en tiempo real y permite el seguimiento sin parar AI impulsada por la comprobación a cabo también se llevará a través de Este método no cursos handiest médicos en la toma de mejores selecciones, sin embargo, además, ofrece a las personas más manipular sobre su estado físico, por lo tanto, la mejora de su excelente calidad de vida en el tiempo. Los estudios, además, aborda cuestiones morales que surgen de AI-principalmente basado en evaluaciones de calidad de vida que consiste en la protección de datos, el permiso del paciente, y lo que los profesionales clínicos deben hacer tras la evaluación de los resultados de la IA. a través de la discusión de estas cuestiones, este echar un vistazo a hace hincapié en la necesidad de garantizar que la generación de inteligencia sintética se aplica de una manera que complementa la interacción entre la persona afectada y la empresa en lugar de reemplazar a los seres humanos know-how.

• English

  Abstract: Using artificial intelligence (AI) in the healthcare sector alters doctors' major decision-making process. Evaluating patients' quality of life (QoL) is one area where artificial intelligence seems rather promising. Understanding how various illnesses and therapies influence a person's overall health depends much on quality of life testing. Standard QoL exams, which rely on hand-written assessments and patient comments on their health, have issues like being subjective, biassed, and sluggish when it comes to analyse vast volumes of data. AI-powered testing tools can provide more accurate, quick, scalable methods to evaluate QoL if one is looking for a way around these challenges. This essay examines how artificial intelligence technology could alter the methodology of quality of life surveys. Diagnostics based on artificial intelligence are quite useful. For patient anecdotes, for instance, natural language processing (NLP) may be employed; machine learning techniques can then be used to project QoL values from medical data. AI systems can handle a lot of clinical data including medical records, imaging data, patient-reported results to generate objective, real-time, tailored QoL evaluations consistent and reusable once and again. Furthermore, these instruments can identify early warning indicators of deterioration that would not be evident using more conventional approaches. the usage of several sorts of records sources inclusive of clever tech and cellular fitness apps which increases the accuracy of stories in real time and allows non-stop tracking AI-driven checking out will also be led via This method not handiest courses medical doctors in making better selections however additionally affords people extra manipulate over their fitness, therefore improving their excellent of life over time. The studies additionally addresses moral questions arising from AI-primarily based QoL assessments consisting of data protection, patient permission, and what clinical professionals should do upon assessment of AI outcomes. through discussion of these issues, this take a look at emphasises the need of ensuring that synthetic intelligence generation be applied in a way that complements the interaction among the affected person and company in preference to replaces human know-how.