மருத்துவமனைகளில் அவசரத் தேவையை பொருத்துவதும் கணிப்பதும் திறமையான மருத்துவ ஊழியர்களுக்கு கடினமான பணியாகும், ஆனால் AI மற்றும் இயந்திர கற்றலுக்கு அல்ல. மருத்துவ ஊழியர்கள் தங்கள் ஒவ்வொரு நோயாளியையும் முழுநேர அடிப்படையில் கவனிக்கும் ஆடம்பரத்தைக் கொண்டிருக்கவில்லை. வெளிப்படையான சூழ்நிலைகளில் நோயாளிகளின் உடனடித் தேவைகளை அடையாளம் காண்பதில் நம்பமுடியாத அளவிற்கு சிறந்தது என்றாலும், ஒரு நியாயமான காலகட்டத்தில் காட்சிப்படுத்தப்பட்ட நோயாளிகளின் அறிகுறிகளின் சிக்கலான வரிசையிலிருந்து எதிர்காலத்தைக் கண்டறியும் திறன்களை செவிலியர்கள் மற்றும் மருத்துவ ஊழியர்கள் கொண்டிருக்கவில்லை. இயந்திரக் கற்றல் நோயாளியின் தரவை 24/7 கவனிப்பதும் பகுப்பாய்வு செய்வதும் மட்டுமல்லாமல், பல ஆதாரங்களில் இருந்து சேகரிக்கப்பட்ட தகவல்களை, அதாவது வரலாற்று பதிவுகள், மருத்துவ ஊழியர்களின் தினசரி மதிப்பீடுகள் மற்றும் இதய துடிப்பு, ஆக்ஸிஜன் பயன்பாடு போன்ற உயிரணுக்களின் நிகழ்நேர அளவீடுகள் ஆகியவற்றை இணைக்கும் ஆடம்பரத்தைக் கொண்டுள்ளது. மற்றும் இரத்த அழுத்தம். உடனடி மாரடைப்பு, வீழ்ச்சி, பக்கவாதம், செப்சிஸ் மற்றும் சிக்கல்களின் மதிப்பீடு மற்றும் கணிப்பில் AI இன் பயன்பாடு தற்போது உலகம் முழுவதும் நடந்து வருகிறது.
எல் காமினோ மருத்துவமனை ஈ.எச்.ஆர், பெட் அலாரம் மற்றும் செவிலியர் ஒளி தரவுகளை பகுப்பாய்வுகளுக்கு எவ்வாறு இணைத்தது என்பது ஒரு உண்மையான உலக உதாரணம். எல் காமினோ மருத்துவமனை நீர்வீழ்ச்சியைக் குறைத்தது, இது மருத்துவமனைகளுக்கு ஒரு பெரிய செலவாகும், இது 39% ஆகும்.
எல் காமினோ பயன்படுத்தும் இயந்திர கற்றல் முறைகள் பனிப்பாறையின் முனை, ஆனால் நடவடிக்கை-மையப்படுத்தப்பட்ட நுண்ணறிவு அல்லது மருந்து பகுப்பாய்வுகளைப் பயன்படுத்தி சுகாதாரப் பாதுகாப்பின் எதிர்காலத்தை கணிசமாகக் குறிக்கின்றன. கிடைக்கக்கூடிய சாத்தியமான தகவல்களின் ஒரு சிறிய துணைக்குழுவையும், படுக்கையில் இருந்து வெளியேறுவது மற்றும் சுகாதார பதிவுகளுடன் இணைந்து உதவி பொத்தானை அழுத்துவது போன்ற நோயாளி எடுக்கும் உடல் நடவடிக்கைகள் - மருத்துவமனை ஊழியர்களின் கால அளவீடு. மருத்துவமனை இயந்திரங்கள் தற்போது இருதய மானிட்டர்கள், சுவாச மானிட்டர்கள், ஆக்ஸிஜன் செறிவு மானிட்டர்கள், ஈ.சி.ஜிக்கள் மற்றும் கேமராக்கள் ஆகியவற்றிலிருந்து குறிப்பிடத்தக்க தரவுகளை நிகழ்வு அடையாளத்துடன் பெரிய தரவு சேமிப்பக சாதனங்களுக்கு அளிக்கவில்லை.
